pursuits. Researchers in the field

pursuits. Researchers in the field of natural language processing are interested
in developing machines that can manipulate natural language and therefore
lean in the engineering direction. Thus, linguists operate in simulationoriented
mode—building systems whose goals are to test theories. In contrast,
researchers in natural language processing operate in performance-oriented
mode—building systems to perform tasks. Systems produced in this latter
mode (such as document translators and systems by which machines
respond to verbal commands) rely heavily on knowledge gained by linguists
but often apply “shortcuts” that happen to work in the restricted environment
of the particular system.
As an elementary example, consider the task of developing a shell for an
operating system that receives instructions from the outside world through verbal
English commands. In this case, the shell (an agent) does not need to worry
about the entire English language. More precisely, the shell does not need to
distinguish between the various meanings of the word copy. (Is it a noun or a
verb? Should it carry the connotation of plagiarism?) Instead, the shell needs
merely to distinguish the word copy from other commands such as rename and
delete. Thus the shell could perform its task just by matching its inputs to predetermined
audio patterns. The performance of such a system may be satisfactory
to an engineer but the way it is obtained would not be aesthetically pleasing to
a theoretician.
The Turing Test
In the past the Turing test (proposed by Alan Turing in 1950) has served as a
benchmark in measuring progress in the field of artificial intelligence. Today
the significance of the Turing test has faded although it remains an important
part of the artificial intelligence folklore. Turing’s proposal was to allow a
human, whom we call the interrogator, to communicate with a test subject by
means of a typewriter system without being told whether the test subject was a
human or a machine. In this environment, a machine would be declared to
behave intelligently if the interrogator was not able to distinguish it from a
human. Turing predicted that by the year 2000 machines would have a 30 percent
chance of passing a five-minute Turing test—a conjecture that turned out
to be surprisingly accurate.
The Origins of Artificial Intelligence
The quest to build machines that mimic human behavior has a long history, but many
would agree that the modern field of artificial intelligence had its origins in 1950.
This was the year that Alan Turing published the article “Computing Machinery and
Intelligence” in which he proposed that machines could be programmed to exhibit
intelligent behavior. The name of the field—artificial intelligence—was coined a few
years later in the now legendary proposal written by John McCarthy who suggested
that a “study of artificial intelligence be carried out during the summer of 1956 at
Dartmouth College” to explore “the conjecture that every aspect of learning or any
other feature of intelligence can in principle be so precisely described that a machine
can be made to simulate it.”

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ชั้น ในด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่นักวิจัยสนใจในการพัฒนาเครื่องจักรที่สามารถใช้ภาษาธรรมชาติและแบบ lean ในทิศทางวิศวกรรม ดังนั้น นักภาษาศาสตร์มีใน simulationorientedโหมดคือสร้างระบบที่มีเป้าหมายคือการ ทดสอบทฤษฎีการ ในความคมชัดมีนักวิจัยในการประมวลผลภาษาธรรมชาติในการมุ่งเน้นประสิทธิภาพโหมดตัวสร้างระบบการทำงาน ระบบผลิตนี้หลังโหมด (เช่นแปลเอกสารและระบบ โดยเครื่องจักรที่ตอบสนองคำสั่งด้วยวาจา) หนักอาศัยความรู้ โดยนักภาษาศาสตร์แต่มักจะใช้ "ทางลัด" ที่เกิดขึ้นในการทำงานในสิ่งแวดล้อมจำกัดของระบบเฉพาะเป็นตัวอย่างระดับประถมศึกษา พิจารณางานของเชลล์สำหรับการพัฒนาระบบปฏิบัติการที่ได้รับคำแนะนำจากโลกภายนอกผ่านทางคำพูดคำสั่งภาษาอังกฤษ ในกรณีนี้ shell (ตัวแทน) ไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับภาษาอังกฤษทั้งหมด ได้แม่นยำมาก shell ไม่จำเป็นต้องความแตกต่างระหว่างความหมายสำเนาคำต่าง ๆ (เป็นคำนามหรือกริยาหรือไม่ ควรจะมีนัยของโจรกรรมทางวรรณกรรม) แทน shell ต้องเพียงเพื่อแยกการคัดลอกคำจากคำสั่งอื่น ๆ เช่นเปลี่ยนชื่อ และลบ จึง shell สามารถทำงานนั้น โดยตรงของอินพุตเพื่อกำหนดการรูปแบบเสียง ประสิทธิภาพของระบบดังกล่าวอาจเป็นที่พอใจการวิศวกรแต่วิธีจะได้รับจะไม่สวยงามพอtheoreticianการทดสอบของทัวริงในอดีต การทดสอบทัวริง (เสนอ โดยทัวริง Alan ในปี 1950) ได้ทำหน้าที่เป็นตัวเปรียบในการวัดความก้าวหน้าในด้านปัญญาประดิษฐ์ วันนี้ความสำคัญของการทดสอบทัวริงได้จางหายไปแม้ว่าจะยังคงมีความสำคัญส่วนหนึ่งของวัฒนธรรมพื้นบ้านปัญญาประดิษฐ์ ข้อเสนอของทัวริงได้ให้การมนุษย์ ซึ่งเราเรียกการ interrogator การสื่อสารกับหัวข้อทดสอบตามหมายถึงระบบพิมพ์ดีดโดยไม่ได้บอกว่า เป็นเรื่องทดสอบการมนุษย์หรือเครื่องจักร ในสภาพแวดล้อมนี้ เครื่องจะมีประกาศให้ทำงานอย่างชาญฉลาดถ้า interrogator ที่ไม่สามารถแยกความแตกต่างจากการมนุษย์ ทัวริงทำนายว่า ปี 2000 เครื่องจะมี 30 เปอร์เซ็นต์โอกาสที่ผ่านการทดสอบของทัวริง 5 นาที – ข้อความคาดการณ์ที่เปิดออกมาจะน่าแปลกใจที่ถูกต้องจุดเริ่มต้นของปัญญาประดิษฐ์แสวงหาสร้างเครื่องเลียนแบบพฤติกรรมมนุษย์ได้นานประวัติ แต่หลายต้องยอมรับว่า ทันสมัยด้านปัญญาประดิษฐ์มีกำเนิดในปี 1950นี้เป็นปีที่ทัวริง Alan เผยแพร่บทความ "เครื่องคอมพิวเตอร์ และปัญญา"ซึ่งเขาเสนอว่า เครื่องสามารถตั้งโปรแกรมการแสดงการทำงานอัจฉริยะ ชื่อของฟิลด์ – ปัญญาประดิษฐ์ซึ่งมีจังหวะกี่ปีต่อมาในข้อเสนอตอนนี้ตำนานที่เขียนขึ้น โดยจอห์นแมคคาร์ธีที่แนะนำที่มี "วิชาปัญญาประดิษฐ์จะดำเนินการในช่วงฤดูร้อนของปี 1956 ที่วิทยาลัยดาร์ทเมาท์"แห่ง" ข้อความคาดการณ์ที่ทุกด้าน ของการเรียนรู้ หรือการคุณลักษณะอื่น ๆ ของปัญญาในหลักได้อย่างแม่นยำอธิบายไว้ที่เครื่องสามารถทำการจำลองมัน"

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การแสวงหาความรู้ นักวิจัยในด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติมีความสนใจในการพัฒนาเครื่องที่สามารถจัดการภาษาธรรมชาติและดังนั้นจึงยันในทิศทางวิศวกรรม ดังนั้นนักภาษาศาสตร์ทำงานใน simulationoriented ระบบอาคารโหมดที่มีเป้าหมายที่จะทดสอบทฤษฎี ในทางตรงกันข้ามนักวิจัยในการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่มุ่งเน้นการดำเนินงานในผลงานการสร้างระบบโหมดในการปฏิบัติงาน ระบบการผลิตในระยะหลังนี้โหมด(เช่นแปลเอกสารและระบบโดยที่เครื่องตอบสนองต่อคำสั่งด้วยวาจา) ต้องพึ่งพาความรู้ที่ได้จากนักภาษาศาสตร์แต่มักจะใช้ "ทางลัด" ที่เกิดขึ้นในการทำงานในสภาพแวดล้อมที่ จำกัดของระบบโดยเฉพาะอย่างยิ่ง. ในฐานะที่เป็นประถม ตัวอย่างเช่นพิจารณางานของการพัฒนาเชลล์สำหรับระบบปฏิบัติการที่ได้รับการแนะนำจากโลกภายนอกผ่านทางวาจาคำสั่งภาษาอังกฤษ ในกรณีนี้เปลือก (ตัวแทน) ไม่จำเป็นต้องกังวลเกี่ยวกับการใช้ภาษาอังกฤษทั้งหมด อีกอย่างแม่นยำเปลือกไม่จำเป็นต้องแยกความแตกต่างระหว่างความหมายต่างๆของการคัดลอกคำ (มันเป็นคำนามหรือคำกริยาหรือไม่ควรดำเนินการความหมายของการขโมยความคิด?) แต่เปลือกต้องการเพียงที่จะแยกแยะสำเนาคำจากคำสั่งอื่นๆ เช่นการเปลี่ยนชื่อและลบ ดังนั้นเปลือกสามารถดำเนินการงานของตนเพียงปัจจัยการผลิตโดยการจับคู่ในการที่กำหนดไว้ในรูปแบบเสียง ประสิทธิภาพการทำงานของระบบดังกล่าวอาจจะเป็นที่น่าพอใจที่จะเป็นวิศวกรแต่วิธีที่มันจะได้รับจะไม่เป็นสกอร์ที่ชื่นชอบกับทฤษฎีได้. การทดสอบทัวริงในอดีตที่ผ่านการทดสอบทัวริง (เสนอโดยอลันทัวริงในปี 1950) ได้ทำหน้าที่เป็นมาตรฐานในการวัดความคืบหน้าในด้านปัญญาประดิษฐ์ วันนี้ความสำคัญของการทดสอบทัวริงได้จางหายไปแม้ว่ามันจะยังคงเป็นสิ่งสำคัญที่เป็นส่วนหนึ่งของชาวบ้านปัญญาประดิษฐ์ ข้อเสนอของทัวริงก็คือการช่วยให้มนุษย์ซึ่งเราเรียกสอบปากคำเพื่อสื่อสารกับเรื่องการทดสอบโดยวิธีการของระบบเครื่องพิมพ์ดีดได้โดยไม่ต้องได้รับการบอกว่าเรื่องการทดสอบเป็นมนุษย์หรือเครื่อง ในสภาพแวดล้อมนี้เครื่องจะได้รับการประกาศให้มีลักษณะการทำงานอย่างชาญฉลาดถ้าถามก็ไม่สามารถที่จะแตกต่างจากมนุษย์ ทัวริงคาดการณ์ว่าภายในปี 2000 เครื่องจะมีร้อยละ 30 โอกาสของการผ่านห้านาทีทัวริงคาดเดาทดสอบที่เปิดออกมามีความถูกต้องน่าแปลกใจ. ต้นกำเนิดของปัญญาประดิษฐ์เควสที่จะสร้างเครื่องที่เลียนแบบพฤติกรรมของมนุษย์มีความยาวประวัติความเป็นมา แต่หลายคนจะยอมรับว่าสนามที่ทันสมัยของปัญญาประดิษฐ์ที่มีต้นกำเนิดในปี1950 นี้เป็นปีที่อลันทัวริงตีพิมพ์บทความ "เครื่องจักรคอมพิวเตอร์และหน่วยสืบราชการลับ" ที่เขาเสนอว่าเครื่องสามารถตั้งโปรแกรมให้แสดงพฤติกรรมที่ชาญฉลาด ชื่อของหน่วยสืบราชการลับถูกสนามเทียมประกาศเกียรติคุณไม่กี่ปีต่อมาในข้อเสนอในตำนานตอนนี้เขียนขึ้นโดยจอห์นแมคคาร์ที่เสนอว่า"การศึกษาของปัญญาประดิษฐ์ที่จะดำเนินการในช่วงฤดูร้อนของปี 1956 ที่วิทยาลัยดาร์ตมั" การสำรวจ "การคาดเดา ว่าทุกแง่มุมของการเรียนรู้ทุกหรือคุณลักษณะอื่นๆ ของหน่วยสืบราชการลับในหลักการที่สามารถอธิบายได้อย่างแม่นยำว่าเครื่องสามารถทำเพื่อจำลองมัน. "

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

งานอดิเรก . นักวิจัยในสาขาการประมวลผลภาษาธรรมชาติสนใจ
ในการพัฒนาเครื่องจักรที่สามารถใช้ภาษาเป็นธรรมชาติและดังนั้น
พิงในทางทิศทาง ดังนั้น นักภาษาศาสตร์ทำงานใน simulationoriented
โหมดสร้างระบบที่มีเป้าหมายเพื่อทดสอบทฤษฎี ในทางตรงกันข้าม
นักวิจัยในการประมวลผลภาษาธรรมชาติใช้ในการปฏิบัติเชิง
โหมดสร้างระบบการดําเนินงาน ระบบผลิตในโหมดหลัง
( เช่นแปลเอกสารและระบบที่เครื่อง
โต้ตอบคำสั่งด้วยวาจา ) อาศัยความรู้ที่ได้รับโดยนักภาษาศาสตร์
แต่มักจะใช้ " ทางลัด " ที่ได้ทำงานในสภาพแวดล้อมของระบบโดยเฉพาะจำกัด
.
เป็นตัวอย่างเบื้องต้น พิจารณางานของการพัฒนาเชลล์ สำหรับ
ระบบปฏิบัติการที่ได้รับคำแนะนำจากโลกภายนอกผ่านคำสั่งภาษาอังกฤษด้วย

ในกรณีนี้ เชลล์ ( ตัวแทน ) ไม่ต้องเป็นห่วง
เกี่ยวกับภาษาอังกฤษทั้งหมด ยิ่งกว่านั้น เชลล์ไม่ต้อง
แยกแยะความหมายต่างๆของคำว่า คัดลอก ( เป็นคำนามหรือคำกริยา
? มันควรจะถือความหมายแฝงของการขโมยความคิด ? แทน ความต้องการ เปลือก
แค่แยกแยะ Word คัดลอกจากคำสั่งอื่น ๆ เช่น เปลี่ยนชื่อ
ลบ . ดังนั้นเปลือกสามารถปฏิบัติงานเพียงโดยการจับคู่ของปัจจัยการกำหนด
รูปแบบเสียง ประสิทธิภาพของระบบดังกล่าวอาจจะน่าพอใจ
จะเป็นวิศวกรแต่มันเป็นวิธีที่ได้จะไม่เป็น aesthetically ที่ชื่นชอบ

A

การทดสอบของทัวริงนักทฤษฎีในอดีตเป็นการทดสอบของทัวริง ( เสนอโดย อลัน ทัวริงใน 1950 ) ได้ใช้เป็นมาตรฐานในการวัดความคืบหน้า
ในสาขาของปัญญาประดิษฐ์ วันนี้
ความสำคัญของทัวริงทดสอบได้จางหายไปแม้ว่ามันจะยังคงเป็นส่วนสําคัญ
ของชาวบ้านปัญญาประดิษฐ์ ข้อเสนอที่ทำ คือการอนุญาตให้
มนุษย์ ที่เราเรียกว่าการสอบสวน เพื่อสื่อสารกับเรื่องทดสอบโดย
ความหมายของระบบพิมพ์ดีดโดยไม่บอกว่า ทดสอบเป็น
มนุษย์หรือเครื่องจักร ในสภาพแวดล้อมนี้ เครื่องนี้จะถูกประกาศ

ทำตัวอย่างชาญฉลาด ถ้าการสอบสวนไม่สามารถแยกแยะจาก
มนุษย์ โดยทัวริง คาดการณ์ว่า ปี 2000 เครื่องจะมีร้อยละ 30
โอกาสผ่านห้านาที test-a การเปิดออก
ทัวริงมีความถูกต้องอย่างแปลกใจ

ที่มาของปัญญาประดิษฐ์การสร้างเครื่องที่เลียนแบบพฤติกรรมมนุษย์ มีประวัติศาสตร์ที่ยาวนาน แต่หลายคนจะยอมรับว่าสนาม
ทันสมัยของปัญญาประดิษฐ์มีต้นกำเนิดของมันใน 1950
นี้เป็นปีที่ อลัน ทัวริง เผยแพร่บทความ " เครื่องจักรและคอมพิวเตอร์
ปัญญา " ซึ่งเขาเสนอว่าเครื่องอาจจะตั้งโปรแกรมให้แสดงพฤติกรรมที่ฉลาด ชื่อของสาขาปัญญาประดิษฐ์ ได้ชื่อว่าไม่กี่ปีต่อมาในตำนาน
ตอนนี้ข้อเสนอที่เขียนโดยจอห์น McCarthy ที่แนะนำ
ว่า " การศึกษาปัญญาประดิษฐ์ถูกหามออกในช่วงฤดูร้อน 1956 ที่
วิทยาลัยดาร์ตมัธ " สำรวจ " การคาดเดาว่าทุกด้านของการเรียนรู้หรือใด ๆอื่น ๆคุณลักษณะของปัญญาสามารถใน
หลักการให้ถูกต้องอธิบายว่าเครื่อง
ได้จำลอง .