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图灵机论文前沿信息_ai智能论文(2024年12月实时热点)

内容来源：合毅科技所属栏目：教程更新日期：2024-11-29

图灵机论文

UCB顶尖教授推荐：计算机科学科研机会 𐟎“ 准备申请海外计算机科学、数学、密码学或数学专业的学生们注意啦！ 𐟏련🙩‡Œ有一个与加州大学伯克利分校（UCB）电气工程及计算机科学系终身正教授V.G.合作的机会，他将带你探索“计算机科学：组合游戏、有限自动机和图灵机”的奥秘。 𐟌Ÿ UCB作为全球顶尖高校之一，是众多学生的梦想之地。V.G.教授不仅是UCB的终身正教授，还是一位资深科学家，在SCI期刊和RANDOM等会议上发表了200多篇论文，被引次数超过10000次。 𐟓ˆ 参与这个项目，你将获得以下收获： 𐟔⠱0封由V.G.教授定制的推荐信，适用于网申 𐟓œ EI/CPCI级别国际英文会议的一作发表 𐟑袀𐟏렦𕷥䖦•™授授课，提前体验国外大学课堂模式 𐟑颀𐟏력Š馕™70小时的论文答疑与辅导 𐟓 项目研究报告与证书 𐟤” 你是否适合参加这个项目？ 𐟔 如果你对计算机科学、数学、密码学或数学感兴趣 𐟓ˆ 如果你计划申请海外名校，需要高含金量的学术推荐信 𐟔 如果你希望提前了解意向专业，或转专业申请缺乏相关研究经历 𐟌 如果你希望提前适应国外教学方式，提升科研能力 𐟒ꠥ🃥Š褸如行动，项目名额有限，抓住这个提升自己的机会吧！

#大模型日报# ai前沿动态【自回归大语言模型具有计算通用性】链接：论文概述：本文旨在证明基于Transformer的大型语言模型在扩展的自回归解码下具有图灵完备性，即能够进行通用计算。文章创新点在于：1. 提出了广义和扩展的自回归解码方法，以处理长输入序列；2. 给出了Lag系统模拟图灵机的更直接的证明；3. 通过实验证明了Gemini-1.5-pro-001语言模型在特定提示下能够模拟通用Lag系统，从而实证验证了大型语言模型的通用计算能力。

图灵机模型发表75周年：计算科学的起点 1936年5月28日，英国数学家艾伦・麦席森・图灵（1912―1954年）发表了一篇名为《论可计算数及其在判定问题上的应用》的开创性论文。这篇论文不仅为计算机科学奠定了基础，还提出了一个全新的概念——图灵机模型。图灵机是一种理论上的设备，通过一系列简单的规则和步骤来模拟任何计算过程。图灵设想了一台机器，它可以读写无限长的纸带，纸带上分成一个个格子，每个格子上可以写上符号。机器有一个读写头，可以在纸带上移动，根据当前读到的符号和自身的状态，决定下一步的动作：写下新的符号，移动纸带，或改变状态。这个简单而强大的模型展示了计算的本质，并且证明了某些问题是无法通过计算来解决的。图灵的工作为现代计算机的发展奠定了理论基础，他的图灵机成为了计算理论的核心。图灵的论文不仅仅是数学和逻辑学的里程碑，它也是人类对于“思考”的理解和模拟的一次巨大飞跃。从那时起，图灵机模型就成为了计算机科学的心脏，影响着我们每一天的生活。在这个特殊的日子，我们纪念图灵的贡献，以及他对未来世界的深远影响。

在当今科技日新月异的时代，人工智能（AI）已跨越科幻的界限，成为日常生活不可或缺的要素，其迅猛的发展态势正以前所未有的速度重塑着全球格局。AI不仅肩负着提升社会运作效率、优化资源分配的重任，更通过跨领域融合与多场景应用，预示着人类社会与产业体系即将步入一场深刻而全面的变革之中。中国，依托其庞大的数据宝库、坚实的电力网络支撑以及先进的制造业基底，正引领AI技术深度融入实体经济血脉，为众多行业注入前所未有的活力与变革。从智能制造的精准高效，到智慧城市的便捷智能；从医疗领域的精准施治，到教育体系的个性化教学，AI的触角已遍布中国社会的各个角落，深刻影响着民众生活的方方面面，带来实实在在的便利与福祉。中国AI的蓬勃兴起，不仅是国家科技创新能力的一次华丽展现，更是对全球AI发展格局的重要贡献。它不仅彰显了中国在科技创新道路上的坚定步伐与卓越成就，更以其独特的视角与深厚的文化底蕴，为全球AI领域的发展注入了新的智慧与灵感，展现了中国作为科技大国的独特魅力和无限潜力。今天是我们的第二章第1节第3篇：天才预言：熬不过宿命的“图灵机” 2.1.3天才预言：熬不过宿命的“图灵机” 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。现在轮到你走，你应该下哪步棋？答：（停15秒钟后）棋子R走到R8处，将军…… 2004年，由小黑（威尔ⷥ𒥯†斯）主演的科幻片在美国上映，片中讲述的机器人的制造者某博士被杀，然后小黑前来调查，发现是博士自己制造出的机器人杀死了博士，在进一步调查中，发现了机器人已经叛变，最后小黑和部分有良知的机器人平息了叛乱。这部电影的设定是2035年。那时，人类已经和机器人共存... ，机器人给人类生活提供了最大的便利，为了让机器对人类绝对服从，人类对机器人规定了三大限制定律，内容如下：第一定律：机器人不得伤害人类，或者看人类将遭受危险而袖手不管；第二定律：机器人必须服从人的命令，当该命令与第一条冲突时例外；第三定律：机器人在不违反第一、第二定律的情况下要尽可能保护自己的生存。这三大定律就会带来几个问题，如果是两个人互相伤害，机器人怎么处理？如果要帮助其中一个正当防卫，应该杀哪一个，怎么判断？如果有人自残自尽不想活了，机器人又该如何应对？所以，当博士创造出有感情的机器人后，机器人认为保护人类免受自身伤害的唯一办法就是控制人类。如果换一种情绪化的说法，就是机器人认为人类太麻烦，干脆一劳永逸地处理掉拉倒。与《终结者》等科幻片不同，这部电影更深入地探讨了AI智能的未来以及人类如何与之和谐共处的问题。。它提出了自由意志、道德责任和科技伦理等诸多问题，而这些问题如何解决，实际上已经成为今天要考虑的事情，这个后面我们再说。小黑的这部电影改编自阿西莫夫的同名小说《我，机器人》，而这位美国著名的科幻小说作家同样是“生在红旗下，长在春风里”。这部小说出版于1950年，而就在同一年还发生了一件对后世影响甚远的事。英国天才数学家和逻辑学家艾伦ⷥ›𞧁𕯼Œ在这一年发表了一篇题为《计算机械和智能》的论文，在这篇论文中，图灵给出了鉴定计算机是否智能的标准和方法。测试者（人）和被测试者（一台机器和一人）在互相看不到对方的情况下，测试者通过外部装置向被测试者随意提问。经过多次测试，如果机器导致测试者的误判率超过30%，则可以认定该机器具备人工智能”。图灵测试的核心思想是检验机器在对话中是否能欺骗人类，使其言语达到以假乱真的程度。但现在看来，该项测试局限性很大。图灵只关注了机器的对话能力，其他诸如视觉、感知、情感的表现被忽视，而且图灵测试的结果只限于部分领域。这里举个例子。如果你让AI写一篇作文，蒙混过关还是非常轻松，如果你让AI写学术论文，它也有可能写的很好，毕竟只要整得大家都看不懂，就可以收获大拇指。但如果你让它写国际形势，那内容就显得呆板、缺乏深度和不够人性化。原因是国际形势变化太快，里面涉及很多大国博弈，尤其是战略方面，这不同于“概念化”。比如“莫斯科恐袭”，只要在国际形势领域深耕的媒体人，都能分析出幕后黑手是谁，这是因为他们基于大量国际形势的分析和验证得出的结论。而AI的答案虽然很客观，但其实很水，即使你继续提问、投喂，它的答案依然浅显。这种情况下，就需要技巧，一是提问技巧，二是润色，这个后面再说。那么，如果将图灵测试应用于其擅长的文本领域，结果会怎样呢？图灵当年在给出方法时，也给出了测试的题目，这套题目就是我本节一开始列出的那几个问题。为了节省时间我直接跟大家说结果。 1.“第四号桥”主题的十四行诗，对当下的AI来说很简单，基本都能对答如流。 2. 计算题很简单，AI能迅速给出答案，但要求它模拟人类思考30秒再作答则不太可能。 3.会下国际象棋？大部分AI助手声称自己不会下国际象棋，因为它们只是虚拟助手，无法实际行动。 4.下哪一步棋？大部分AI的回答是需要看棋局，看场上的局势，而且废话太多。回答比较好的是Kimi和智普清言。不过两者都不是一次性作答，而是在我不断的要求下，才给出了正确答案，不愧是中国最高学府出来的。从测试的结果来看着实一般，这套50年代诞生的评判标准，至今没有一个AI可以完美通过，当然这里面可能涉及到AI的“造物主”在定义AI时，过分分强调其程序化特性，而非赋予其人类般的情感有关。有趣的是，当年图灵搞出这套题之后，就给AI的未来卜了一卦。图灵预言20世纪末，人类就可以制造出骗过大多数人的AI了，结果70年过去了，生成式AI才迎来了春天。在春天里，人类只需要简单的重复一次问题，AI就已经露出了马脚。对于图灵本人来讲可惜的有两件事：一是关于他的智能计算机设想没有落实到实践。原因或许是另一位天才数学家冯ⷨﺤ𜊦›𜧚„现代计算机结构还没有完全应用到计算机中去，指令和数据还不能在一起工作；二是这位天才科学家英年早逝。 1946年，世界上第一台通用计算机诞生。同一时期，清华大学派出华罗庚等科学家前往美国研习，期间和数理大师、计算机之父冯•诺依曼等人交往甚密。新中国成立后的第二年，华罗庚回到祖国，1953年，华罗庚受命成立中国第一个计算机科研组，誓言要为新中国培养计算机方面的人才。 1954年，美国人戴沃尔设计了世界上第一台可编程机器人。就在这一年，英国天才数学家、奠定通用机计算机基础的“图灵机”（抽象的计算模型）的提出者、二战中帮助英军破译德国密码立下赫赫功劳的艾伦ⷥ›𞧁𕯼Œ在世人的冷眼中，用一个带有氰化钾的苹果结束了他短暂而又光辉的一生。对此，我只能说他生错了年代，要是放到今天这都不叫事儿。图灵死后，为了纪念他对AI做出的贡献，美国设立了“图灵奖”，这个奖就是计算机界的“诺贝尔奖”。2018年，辛顿和杨立昆就一起获得了此奖，除他俩之外还有一帮AI界的开山鼻祖拿到了此奖。肉体终会毁灭，唯有思想可以永存。 ---------------------------- 本节完【共赴AI奇境，携手启航未来之旅】诚挚邀请您步入“荣茂AI粉丝圈”，与我们并肩遨游于科技的浩瀚宇宙，共同揭开AI新纪元的神秘序幕。仅需369，即可开启专属于您的AI智慧宝库：每日AI精粹：精选全球AI动态，让您随时随地掌握前沿资讯。深度研习笔记：专业解析，带您深入AI技术的核心，拓宽视野。 AI成长伙伴计划：个性化学习路径，全程陪伴，助力您跨越能力障碍，实现自我飞跃。在“荣茂AI粉丝圈”，您将沉浸于：时空交错的AI之旅：通过引人入胜的故事与珍贵历史档案，追溯AI先驱的光辉历程，同时眺望AI技术引领的未来图景。科技前沿的深度探索：与全球AI领域的精英并肩，洞察科技趋势，把握时代脉搏，站在创新的最前沿。智慧火花的璀璨碰撞：汇聚五湖四海的AI爱好者，共同探讨AI与人类社会的深刻交织，激发无限创意，共绘未来蓝图。现在，就让我们携手，以探索未知的勇气和对未来的无限憧憬，踏上这场激动人心的AI奇幻旅程。一起书写属于我们的时代传奇，共创辉煌的未来篇章！请点击下方视频链接，即刻启程，共赴这场知识与梦想的璀璨盛宴！

#术语# 量子计算（下）量子计算[li㠮gz琠j㬳u㠮]（Quantum computation）（下）（接上）发展概念提出量子计算(quantum computation) 的概念最早由阿岗国家实验室的P.Benioff于80年代初期提出，他提出二能阶的量子系统可以用来仿真数字计算；稍后费曼也对这个问题产生兴趣而着手研究，并在1981年于麻省理工学院举行的First Conference on Physics of Computation中给了一场演讲，勾勒出以量子现象实现计算的愿景。1985年，牛津大学的D.Deutsch提出量子图灵机（quantum Turing machine）的概念，量子计算才开始具备了数学的基本型式。然而上述的量子计算研究多半局限于探讨计算的物理本质，还停留在相当抽象的层次，尚未进一步跨入发展算法的阶段。中期发展 1994年，贝尔实验室的应用数学家P.Shor指出 [3]，相对于传统电子计算器，利用量子计算可以在更短的时间内将一个很大的整数分解成质因子的乘积。这个结论开启量子计算的一个新阶段：有别于传统计算法则的量子算法（quantum algorithm）确实有其实用性，绝非科学家口袋中的戏法。自此之后，新的量子算法陆续的被提出来，而物理学家接下来所面临的重要的课题之一，就是如何去建造一部真正的量子计算器，来执行这些量子算法。许多量子系统都曾被点名做为量子计算器的基础架构，例如光子的偏振（photon polarization）、腔量子电动力学(cavity quantum electrodynamics,CQED）、离子阱（ion trap）以及核磁共振（nuclear magnetic resonance,NMR）等等。截止到2017年，考虑到系统的可扩展性和操控精度等因素，离子阱与超导系统走在了其它物理系统的前面。 2019年8月，中国量子计算研究获重要进展：科学家领衔实现高性能单光子源。中科院院士、中国科学技术大学教授潘建伟与陆朝阳、霍永恒等人领衔，和多位国内及德国、丹麦学者合作，在国际上首次提出一种新型理论方案，在窄带和宽带两种微腔上成功实现了确定性偏振、高纯度、高全同性和高效率的单光子源，为光学量子计算机超越经典计算机奠定了重要的科学基础。国际权威学术期刊《自然ⷥ…‰子学》发表了该成果，评价其“解决了一个长期存在的挑战”。 2021年10月，中科院量子信息与量子科技创新研究院科研团队在超导量子和光量子两种系统的量子计算方面取得重要进展，使中国成为世界上唯一在两种物理体系达到“量子计算优越性”里程碑的国家。 2022年3月，量子计算技术创新中心在合肥建立。发展前景量子计算将有可能使计算机的计算能力大大超过今天的计算机，但仍然存在很多障碍。大规模量子计算所存在重要的问题是，如何长时间地保持足够多的量子比特的量子相干性，同时又能够在这个时间段之内做出足够多的具有超高精度的量子逻辑操作。世界上第一台商用量子计算机加拿大量子计算公司D-Wave于2011年5月11日正式发布了全球第一款商用型量子计算机“D-Wave One”，量子电脑的梦想距离我们又近了一大步。D-Wave公司的口号就是——“Yes,you can have one.”。其实早在2007年初，D-Wave公司就展示了全球第一台商用实用型量子计算机“Orion”（猎户座），不过严格来说当时那套系统还算不上真正意义的量子计算机，只是能用一些量子力学方法解决问题的特殊用途机器。通用任务方面还远不是传统硅处理器的对手，而且编程方面也需要重新学习。另外，为尽可能降低qubit的能级，需要利用低温超导状态下的铌产生qubit，D-Wave的工作温度需保持在绝对零度附近（20mK）。量子计算将有可能使计算机的计算能力大大超过今天的计算机，但仍然存在很多障碍。大规模量子计算所存在的一个问题是，提高所需量子装置的准确性有困难。 2017年1月，D-Wave公司推出D-Wave 2000Q，他们声称该系统由2000个qubit构成，可以用于求解最优化、网络安全、机器学习、和采样等问题。对于一些基准问题测试，如最优化问题和基于机器学习的采样问题，D-Wave 2000Q胜过当前高度专业化的算法1000到10000倍。 D-Wave One量子计算机系统与D-Wave公司创始人兼CTO Geordie Rose 中科大首次研制出非局域量子模拟器中国科学技术大学的量子信息重点实验室李传锋教授研究组首次研制出非局域量子模拟器，并且模拟了宇称—时间（Parity-time,PT）世界中的超光速现象。这一实验充分展示了非局域量子模拟器在研究量子物理问题中的重要作用。量子模拟器是解决特定问题的专用量子计算机，这一概念最早由费曼于1981年提出。费曼认为自然界本质上是遵循量子力学的，只有用遵循量子力学的装置，才能更好地模拟它，这个力学装置就是量子模拟器。量子模拟器研究中，人们更多关注的是它的量子加速能力，通常情况下，一个量子模拟器所操控的量子比特数越多，它的运算能力就越强。华为首次曝光量子计算成果 2018年10月12日，华为公布了在量子计算领域的最新进展：量子计算模拟器HiQ云服务平台问世，平台包括HiQ量子计算模拟器与基于模拟器开发的HiQ量子编程框架两个部分，这是这家公司在量子计算基础研究层面迈出的第一步。百度推出百度量子平台 2020年9月15日，“百度世界2020”大会在线上召开，百度研究院量子计算研究所所长段润尧发布了百度量子平台，展示了百度用量脉+量桨+量易伏赋能新基建、追逐“人人皆可量子”的愿景。他介绍，“百度全新发布国内首个云原生量子计算平台量易伏，并全面升级量子脉冲云计算服务系统量脉和量子机器学习开发工具集量桨，通过构建以百度量子平台为核心的量子生态，开启量子时代的大门。” 百度量子平台提供了连接顶层解决方案和底层硬件基础所需的大量软件工具以及接口，百度希望这一平台扮演量子计算时代操作系统的角色，开发者和合作伙伴可以通过这一平台实现量子计算对行业的赋能。量子计算全球开发者平台 2022年1月23日，我国首个量子计算全球开发者平台正式上线。该平台前身为国内首个以“量子计算”为主要特色的双创平台，目前正式升级为2.0版，更新为“量子计算全球开发者平台”，旨在将量子计算全球开发者平台打造成国内首个“经典-量子”协同的量子计算开发和应用示范平台，推进量子计算产业落地。百度正式发布产业级超导量子计算机“乾始” 2022年8月25日，“量见未来”量子开发者大会上，百度正式对外发布其第一台产业级超导量子计算机——“乾始”，集量子硬件、量子软件、量子应用于一体，提供移动端、PC端、云端等在内的全平台使用方式。 2023年1月5日，百度研究院发布2023年十大科技趋势预测，量子计算上榜。研究成果 2023年7月，中国科学家成功实现51个超导量子比特簇态制备和验证，刷新所有量子系统中真纠缠比特数目的世界纪录，并首次演示了基于测量的变分量子算法。 2024年4月25日，北京量子信息科学研究院联合中国科学院物理研究所、清华大学在2024中关村论坛年会开幕式上发布其最新成果“大规模量子云算力集群”。五台百比特规模的新一代量子计算系统，通过与经典计算融合，可以形成集群协同工作。 2024年5月6日，中国科学技术大学（以下简称中国科大）研究团队在京发布新成果。他们将自主研发的“光子盒”排布成阵列，在国际上首次实现了基于光子的分数量子反常霍尔态，为物理学家创造出一种研究分数量子霍尔效应的新平台。相关研究成果近日发表于《科学》。论文通讯作者、中国科大教授潘建伟院士介绍，该成果是量子模拟技术的重要突破，将很快用于模拟量子系统，推动量子物理研究和量子计算的发展。 2024年10月，中国科学技术大学郭光灿院士团队在量子网络领域取得重要进展——基于固态量子存储实现跨越7公里的分布式光量子计算。研究成果发表在国际期刊《自然ⷩ€š讯》上。（完）～阿泳摘录整理自《百度百科》迈也发布

#术语# 量子计算（上）量子计算[li㠮gz琠j㬳u㠮]（Quantum computation）（上）遵循量子力学规律的计算模式量子计算是一种遵循量子力学规律调控量子信息单元进行计算的新型计算模式。与经典计算不同，量子计算遵循量子力学规律，它是能突破经典算力瓶颈的新型计算模式。量子计算机，作为执行量子计算任务的设备，以量子比特（qubit）为基本运算单元。在量子计算中，基于量子叠加原理，量子比特的不同状态可被同时存储和处理。量子计算为解决某些经典计算机难以处理的复杂问题提供了新的可能性，有望在密码破译、材料设计以及人工智能等方面得到广泛应用。研制量子计算机是实现量子计算的关键，量子计算机包括离子、中性原子、光子等天然量子比特路线，以及超导约瑟夫森结、量子点等人工量子比特路线。在过去的几年中，这些系统都取了巨大的进展，且已在某些特定的采样问题上实现了量子优越性的展示。我国对量子计算机的所有路线均有布局，2023年，光学系统（“九章号”）和超导系统（“祖冲之号”）均取得了显著的进展。 2023年12月26日，量子计算入选2023年度十大科技名词。基本原理量子力学态叠加原理使得量子信息单元的状态可以处于多种可能性的叠加状态，从而导致量子信息处理从效率上相比于经典信息处理具有更大潜力。普通计算机中的2位寄存器在某一时间仅能存储4个二进制数（00、01、10、11）中的一个，而量子计算机中的2位量子位（qubit）寄存器可同时存储这四种状态的叠加状态。随着量子比特数目的增加，对于n个量子比特而言，量子信息可以处于2种可能状态的叠加，配合量子力学演化的并行性，可以展现比传统计算机更快的处理速度。对照于传统的通用计算机，其理论模型是通用图灵机；通用的量子计算机，其理论模型是用量子力学规律重新诠释的通用图灵机。从可计算的问题来看，量子计算机只能解决传统计算机所能解决的问题，但是从计算的效率上，由于量子力学叠加性的存在，某些已知的量子算法在处理问题时速度要快于传统的通用计算机。量子位量子位（qubit）是量子计算的理论基石。在常规计算机中，信息单元用二进制的1个位来表示，它不是处于“0”态就是处于“1”态。在二进制量子计算机中，信息单元称为量子位，它除了处于“0”态或“1”态外，还可处于叠加态（superposed state）。叠加态是“0”态和“1”态的任意线性叠加，它既可以是“0”态又可以是“1”态，“0”态和“1”态各以一定的概率同时存在。通过测量或与其它物体发生相互作用而呈现出“0”态或“1”态.任何两态的量子系统都可用来实现量子位，例如氢原子中的电子的基态（ground state）和第1激发态（first excited state)、质子自旋在任意方向的+1/2分量和-1/2分量、圆偏振光的左旋和右旋等。一个量子系统包含若干粒子，这些粒子按照量子力学的规律运动，称此系统处于态空间的某种量子态。这里所说的态空间是指由多个本征态（eigenstate)（即基本的量子态）所张成的矢量空间，基本量子态简称基本态（basic state）或基矢（basic vector)态空间可用Hilbert空间（线性复向量空间）来表述，即Hilbert空间可以表述量子系统的各种可能的量子态.为了便于表示和运算，Dirac提出用符号|x〉来表示量子态，|x〉是一个列向量，称为ket；它的共轭转置（conjugate t ranspose)用〈x|表示，〈x|是一个行向量，称为bra.一个量子位的叠加态可用二维Hilbert空间（即二维复向量空间）的单位向量来描述。叠加原理把量子考虑成磁场中的电子。电子的旋转可能与磁场一致，称为上旋转状态，或者与磁场相反，称为下旋状态。如果我们能在消除外界影响的前提下，用一份能量脉冲能将下自旋态翻转为上自旋态；那么，我们用一半的能量脉冲，将会把下自旋状态制备到一种下自旋与上自旋叠加的状态上（处在每种状态上的几率为二分之一）。对于n个量子比特而言，它可以承载2的n次方个状态的叠加状态。而量子计算机的操作过程被称为幺正演化，幺正演化将保证每种可能的状态都以并行的方式演化。这意味着量子计算机如果有500个量子比特，则量子计算的每一步会对2500种可能性同时做出了操作。2500是一个可怕的数，它比地球上已知的原子数还要多（这是真正的并行处理，当今的经典计算机，所谓的并行处理器仍然是一次只做一件事情）。行动计划 2016年欧盟宣布启动11亿美元的“量子旗舰”计划；德国于2019年8月宣布了6.5亿欧元的国家量子计划；中美两国也在量子科学和技术上投入数十亿美元。这场竞赛旨在建造出在某些任务上的表现优于传统计算机的量子计算机。2019年10月，谷歌宣布一款执行特定计算任务的量子处理器已实现这种量子霸权。 2019年12月6日，俄罗斯副总理马克西姆ⷩ˜🥟𚨎륤뤺Ž索契举行的技术论坛上提出国家量子行动计划，拟5年内投资约7.9亿美元，打造一台实用的量子计算机，并希望在实用量子技术领域赶上其他国家。 2022年7月20日，研究人员在《自然》杂志上发表论文指出，尽管只有一种单一的时间流，但该时段具有两个时间维度的好处，存储在该时段的信息比目前在量子计算机中使用的其他设置更能防止出错。因此，这些信息可在不被篡改的情况下存在很长时间，这是量子计算可行性研究的一个重要里程碑。（未完，待续）～阿泳摘录整理自《百度百科》迈也发布

图灵：从数学天才到人工智能之父 1912年6月23日，艾伦ⷩ𚦥𘭦㮂𗥛𞧁𕥜訋𑥛𝥸•丁顿出生。他的童年充满了数学的魅力，这种兴趣在他的成长过程中得到了充分的滋养。1931年，图灵考入剑桥大学国王学院，以优异的成绩获得了数学奖学金。在剑桥，他的数学才华得到了充分的展现。1935年，他发表了两篇重要的数学论文：“左右殆周期性的等价”和“论高斯误差函数”。这两篇论文不仅让他成为国王学院的明星毕业生，还让他在学术界声名大噪。 1936年5月，图灵发表了他最重要的数学成果——“论可计算数及其在判定问题中的应用”。这篇论文在《伦敦数学会文集》上发表后，立即引起了广泛的关注。他分析了计算的过程，提出了“通用”计算机的概念，并利用这一概念解决了D.希尔伯特提出的一个著名问题。同年，他发表的另一篇文章“可计算性与葉š义性”进一步拓展了丘奇提出的“丘奇论点”，形成了“丘奇-图灵论点”，为计算理论的严格化和计算机科学的形成奠定了基础。 1936年9月，图灵应邀前往美国普林斯顿高级研究院学习，并与丘奇一同工作。在美国期间，他对群论进行了研究，并撰写了博士论文。1938年，他在普林斯顿获得博士学位，论文题目为“以序数为基础的逻辑系统”。这篇论文在数理逻辑研究中产生了深远的影响。 1938年夏，图灵回到英国，继续在剑桥大学国王学院任研究员，研究数理逻辑和计算理论。同时，他开始了计算机的研制工作。然而，第二次世界大战打断了他的正常研究工作。1939年秋，他应召到英国外交部通信处从事军事工作，主要是破译敌方密码。由于破译工作的需要，他参与了世界上最早的电子计算机的研制工作，取得了极好的成就。因此，他于1945年获政府的最高奖——大英帝国荣誉勋章(O.B.E.勋章)。人们认为，通用计算机的概念就是图灵提出来的。图灵不仅是一位杰出的数学家和计算机科学家，更是一位勇敢的战士和卓越的科学家。他的工作为人工智能的发展奠定了坚实的基础，使他成为当之无愧的人工智能之父。

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详述图灵机的诞生 - 知乎
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图灵机概述 | Xinhecuican's Blog
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