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以下圖文來源於CSDN
頭圖來源:視覺中國
什麼是圖靈測試？「機器是否能夠思考？」，1950 年，Alan Turing 針對這個問題提出了一個著名的思想實驗：圖靈測試（Turing test），用於測試機器是否能表現出與人等價或無法區分的智能。
測試的談話僅限於使用唯一的文本管道，例如計算機鍵盤和屏幕，這樣的結果不依賴於計算機把單詞轉換為音頻的能力。
測試內容：測試者與被測試者（一個人和一臺機器）在不發生物理接觸的情況下，由測試者通過一些裝置（如鍵盤）向被測試者隨意發問。經過多次測試後，如果有超過 30%的測試者不能確定被測試者是人還是機器，那麼這臺機器就通過了測試。
計算機是否通過了圖靈測試？自從圖靈測試的概念誕生以來，所有的人工智慧均以通過圖靈測試為目標。那麼，70 年過去了，至今為止計算機是否通過了圖靈測試呢？
2014 年 6 月 8 日，在 Alan Turing 逝世 60 周年紀念日這一天，英國皇家學會舉行了 2014 圖靈測試大會，聊天程序 Eugene Goostman 成功騙過了研究人員，並首次「通過」了圖靈測試。然而，後來有文章指出它其實並未真正通過所有測試。
後來，Google 的 GPT-3 通過圖靈測試的新聞也業界引起了廣泛的關注。然而，對於此次測試，有人表示稱讚，也有不少人仍然表示質疑。
圖靈測試已過時？為什麼我們至今仍然無法通過圖靈測試？
原因之一是當前的人工智慧研究者們對於通過圖靈測試的興趣不大，因為圖靈測試的目標和當前的人工智慧研究方向並不完全一致。
主要表現在以下方面：
圖靈測試幾乎沒有考慮到人工智慧的「機器」屬性，如高速計算和信息檢索等功能，而這兩者正是現代計算機最擅長的部分。
要通過圖靈測試，人工智慧必須能夠「欺騙」人類，而要想完美地欺騙，人工智慧必須模仿人類在回答問題時的延遲。例如「129*3256=?」，「北京到上海的距離是多少？」這類的問題，普通人作答需要花費很長時間計算或查找信息，但計算機完全可以立即給出答案。以現在的觀點來看，讓計算機放棄自己的優勢去模擬人類的延遲是完全沒有必要的。
圖靈測試僅考慮了文本交流的情況，而沒有考慮到現在的人工智慧已經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。
那麼這是否表明圖靈測試已經過時呢？
這是大眾對於圖靈測試的一個廣泛誤解。實際上，圖靈測試是人工智慧的一個充分條件，它本身並沒有試圖定義人工智慧的範疇。換句話說，一個優秀的人工智慧應該「能夠」通過圖靈測試，但並不表明圖靈測試是人工智慧的全部。所以，圖靈測試並沒有過時，只不過現代人工智慧研究並沒有把通過圖靈測試作為重點而已。
圖靈測試與如今的 AI 發展如今人工智慧研究的目標不再局限於 AI 是否與人類有區別，而是發揮機器的速度和信息搜索優勢，增強人類的智力，改善人們的日常生活。
現在智慧型手機的計算能力都是阿波羅 Apollo 11 的幾十萬倍，再加上雲計算和高帶寬連接，人工智慧可以在幾秒鐘內根據大量數據做出決策。這些都是普通人無法完成的事情。基本目標之一是讓 AI 展現類似於人類的智力屬性，包括擁有常識、自我監督以及語言能力，並結合快速搜索和超強的記憶力，代替人類完成工作。
那麼，我們現在應該如何評價人工智慧呢？
亞馬遜於 2016 年設立的「Alexa 大賽」可以為我們提供一些參考。該比賽的要求是製造一個「社交機器人」，而評判標準則是由人類與該機器人交談 20 分鐘，內容涉及娛樂、體育、政治、科技等方方面面，然後由人類以是否願意與該機器人再次交談為標準進行評分。
整個過程中，人類事先知道交談對象是機器人。可以看到，為了讓人類「願意」與機器人繼續交談，機器人必須優先展示出幽默感、同理心等，但模仿人類並不是最優先的目標。
此外，我們還可以從日常生活對於人工智慧助手的接受程度來評價人工智慧的發展。人工智慧想要融入日常生活，就要在人類有需要時提供幫助，不需要時退居幕後。例如，它可以在你睡覺時幫你關閉忘記關掉的燈，或者在發生意外情況時自動報警燈。人工智慧還應該有能力解決更為通用的任務，而不僅僅是幫你設置日程安排這種特殊任務，這就要求它必須有足夠強大、足夠通用的自我學習能力。
這些評價標準都與圖靈測試相去甚遠，但並不妨礙圖靈測試成為人工智慧的充分條件。
可以認為，現代人工智慧研究的每個子領域的成功都是通過圖靈測試的必要條件，但各個子領域距離達到圖靈測試的要求還有很大的差距。但是，巨大的社會價值推動了各個子領域的發展。等到真正的通用人工智慧實現那一天，它當然可以輕易通過圖靈測試，但 AI 對於人類社會的影響早已不僅限於圖靈測試的範疇。
參考連結：https://www.fastcompany.com/90590042/turing-test-obsolete-ai-benchmark-amazon-alexa
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