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我們必須承認(rèn)，機器運行時的很多中間狀態(tài)，是在設(shè)計初始指令時無法預(yù)見的。機器自己也會感悟出很多知識。在這種情況下，我們有必要將機器視為智能的。艾倫·圖靈

圖靈測試由人工智能之父—艾倫·圖靈提出，指測試者與被測試者（一個人和一臺機器）隔開的情況下，通過一些裝置（如鍵盤）向被測試者隨意提問。進行多次測試后，如果機器讓平均每個參與者做出超過 30% 的誤判，那么這臺機器就通過了測試，并被認(rèn)為具有人類智能。

然而，自 1950 年以來，人工智能已經(jīng)發(fā)生了巨大的變化。那么，今天的人工智能要如何應(yīng)對圖靈測試？這種測試方法還能發(fā)揮它的價值嗎?

機器能否思考？

艾倫·圖靈是一位杰出的科學(xué)家，他的一生，將科學(xué)置于一切之上。他對新技術(shù)很感興趣，并希望計算機變得越來越智能。他還花了很多時間研究算法、復(fù)雜的計算機系統(tǒng)和人工智能。

就人工智能而言，圖靈仔細(xì)研究了人工智能機器的發(fā)展以及其他科學(xué)家向智能機器提出的問題。正是通過這種方式，他提出了“機器會思考嗎？”的疑問。

為了找到解決這個問題的辦法，圖靈嘗試尋找一種方法，來查看計算機是否真的可以說自然語言，從而變得像真人一樣，并且無法被人類發(fā)現(xiàn)差異。

1950 年，他在一篇題為《計算機與智能（Computing Machinery and Intelligence）》的論文中描述了這一想法。其中，他還描述了一項需要三方參與的實驗：一名法官、一名女人和一名男人。

游戲規(guī)則是，法官需要確定誰是男人，誰是女人。在這種情況下，男人的目標(biāo)是欺騙法官，而女人可以試圖幫助法官。為了公平起見，不能使用語言提示，而只能來回發(fā)送打印的問題和答案。問題就變成了：審問者如何知道該信任誰？

緊接著，圖靈開始思考，如果把其中一個人變成一臺電腦，會發(fā)生什么？法官如何分辨誰是人類，誰是電腦？如果一個測試者對無法確認(rèn)身份的兩個對象（一人、一機器）提出相同的一系列問題，得到的答案無法區(qū)分究竟誰是機器、誰是人，那么則認(rèn)定機器通過測試。

圖靈還認(rèn)為，計算機有望在 2000 年左右通過這項測試。然而，圖靈當(dāng)年的預(yù)測沒有應(yīng)驗。

直到 2014 年，一個名為尤金·古斯曼的聊天機器人項目模擬了一名 13 歲的烏克蘭男孩，在閱讀大學(xué)組織的一次活動中，通過了都靈測試。聊天機器人雖然說服了倫敦皇家學(xué)會 33% 的法官相信這是人類，但批評者很快也指出了測試的不足之處。

圖靈測試今天還有意義嗎？

正如我們上面所寫的，今天機器人成功通過圖靈測試并不完全容易。另一方面，也有一群科學(xué)家認(rèn)為這對機器是不公平的。主要是因為，現(xiàn)在的很多 AI，即使沒有說話的能力也可以是智能的。

很多情況下，我們會把智能機器和機器人聯(lián)系在一起。但事實并非如此，不像人類一樣的機器，并不意味著他們不智能。近年來，人工智能的諸多成就可以證明這一點，例如，第一種無需人類協(xié)助的腹腔鏡手術(shù)系統(tǒng)。

畢竟圖靈測試僅考慮了文本交流的情況，而沒有考慮到現(xiàn)在的人工智能已經(jīng)能夠使用各種傳感器，能夠從視覺、聽覺、觸覺等多角度來感受外部世界。

比如，亞馬遜副總裁兼語音助手 Alexa 首席科學(xué)家羅希特·普拉薩德曾發(fā)表文章表示，圖靈測試已經(jīng)失去了意義，是時候建立新的人工智能衡量標(biāo)準(zhǔn)了。普拉薩德認(rèn)為，圖靈測試的目標(biāo)和當(dāng)前人工智能研究方向不完全一致，人工智能研究者對通過圖靈測試的興趣不大。人工智能派上更大用場的地方是植入到手機、汽車和家用電器，人們更關(guān)心的是 AI 能夠帶來哪些更新的交互體驗和技術(shù)進步，而不是機器能否像人一樣進行思考。

比如，在現(xiàn)代人工智能的視覺、自然語言處理等領(lǐng)域，最強的算法已經(jīng)取得遠(yuǎn)超人類的結(jié)果。以 AlphaGo 擊敗頂級人類圍棋選手為例，這種成就則很難在一成不變的圖靈測試中得到體現(xiàn)。

也正因此，從應(yīng)用的角度來看，讓計算機放棄自己的計算優(yōu)勢，而刻意去模擬人類，以通過圖靈測試，確實沒有太大的必要。

我們還必須考慮到，圖靈在 70 多年前的 1950 年發(fā)表了他的想法。而在這段時間里，機器世界發(fā)生了很大的變化。如果圖靈還活著，他估計會有完全不同的見解。

然而，這并不能改變這樣一個事實：人工智能對人類社會的影響已超越了圖靈測試的范疇，人工智能研究的目標(biāo)早已不再局限于 AI 與人類的區(qū)別，而是如何發(fā)揮機器的速度和信息搜索優(yōu)勢，代替人類完成工作或改善人們的日常生活。

資料來源：
https://medium.com/@darkmatterarticles/turing-test-how-does-artificial-intelligence-handle-it-4e439920b69
https://mp.weixin.qq.com/s/-_lmbjhLAyMMKmhZ9Hu0RA