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{{4}}图灵测试(The Turing test)由艾伦·麦席森·图灵发明,指测试者与被测试者(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。 进行多次测试后,如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器,那么这台机器就通过了测试,并被认为具有人类智能。图灵测试一词来源于计算机科学和密码学的先驱艾伦·麦席森·图灵写于1950年的一篇论文《计算机器与智能》,其中30%是图灵对2000年时的机器思考能力的一个预测,目前我们已远远落后于这个预测。 [1] == 创始人物 == 英国数学家、逻辑学家,被视为计算机科学之父。1931年,艾伦·图灵(Alan Turing)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。 1936年,图灵向伦敦权威的数学杂志投一篇论文,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。图灵还进一步预测称,到2000年,人类应该可以用10GB的计算机设备,制造出可以在5分钟的问答中骗过30%成年人的人工智能。 == 研究历程 == [[文件:图灵测试01.png]] 1936年,哲学家阿尔弗雷德·艾耶尔思考心灵哲学问题:我们怎么知道其他人曾有同样的体验。在《语言,真理与逻辑》中,艾尔提出有意识的人类及无意识的机器之间的区别。 1950年,图灵发表了一篇划时代的论文,文中预言了创造出具有真正智能的机器的可能性。由于注意到“智能”这一概念难以确切定义,他提出了著名的图灵测试:如果一台机器能够与人类展开对话(通过电传设备)而不能被辨别出其机器身份,那么称这台机器具有智能。这一简化使得图灵能够令人信服地说明“思考的机器”是可能的。论文中还回答了对这一假说的各种常见质疑。图灵测试是人工智能哲学方面第一个严肃的提案。 1952年,在一场BBC广播中,图灵谈到了一个新的具体想法:让计算机来冒充人。如果不足70%的人判对,也就是超过30%的裁判误以为在和自己说话的是人而非计算机,那就算作成功了。 [2] 1956年达特茅斯会议之前,英国研究者已经探索十几年的机器人工智能研究。比率俱乐部是一个非正式的英国控制论和电子产品研究团体,成员包括艾伦·麦席森·图灵。 1967年由英国哲学家费丽帕·弗特提出。铁轨上有五个小孩在玩,停用的岔轨上有一个小孩在玩,要把车转移到岔轨上压死一个孩子救下五个吗?这是一个非常典型的关于道德问题的直觉泵。 1980年约翰·塞尔在《心智、大脑和程序》一文中提到的中文屋子思想实验,对图灵测试发表了批评。 美国科学家兼慈善家休·罗布纳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。 2014年6月8日,一台计算机(计算机尤金·古斯特曼并不是超级计算机,也不是电脑,而是一个聊天机器人,是一个电脑程序)成功让人类相信它是一个13岁的男孩,成为有史以来首台通过图灵测试的计算机。这被认为是人工智能发展的一个里程碑事件。 [3] 2015年11月,《Science》杂志封面刊登了一篇重磅研究:人工智能终于能像人类一样学习,并通过了图灵测试。测试的对象是一种AI系统,研究者分别进行了展示它未见过的书写系统(例如,藏文)中的一个字符例子,并让它写出同样的字符、创造相似字符等任务。结果表明这个系统能够迅速学会写陌生的文字,同时还能识别出非本质特征(也就是那些因书写造成的轻微变异),通过了图灵测试,这也是人工智能领域的一大进步。 [4] == 测试内容 == 图灵提出了一种测试机器是不是具备人类智能的方法。即假设有一台电脑,其运算速度非常快、记忆容量和逻辑单元的数目也超过了人脑,而且还为这台电脑编写了许多智能化的程序,并提供了合适种类的大量数据,那么,是否就能说这台机器具有思维能力? 图灵肯定机器可以思维的, [[文件:图灵测试02.jpg]] 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。 [5] 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。 为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,在20世纪末,一定会有电脑通过“图灵测试”。2014年6月7日在英国皇家学会举行的“2014图灵测试”大会上,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。虽然“尤金”软件还远不能“思考”,但也是人工智能乃至于计算机史上的一个标志性事件 [6] 。 == 人机测试 == 图灵采用“问”与“答”模式,即观察者通过控制打字机向两个测试对象通话,其中一个是人,另一个是机器。要求观察者不断提出各种问题,从而辨别回答者是人还是机器。图灵还为这项测试亲自拟定了几个示范性问题: 问: 请给我写出有关“第四号桥”主题的十四行诗。 答:不要问我这道题,我从来不会写诗。 问:34957加70764等于多少? 答:(停30秒后)105721 问:你会下国际象棋吗? 答:是的。 问:我在我的K1处有棋子K;你仅在K6处有棋子K,在R1处有棋子R。轮到你走,你应该下哪步棋? 答:(停15秒钟后)棋子R走到R8处,将军! 图灵指出:“如果机器在某些现实的条件下,能够非常好地模仿人回答问题,以至提问者在相当长时间里误认它不是机器,那么机器就可以被认为是能够思维的。” 从表面上看,要使机器回答按一定范围提出的问题似乎没有什么困难,可以通过编制特殊的程序来实现。然而,如果提问者并不遵循常规标准,编制回答的程序是极其困难的事情。例如,提问与回答呈现出下列状况: 问:你会下国际象棋吗? 答:是的。 问:你会下国际象棋吗? 答:是的。 问:请再次回答,你会下国际象棋吗? 答:是的。 你多半会想到,面前的这位是一部笨机器。如果提问与回答呈现出另一种状态: 问: 你会下国际象棋吗? 答:是的。 问:你会下国际象棋吗? 答:是的,我不是已经说过了吗? 问:请再次回答,你会下国际象棋吗? 答:你烦不烦,干嘛老提同样的问题。 那么,你面前的这位,大概是人而不是机器。上述两种对话的区别在于,第一种可明显地感到回答者是从知识库里提取简单的答案,第二种则具有分析综合的能力,回答者知道观察者在反复提出同样的问题。“图灵测试”没有规定问题的范围和提问的标准,如果想要制造出能通过试验的机器,以我们的技术水平,必须在电脑中储存人类所有可以想到的问题,储存对这些问题的所有合乎常理的回答,并且还需要理智地作出选择。 == 社会评价 == 现代计算机之父冯·诺依曼生前曾多次谦虚地说,如果不考虑查尔斯·巴贝奇等人早先提出的有关思想,现代计算机的概念当属于艾伦·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 [7] 。 == 参考资料 == #A. M. Turing.Computing Machinery and Intelligence:Oxford University Press on behalf of the Mind Association,1950 #Abramson, Darren. Turing's Responses to Two Objections[J]. Minds and Machines, 2008, 18(2):147-167. #首次通过图灵测试 .中国科技日报 # Lake B M, Salakhutdinov R, Tenenbaum J B. Human-level concept learning through probabilistic program induction.[J]. Science, 2015, 350(6266):1332-1338. #胡宝洁, 赵忠文, 曾峦,等. 图灵机和图灵测试[J]. 电脑知识与技术:学术交流, 2006(8):132-133. #张羽. 图灵测试:机器会聊天[J]. 方圆, 2014(12):64-66. #万赟. 从图灵测试到深度学习:人工智能60年[J]. 科技导报, 2016, 34(7):26-33.
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