: s# _3 { j q- p$ I3 }图灵试验的标准模式：C使用问题来判断A或B是人类还是机械。对象为：一个具有正常思维的人（代号B）、一个是机器（代号A）。如果经过若干询问以后，C不能得出实质的区别来分辨A与B的不同，则此机器A通过图灵试验。 * i' \, D% ^! i4 W" i: h. d* ^+ l/ E+ `
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在现代社会，无论是GPS导航系统与Google搜索引擎，还是自动柜员机与苹果Siri，更遑论象棋大师深蓝（Deep Blue）和满腹经纶的沃森（Watson），人工智能无处不在。但是，迄今为止，没有一台计算机通过了图灵测试。虽然如此，在尝试通过图灵测试的漫漫征程上，模拟人类思维的愿望不断激励着我们。这一原动力，对计算机科学乃至认知科学的发展，产生了深远影响。 2 `* h3 ]$ U2 f; X5 P R2 P8 T ; R8 @2 C! r; I而现在，我们有理由相信，一台内核代码已经写就的计算机，拥有通过图灵测试的能力。/ V5 P; C# X8 ?& C$ _; c
( w4 `/ P" V; m' k/ N% a p8 J“两项革命性的信息技术进步，可能将重新给被闲置已久的图灵测试，带来新的任务，”法国国家科学研究中心的认知科学家罗伯特•弗兰茨（Robert French）在4月12日的《科学》杂志上撰文称，“第一步是准备数量巨大的原始数据：输入的内容包括视频资料和完备的声音环境信息，以及随意的谈话内容和关于各种各样事物的技术文档。第二步是能够整理、收集、处理这些丰富数据的复杂技术。”' I! Z# h+ A" G! q: `3 r
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这有没有可能创造出相当于人类大脑的认知水平的神经连结网络？它能感知到我们所感知的吗？ 0 M6 E7 B2 w# W. H 2 T% }; ]1 z+ d P图灵第一次进行他的测试，是在一次聚会时。他巧妙的实验令人印象深刻：参加者努力让评判者相信他们的性别是伪装的（图灵本人由于他的同性恋取向受到了严酷的迫害）。那时候，这种创建等效于人类大脑认知方式的低水平神经网络的想法还不存在。然而，复制人类的思想似乎很有可能，相比之下似乎更简单。 0 v. H" E( h: V; ^: z/ B' e/ C* f) d. D9 W
我们一般认为，人类的思维是逻辑性的，而计算机能够运行逻辑性的命令。因此，我们的大脑应该是可计算的。计算机科学家由此认为，二十年之内，或许不超过十年，我们就可以看到这样激动人心的事情：人们无法根据对话分辨出，对方是计算机还是人类。; `7 F$ O6 d4 l% x
- L. k$ G* z3 I' ]0 q这个过分简约的构想，被证明是建立在错误的理论基础上的。认知过程要远比20世纪中叶的计算机科学家及心理学家所设想的复杂得多。并且令人沮丧的是，在运用逻辑学描述我们的思想过程时，科学家遇到了非常大的困难。并且我们越来越清楚：根据人类大脑所特有的，适应快速变化的外界环境、整合信息碎片等一系列特殊功能来看，模仿人类思维几乎是无法完成的任务。 ! p; u* w2 ?$ [( j6 G, e9 k& D 0 V' _6 h+ y! a5 X$ }6 |( x“对于现实中众多不确定性而言，符号逻辑本身过于脆弱，”斯坦福大学研究机器智能模拟的计算机科学家诺亚•古德曼（Noah Goodman)如是说。尽管如此，现在被我们认为已经失败的传统AI，技术上依旧颇具启发性。因为它们彻底改变了，我们对于人类大脑运作方式的看法。挫折过后，不断涌出的是许许多多极其重要的认知科学新观点。 # z$ b& q) c: t' @2 @4 X# ^ A4 C- F8 U
直到20世纪80年代中期，图灵测试一直都是被放弃闲置的探索领域（尽管今天,它衍生出了专为虚拟聊天机器人设置的年度Loebner奖，同时即时虚拟广告机器人在我们的日常生活中也益发普遍） / N) e' r; R; M ) O9 O' H: c4 o# k5 F" e5 fhttp://www.tudou.com/v/M25jdeYUjps/v.swf ) [( v. E4 H0 I1 ?1 ]# @1 K- R/ u+ s1 y R$ p2 g- O
（康奈尔大学创新机器实验室的两部虚拟谈话机器人正在进行非常有趣的唠嗑)- J: F) c8 A) i
$ _. Q( b$ V$ ~/ ~# g! v n8 ]与此同时衍生出的是现代认知科学和人工智能的两个主要研究方向： 1 d5 ?! }" V" L) ?. [- `% g' M2 R1 F
1.推算事件发生的概率，做出准确判断。（称为概率性）; C4 R# D% ~9 b z% L2 u
