图灵测试
图灵测试是英国计算机科学家，数学家和逻辑学家艾伦·图灵提出的概念。
被称为“人工智能之父”的艾伦·图灵
如果有一面墙是测试人员，而另一面是被测试的机器人，并且当测试人员向另一侧询问问题或要求时，另一侧的答案和响应将使测试人员无法确定对方是人还是机器人，则该机器人已通过图灵测试。
尽管有一些绝妙的图灵测试版本，例如“验证码”系统，但图灵测试目前是人工智能的最终形式。当一台机器可以自动进行验证码验证时，就意味着它已经通过了Turing测试（尽管我认为Turing的测试理念绝对不仅仅如此）。
我个人认为，图灵建议测试的目标形式类似于美国电视连续剧《西方世界》中的机器人形式，并且语言和动作可能是完全真实的。从当前的发展来看，人类很难制造出能够通过图灵测试的机器人。它不仅需要强大的算法，还需要强大的硬件。
神经网络
神经技术是技术中最热门的流行词之一，它试图模仿人脑的工作原理，从而使机器具有自我思考的能力。
像神经细胞一样，神经网络分为三个部分：输入，积分（触发脉冲）和输出。在计算机神经网络中，输入是进入该层的上一层的数据，而积分是获得激活值的算法。输出部分的任务是将激活值输出到下一层。
神经网络中神经元的示意图
人脑包含大量神经元，仅中枢神经系统中就有约1000亿个神经元！
可以想象，如果要通过图灵测试，我们还有很长的路要走，不仅要改进算法以加快运算速度，而且要满足强大计算器的巨大运算需求。
通过这一点，我们还可以看到伟人，上帝的产物！
