【编者按】人工智能已经影响人们的生活很久很久了，甚至可以说，如果没有人工智能，现代生活恐怕很难维持。然而什么是人工智能，应该怎么去评判人工智能，标准有哪些？这些都是值得思考的问题……

编译 | 弯月 责编 | 张文

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什么是图灵测试？

“机器是否能够思考？”，1950 年，Alan Turing 针对这个问题提出了一个著名的思想实验：图灵测试（Turing test），用于测试机器是否能表现出与人等价或无法区分的智能。

测试的谈话仅限于使用唯一的文本管道，例如计算机键盘和屏幕，这样的结果不依赖于计算机把单词转换为音频的能力。

测试内容：测试者与被测试者（一个人和一台机器）在不发生物理接触的情况下，由测试者通过一些装置（如键盘）向被测试者随意发问。经过多次测试后，如果有超过 30%的测试者不能确定被测试者是人还是机器，那么这台机器就通过了测试。

计算机是否通过了图灵测试？

自从图灵测试的概念诞生以来，所有的人工智能均以通过图灵测试为目标。那么，70 年过去了，至今为止计算机是否通过了图灵测试呢？

2014 年 6 月 8 日，在 Alan Turing 逝世 60 周年纪念日这一天，英国皇家学会举行了 2014 图灵测试大会，聊天程序 Eugene Goostman 成功骗过了研究人员，并首次“通过”了图灵测试。然而，后来有文章指出它其实并未真正通过所有测试。

后来，Google 的 GPT-3 通过图灵测试的新闻也业界引起了广泛的关注。然而，对于此次测试，有人表示称赞，也有不少人仍然表示质疑。

图灵测试已过时？

为什么我们至今仍然无法通过图灵测试？

原因之一是当前的人工智能研究者们对于通过图灵测试的兴趣不大，因为图灵测试的目标和当前的人工智能研究方向并不完全一致。

主要表现在以下方面：

1. 图灵测试几乎没有考虑到人工智能的“机器”属性，如高速计算和信息检索等功能，而这两者正是现代计算机最擅长的部分。

2. 要通过图灵测试，人工智能必须能够“欺骗”人类，而要想完美地欺骗，人工智能必须模仿人类在回答问题时的延迟。例如“129*3256=?”，“北京到上海的距离是多少？”这类的问题，普通人作答需要花费很长时间计算或查找信息，但计算机完全可以立即给出答案。以现在的观点来看，让计算机放弃自己的优势去模拟人类的延迟是完全没有必要的。

3. 图灵测试仅考虑了文本交流的情况，而没有考虑到现在的人工智能已经能够使用各种传感器，能够从视觉、听觉、触觉等多角度来感受外部世界。

那么这是否表明图灵测试已经过时呢？

这是大众对于图灵测试的一个广泛误解。实际上，图灵测试是人工智能的一个充分条件，它本身并没有试图定义人工智能的范畴。换句话说，一个优秀的人工智能应该“能够”通过图灵测试，但并不表明图灵测试是人工智能的全部。所以，图灵测试并没有过时，只不过现代人工智能研究并没有把通过图灵测试作为重点而已。

图灵测试与如今的 AI 发展

如今人工智能研究的目标不再局限于 AI 是否与人类有区别，而是发挥机器的速度和信息搜索优势，增强人类的智力，改善人们的日常生活。

现在智能手机的计算能力都是阿波罗 Apollo 11 的几十万倍，再加上云计算和高带宽连接，人工智能可以在几秒钟内根据大量数据做出决策。这些都是普通人无法完成的事情。基本目标之一是让 AI 展现类似于人类的智力属性，包括拥有常识、自我监督以及语言能力，并结合快速搜索和超强的记忆力，代替人类完成工作。

那么，我们现在应该如何评价人工智能呢？

亚马逊于 2016 年设立的“Alexa 大赛”可以为我们提供一些参考。该比赛的要求是制造一个“社交机器人”，而评判标准则是由人类与该机器人交谈 20 分钟，内容涉及娱乐、体育、政治、科技等方方面面，然后由人类以是否愿意与该机器人再次交谈为标准进行评分。

整个过程中，人类事先知道交谈对象是机器人。可以看到，为了让人类“愿意”与机器人继续交谈，机器人必须优先展示出幽默感、同理心等，但模仿人类并不是最优先的目标。

此外，我们还可以从日常生活对于人工智能助手的接受程度来评价人工智能的发展。人工智能想要融入日常生活，就要在人类有需要时提供帮助，不需要时退居幕后。例如，它可以在你睡觉时帮你关闭忘记关掉的灯，或者在发生意外情况时自动报警灯。人工智能还应该有能力解决更为通用的任务，而不仅仅是帮你设置日程安排这种特殊任务，这就要求它必须有足够强大、足够通用的自我学习能力。

这些评价标准都与图灵测试相去甚远，但并不妨碍图灵测试成为人工智能的充分条件。

可以认为，现代人工智能研究的每个子领域的成功都是通过图灵测试的必要条件，但各个子领域距离达到图灵测试的要求还有很大的差距。但是，巨大的社会价值推动了各个子领域的发展。等到真正的通用人工智能实现那一天，它当然可以轻易通过图灵测试，但 AI 对于人类社会的影响早已不仅限于图灵测试的范畴。

参考链接：https://www.fastcompany.com/90590042/turing-test-obsolete-ai-benchmark-amazon-alexa

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