艾伦·图灵——英国数学家、二战密码破译者和计算机科学开拓者——今天已经108岁了。在这篇博文中，我们重点介绍了他在计算机科学和机器学习（ML）行业取得的主要成就和重大影响，并对他可能对当今企业人工智能的现状进行了轶事评论。学术和战时背景首先，图灵的天才可以从他的学术史中得到证明——他在剑桥大学学习数学，在国王学院攻读概率论研究奖学金，最后在普林斯顿获得数学逻辑博士学位。他写了一篇著名的论文"关于可计算的数字，及其对Entscheidungsproblem[决策问题]的应用"，旨在找到一种有效的方法来解决一个基本问题，即在给定的形式数学系统中，云服务服务器，哪些数学陈述是可证明的，哪些是不可证明的。结果表明，这种决策方法没有明确的解决方案，这意味着没有一致的形式化算法系统能够解决、计算或计算问题的每一个实例。在研究Entscheidungsproblem的过程中，图灵发明了图灵机器，这是一种计算设备，旨在进一步研究实际可计算内容的范围和局限性。今天，图灵机被认为是可计算性和理论计算机科学的基础元素之一，是现代计算机的先驱。此外，图灵还为政府代码和英国密码破解组织Cypher School（GCCS）工作。正是在这里，他在密码分析领域取得了五项重大进展，其中特别包括Bombe，一种用于帮助破译谜的机电设备，这是德国军方用来加密秘密无线电信息的主要机器。在这段时间里，德国潜艇正在追捕盟军运送重要物资的战舰。盟军依靠图灵和GCCS的密码学家来解码信息来改变他们的路线，因此破译者被视为盟军战争胜利的关键。在1942年初，GCCS的团队据说每月解码了大约39000条被截获的信息（这个数字上升到每月84000条以上），并且显示每分钟有两条信息，白天和晚上。图灵还开发了一种叫做Delilah的机器，它可以基于算术对语音信息进行安全编码，可以用来干扰无线电或电话通话。它的工作原理是将要加扰的语音与听起来像是随机噪声的声音（类似于无线电静电）结合起来。这就是Bombe，图灵在二战期间设计的破解德国谜码的机器。（图片来源）图灵会怎么看待今天的企业人工智能？在安德鲁·霍奇斯（Andrew Hodges）的传记《艾伦·图灵：谜》（Alan Turing:the Enigma）中，图灵说："孤立的人不会发展出任何智力。他有必要沉浸在其他人的环境中。。。对新技术的探索必须被视为是整个人类社会，而不是个人进行的。虽然图灵本人是个天才，啥叫大数据，但他的工作并不是一个人完成的——在他的整个职业生涯中，与其他数学家、工程师和科学家一起工作，协作和团队合作对他非常重要。这种协作的概念在当今的全球数据团队中是正确的，图灵很可能会批准这一点。具有不同经验、优势和教育背景的不同人员在人工智能项目上的合作能够产生大量积极成果，包括但不限于提高透明度、可见性、工作所有权和责任感。此外，不同的团队为了实现一个共同的目标而合作，最终可以在整个组织中逐步采用人工智能流程，彻底改变团队的工作方式，提高效率。此外，图灵在密码学方面的成就是在战时发展起来的，我只是数据，目的是帮助维护公共安全和安全，对遵守和公平的强调仍然适用。今天，虚拟主机，淘客app系统，对于追求数据工作的团队来说，拥有适当的系统和流程，以便在不损害个人隐私的情况下提取能够证明数据真实价值的见解是至关重要的。为了实现数据最小化（由于项目的适当分离、匿名化和必要时的假名化，只有每个项目所需的个人数据得到处理），团队需要知道哪些数据源在哪里使用，哪些数据源包含敏感或个人信息。数据领导者还需要确定什么是"负责任的"实践，无论是在他们的组织中还是在人工智能的环境中。指导方针应该强化可解释性、透明度和包容性等概念。例如，Dataiku的端到端平台致力于支持组织构建一个通过问责制、可持续性和可管理性负责的人工智能战略。我们的目标是确保模型的设计和行为符合其预期目的，并以集中控制和管理的方式进行。接下来，图灵和Delilah的工作与自然语言处理（NLP）高度相关，自然语言处理是人工智能的一个分支，处理使用自然语言的人和计算机之间的交互。自然语言处理的主要目标是阅读、破译、理解和理解人类语言，因此图灵很可能对寻找自然语言处理的新的子领域和应用非常感兴趣，此外，情感分析、语音识别和信息提取等工具的应用也在不断增加。1999年，《时代》杂志将他评为"20世纪100位最重要的人物"之一，理由是每个在键盘上工作、打开电子表格或从事文字处理程序的人"都在致力于图灵机器的化身"图灵对当今ML的影响是巨大而深远的。虽然我认为图灵会为他去世后在数据科学、机器学习和人工智能方面取得的巨大进步感到骄傲，但我敢打赌，他会承认还有很长的路要走。