图灵测试

图灵测试是测试人在与被测试者(一个人和一台机器)隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。问过一些问题后，如果被测试者超过30%的答复不能使测试人确认出哪个是人、哪个是机器的回答，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。图灵测试 2014 的举办方英国雷丁大学发布新闻稿，宣称俄罗斯人弗拉基米尔·维西罗夫（Vladimir Veselov）创立的人工智能软件尤金·古斯特曼（Eugene Goostman）通过了图灵测试。如果这一结论获得确认，那么这将是人工智能乃至于计算机史上的一个里程碑事件。

1950年，图灵来到曼彻斯特大学任教，同时还担任该大学自动计算机项目的负责人。就在这一年的十月，他又发表了另一篇题为《机器能思考吗？》的论文，成为划时代之作。也正是这篇文章，为图灵赢得了一顶桂冠——“人工智能之父”。在这篇论文里，图灵第一次提出“机器思维”的概念。他逐条反驳了机器不能思维的论调，做出了肯定的回答。他还对智能问题从行为主义的角度给出了定义，由此提出一假想：即一个人在不接触对方的情况下，通过一种特殊的方式，和对方进行一系列的问答，如果在相当长时间内，他无法根据这些问题判断对方是人还是计算机，那么，就可以认为这个计算机具有同人相当的智力，即这台计算机是能思维的。这就是著名的“图灵测试”(Turing Testing)。当时全世界只有几台电脑，其他几乎所有计算机根本无法通过这一测试。但图灵预言，在20世纪末，一定会有电脑通过“图灵测试”。目前为止还没有电脑通过图灵测试。美国科学家兼慈善家休·勒布纳20世纪90年代初设立人工智能年度比赛,把图灵的设想付诸实践.比赛分为金、银、铜三等奖。

要分辨一个想法是“自创”的思想还是精心设计的“模仿”是非常难的，任何自创思想的证据都可以被否决。图灵试图解决长久以来关于如何定义思考的哲学争论，他提出一个虽然主观但可操作的标准：如果一台电脑表现（act）、反应（react）和互相作用（interact）都和有意识的个体一样，那么它就应该被认为是有意识的。消除人类心中的偏见，图灵设计了一种“模仿游戏”即图灵测试：远处的人类测试者在一段规定的时间内，根据两个实体对他提出的各种问题的反应来判断是人类还是电脑。通过一系列这样的测试，从电脑被误判断为人的几率就可以测出电脑智能的成功程度。

图灵预言，到2000年将会出现足够好的电脑，能够在不超过7成人的长达5分钟的提问中全部回答正确。成功通过图灵测试的电脑还没有，但已有电脑在测试中“骗”过了测试者。最终将会出现能够骗过大多数人的电脑吗？前几年IBM公司研制的计算机“深蓝”与国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫进行的那场人机大战，最终以“深蓝”战胜卡斯帕罗夫而宣告结束，让我们不得不佩服图灵的天才预言。

现代计算机之父冯·诺依曼[iv]生前曾多次谦虚地说：如果不考虑查尔斯·巴贝奇[v]等人早先提出的有关思想，现代计算机的概念当属于阿兰·图灵。冯·诺依曼能把“计算机之父”的桂冠戴在比自己小10岁的图灵头上，足见图灵对计算机科学影响之巨大。

根据人们的大体判断，达成能够通过图灵测试的技术涉及以下课题：

自然语言处理

知识表示

自动推理

机器学习

但是为了通过完全图灵测试，还需要另外两项额外技术课题：

计算机视觉

机器人学

许多其他版本的图灵测试，包括上文所阐述的，已经经过多年的酝酿。

反向图灵测试和验证码

验证码（CAPTCHA）是一种反向图灵测试。在网站上执行一些动作之前，用户被呈现在一个扭曲的图形图像的字母数字字符，并要求用户输入它们。这是为了防止网站被自动化系统用来滥用。理由是软件不够精细阅读和准确地重现扭曲的形象不存在（或不提供给普通用户），所以能够做到这一点的任何系统可能是一个人类。

可以破解验证码的软件正在被积极开发，软件拥有一个有一定的准确性的验证码（CAPTCHA）分析模式生成引擎。

完全图灵测试

普通的图灵测试一般避免审问者与被测试计算机发生物理上的互动，因为物理上模拟人（比如像模拟人的外表）并不是人工智能的研究范畴。然而一些人工智能可能涉及一些人机在物理上的交互，所以人们又拓展出了“完全图灵测试”。在完全图灵测试中，可以包含必要的人机在物理层面上的交互。但是为了通过完全图灵测试，还需要在普通图灵测试之外另外两项额外技术课题。询问者还可以测试的受试者感知能力（需要计算机视觉），和受试者操纵物体的能力（需要机器人学）。

在“人工智能之父”阿兰·图灵（Alan Turing）逝世60周年之际，英国科学家2014年6月8日宣布，一台超级计算机首次通过了“图灵测试”，成功让人类相信它是一个13岁的男孩。也就是说，这台计算机成为有史以来第一个具有人类思考能力的人工智能设备。

2014年6月8日，英国雷丁大学在著名的伦敦皇家学会（The Royal Society of London）举办了一场“图灵测试”，一个俄罗斯团队开发的一款名为“尤金·古特曼(Eugene Goostman)”的计算机软件通过了测试。

在测试中，尤金•古特曼模仿一名来自乌克兰的13岁男孩，而它成功地让33%的测试人相信了这一点。

阿兰·图灵英国数学家、逻辑学家，被视为计算机科学之父。 1931年图灵进入剑桥大学国王学院，毕业后到美国普林斯顿大学攻读博士学位，二战爆发后回到剑桥，后曾协助军方破解德国的著名密码系统Enigma，帮助盟军取得了二战的胜利。

1936年，图灵向伦敦权威的数学杂志投了一篇论文，题为“论数字计算在决断难题中的应用”。在这篇开创性的论文中，图灵给“可计算性”下了一个严格的数学定义，并提出著名的“图灵机”(Turing Machine)的设想。“图灵机”不是一种具体的机器，而是一种思想模型，可制造一种十分简单但运算能力极强的计算装置，用来计算所有能想象得到的可计算函数。“图灵机”与“冯·诺伊曼机”齐名，被永远载入计算机的发展史中。

1950年10月，图灵又发表了另一篇题为“机器能思考吗”的论文，成为划时代之作。也正是这篇文章，为图灵赢得了“人工智能之父”的桂冠。

美国计算机学会（ACM）的年度“图灵奖”，自从1966年设立以来，一直是世界计算机科学领域的最高荣誉，相当于计算机科学界的诺贝尔奖。图灵奖已经被先后授予给了47位计算机科学界的杰出人物，其中包括关系数据库理论的开创者Edgar Codd、程序语言和算法理论的知名科学家Dijkstra、UNIX操作系统的开创者Dennis Ritchie、面向对象程序设计理论的奠基人以及苹果个人电脑基于鼠标的GUI界面（也就是WINDOWS图形界面的最原始来源）的首创者Alan Kay、Fortran语言的设计者John Backus、IBM-RISC体系结构的创立者John Cocke等大名鼎鼎的计算机科学家。这个以图灵的名字命名的大奖，代表着几十年来世界计算机科学的重大进步和创新，代表着计算机科学和相关技术产业的一次次质的飞跃，同时，也代表着计算机科学界对图灵的崇高敬意。

1980年，哲学家西尔勒提出了名为“中文房间”的假想实验，模拟图灵测试，用以反驳强人工智能观点。

西尔勒使用了“中文房间”的概念来论证它不具备。首先摹想，问题是用中文而不是用英文来讲，这显然是非本质的改变。把这一特殊演习的电脑程序的所有运算用英文作为一组指令提供给用中文符号进行操作的计算员；完全不懂中文的西尔勒想象自己被锁在一个屋子里操纵这一切。代表这一问题的一连串符号通过一条很小的缝隙被送进这屋子，不允许任何其它来自外头的消息漏进去。最后当所有的操作完成后，程序的结果又通过这条缝隙传递到外面来。由于所有这些操作都是简单地执行程序的算法，这个最终程序的结果简单地为中文的“是”或者“非”，给出了关于以中文提的问题的正确答案。但是，西尔勒清楚地表明他根本不识中文，这样他对该问题讲的是什么没有任何哪怕是最浅的概念。尽管如此，只要正确地执行了那些构成算法的一系列运算——已给他用英文写的这一算法的指令，他就能和一位真正理解这一问题的中国人做得一样好。由此可见，仅仅成功执行算法本身并不意味着对发生的有丝毫理解，锁在“中文房间”里的西尔勒不理解任一问题的任意一个词。

因此，仅仅执行程序的电脑本身并不具有智慧，虽然人们的共识是用通过图灵检验来定义智慧，尽管要制造出满意地通过这种检验的机器还是比较遥远的事，但是即使它真的通过了，我们还是不能断定其真有理解能力，西尔勒中文房间的理想实验表明用图灵检验来定义智慧还是远远不够充分的。

但是，这一行为的观点是否实际上为判断一个对象中存在精神的品质提供了一族合理的判据？人们对图灵检验的合适性的态度似乎部分地依赖于对科学技术如何发展的期望，所以检验者应该从电脑回答的性质对在这些回答背后的意识存在真正地感到信服，尽管它可能是非常异样的一种意识。这也就是迄今制造的所有电脑系统所明显缺乏的某种东西。