人类、动物与人工认知的信息论与算法方法

我们综述了连接人工、动物和人类认知与计算及信息处理的前沿研究概念——从图灵测试到塞尔的中文房间论证，从整合信息论到计算与算法复杂度。我们首先论证，通过图灵测试是一个平凡的计算问题，其实用难度所揭示的人类心智的计算本质，多于其对人工智能挑战的揭示。随后，我们回顾了所提出的用于量化和表征各种形式认知的算法信息论度量。这些度量能够解释人类行为中已知的偏差，从而证实了图灵最早提出的认知计算算法观，但此次该观点植根于算法概率概念；而算法概率又基于计算通用性且独立于计算模型，并具备作为认知行为模型理论的可预测性和可检验性优点。