人工智能经典测试

百度AI(人工智能)之部分C#接口测试(语音识别、合成、人体分析等)_百度...

1、首先你得在百度AI开发者平台控制台创建你的应用服务，拿到对应的密钥。如图：
    2、开始调用，我就找了几个接口测试了一下

        ①、语音识别（将一段语音文件转成文字）：
        ②、语音合成（将文字转音频文件），经测试，合成的语音还挺好听：
        ③、通用文字识别（对不住了，开哥）：
        ④、人体属性识别（女神涛，了解一哈）：
        3、总结，C#接口目前支持到.net core 2.0,framework 到4.5，基本上我都时copy的api文档的例子。

            API文档地址：https://ai.baidu.com/docs#/

什么是人工智能测试?

对于我们的学习，不应该再沉迷于传统教育，人工智能教学不再是遥不可及。

DL测试，全称Doctor of Learning Test (学习医生检测)，由人工智能针对性出题，大数据智能分析错因，15分钟可以检测出单科一学期或一学期所有知识点的学习情况，最后导出报告, 报告根据知识点难度，掌握情况，答题时间，和全国排名多个维度进行个性化分析。
DL测评包含哪些科目
目前DL测试包含英语、数学、语文、物理、化学五个学科的全国各个版本教材的同步测试。
同步测试包括：小、初、高入学、单元、期末测试。

DL测试结果真的可靠么?
DL测试是由上海乂学与美国斯坦福研究中心(SRI)联合开发的人工智能教育引擎，基于世界上最先进的人工智能算法，结合中国特级教师团队的教学经验总结，将各学科知识点做纳米级细分， 运用大数据重新构建知识点逻辑关联， 根据学生的答题情况实时智能推题，找到薄弱知识点。测试结果最接近学生对于知识点的实际掌握情况，被称为”比老师更懂你的人工智能”。

DL测试有什么用
通过DL测试可以对学生知识点的掌握现状有一个系统化全方位的了解，接下来的智适应课程，人工智能会根据学生各自的薄弱知识点进行针对性的辅导学习，推送个性化学习路径，并根据学生的实时掌握情况调整推题难易程度，真正的做到智能适应学习，从而实现对比其他传统教学模式的五倍学习效率。

什么是人工智能测试?

与传统测试相对，后者测试对象、方法、策略存在较大差异。由传统的对被测对象的实际结果与明确的期望结果验证，转向了基于测试集数据设计的算法模型指标验证及结果分析。

最早的人工智能——图灵测试

如果你坐在一个电脑面前，上面只有一个对话框，然后弹出来以下问题：你会下国际象棋吗？

不管你会不会下，你都会给出一个答案。是与否，这没有任何难度。下面来让我们看看这两位的回答。

问：你会下国际象棋吗？

答：是的。

问：你会下国际象棋吗？

答：是的。

问：请再次回答，你会下国际象棋吗？

答：是的。

如果不停地问下去，你丝毫不会怀疑对方也会不厌其烦地重复这个肯定的答案。这时候，你就会想要么提问的人有毛病，要么答题的人智商捉急。

下面来看另外一组问答。

问：你会下国际象棋吗？

答：是的。

问：你会下国际象棋吗？

答：是的，我不是已经说过了吗？

问：请再次回答，你会下国际象棋吗？

答：你烦不烦，干嘛老提同样的问题。

如果再问下去，答题者也许就会甩手离开，或者沉默以对。

这时候大概能分辨出来，一定的提问的人有毛病，答题的人给了非常人性的回复。是个正常人都会对千篇一律的问题产生反感。

图灵测试

下面我告诉你，以上就是图灵测试的题目之一。用这种简单的重复来验证一个人和一个机器的区别。区别就是，人会不由自主地对同一个问题产生逆反心理，通过语言或者沉默来进行反击，而机器人则会一味肯定，在它设定的程序里，并不觉得这是一件不合情理的事。它会认为这就是测试的一部分，或者说一种方式。

年轻时的图灵

因为电影《模仿游戏》的火爆，图灵被人们所熟知。图灵，全名艾伦·麦席森·图灵，1912年生于英国伦敦，自小就对数学有着难以捉摸的天赋。这部电影讲述的是图灵在二战期间，在英国外交部通信处从事军事工作，破译敌方密码的事迹。其实，比图灵本身更出名的是图灵测试。这个术语来自于1950年图灵发表在英国哲学杂志《心灵》上一篇名为《计算机与智能》的论文。电影《模仿游戏》的片名也是来自这篇论文。当时设计的内容是：如果电脑能在5分钟内回答由人类测试者提出的一系列问题，且其超过30%的回答让测试者误认为是人类所答，则电脑通过测试。这是一篇划时代的论文，文中预言了创造出具有真正智能的机器的可能性。要知道，在那个年代，第一代计算机埃尼亚克刚刚诞生4周年。这一预言有着巨大的前瞻性。图灵认为到2000年，人类应该可以用10GB的计算机设备，制造出可以在5分钟的问答中骗过30%成年人的人工智能。图灵的预测跟后来所提出的摩尔定律是符合的。根据摩尔定律，当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目，约每隔18-24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。

《模仿游戏》剧照

到了1952年，在一场BBC广播中，图灵谈到了一个新的具体想法：让计算机来冒充人。如果不足70%的人判对，也就是超过30%的裁判误以为在和自己说话的是人而非计算机，那就算作成功了。这是对图灵测试的一个扩展。

关于图灵测试，另外一个说法是：机器会思考吗？在那时，由于计算机硬件的限制，以及人们编程水平的落后，对于人工智能的理解其实并不深刻。按照当时的说法，限制我们就是活在一个充满人工智能的社会。每个人每天都要用到的手机就，汽车轮胎防抱死系统，更不要说什么智能照明、智能手环等“明目张胆”标榜自己是只能的产品。但人工智能有着严格的分类，以上所有充其量算是弱人工智能。弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能，最为常见的是一个下象棋的软件，这就是一个弱人工智能，世界级的象棋大师也不是它的对手，但是随便一个围棋高手都能轻而易举在围棋上击败他。比弱人工智能高一个级别的是强人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干，它具有一种宽泛的心理能力，能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作。再上一层楼，就是超人工智能，它在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能。毫无疑问，超人工智能不仅会思考，而且还会欺骗。看上去，这似乎就是人工智能的极限了，其实这个想法大错特错，因为人工智能根本没有极限。毫无疑问，如果用图灵测试的标准来衡量，所有的弱人工智能都难以通过测试，强人工智能则可以混淆视听，而超人工智能，也许测试者本身被它耍了也不知情。

前几年IBM公司研制的计算机“深蓝”与国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫进行的那场人机大战，最终以“深蓝”战胜卡斯帕罗夫而宣告结束，但是“深蓝”并没有通过图灵测试。2014年6月7日是图灵逝世60周年纪念日，这一天，在英国皇家学会举行的“2014图灵测试”大会上，聊天程序“尤金·古斯特曼”首次通过图灵测试。

机器人会思考吗？

图灵不仅仅只是提出图灵测试这个思想实验，他还提出了通用计算机的数学模型“图灵机”，奠定了整个现代计算机的理论基础，并且参加了最早的关于可编程计算机的研制。所以素有“计算机之父”之称的冯诺依曼坚持说图灵才是真正的“计算机之父”。不管这个称呼能否代表多少人的观点和认可，但是关于图灵测试对现代计算机发展所起到的重要作用是有目共睹的。随着弱人工智能向强人工智能过渡，越来越多的计算机都会通过图灵测试。也许有一天，我们在网上交友，聊了半天之后，对方突然问你一句：“猜猜我是人还是计算机？”我们恐怕还真难以分辨。

计算机通过什么测试才是真正达到了人工智能?

人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确，因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。

计算机通过什么测试才真正达到了人工智能?

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  图灵测试

  计算机通过图灵测试才真正达到了人工智能。图灵测试指测试者与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。进行多次测试后，如果机器让平均每个参与者做出超过30%的误判，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。

  计算机通过图灵测试才真正达到了人工智能。图灵测试（The Turing test）由艾伦·麦席森·图灵提出，指测试者与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。进行多次测试后，如果机器让平均每个参与者做出超过30%的误判，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。图灵测试一词来源于计算机科学和密码学的先驱艾伦·麦席森·图灵写于1950年的一篇论文《计算机器与智能》，其中30%是图灵对2000年时的机器思考能力的一个预测，我们已远远落后于这个预测。

  图灵采用“问”与“答”模式，即观察者通过控制打字机向两个测试对象通话，其中一个是人，另一个是机器。要求观察者不断提出各种问题，从而辨别回答者是人还是机器。图灵还为这项测试亲自拟定了几个示范性问题：

  问： 请给我写出有关“第四号桥”主题的十四行诗。

  答：不要问我这道题，我从来不会写诗。

  问：34957加70764等于多少？

  答：（停30秒后）105721

  问：你会下国际象棋吗？

  答：是的。

  问：我在我的K1处有棋子K；你仅在K6处有棋子K，在R1处有棋子R。轮到你走，你应该下哪步棋？

  答：（停15秒钟后）棋子R走到R8处，将军！

  图灵指出：“如果机器在某些现实的条件下，能够非常好地模仿人回答问题，以至提问者在相当长时间里误认它不是机器，那么机器就可以被认为是能够思维的。”

  从表面上看，要使机器回答按一定范围提出的问题似乎没有什么困难，可以通过编制特殊的程序来实现。然而，如果提问者并不遵循常规标准，编制回答的程序是极其困难的事情。例如，提问与回答呈现出下列状况：

  问：你会下国际象棋吗？

  答：是的。

  问：你会下国际象棋吗？

  答：是的。

  问：请再次回答，你会下国际象棋吗？

  答：是的。

  你多半会想到，面前的这位是一部笨机器。如果提问与回答呈现出另一种状态：

  问： 你会下国际象棋吗？

  答：是的。

  问：你会下国际象棋吗？

  答：是的，我不是已经说过了吗？

  问：请再次回答，你会下国际象棋吗？

  答：你烦不烦，干嘛老提同样的问题。

  那么，你面前的这位，大概是人而不是机器。上述两种对话的区别在于，第一种可明显地感到回答者是从知识库里提取简单的答案，第二种则具有分析综合的能力，回答者知道观察者在反复提出同样的问题。“图灵测试”没有规定问题的范围和提问的标准，如果想要制造出能通过试验的机器，以我们的技术水平，必须在电脑中储存人类所有可以想到的问题，储存对这些问题的所有合乎常理的回答，并且还需要理智地作出选择。