什么是“图灵测试”？

1950年，英国数学家艾伦·图灵在一篇划时代的论文中提出了一个关于人工智能的测试方法，这就是著名的“图灵测试”。 图灵测试的核心思想是：如果一台机器能够与人类展开对话（通过电传设备）而不被辨别出其机器身份，那么这台机器就具有了人类智能。

图灵测试的具体流程是：让一个人（代号C）使用测试对象皆理解的语言去询问两个他不能看见的对象（一个人和一台机器）。如果经过若干询问以后，C不能得出实质的区别来分辨人与机器的不同，则此机器通过图灵测试。图灵在论文中预测，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。

图灵测试的提出具有划时代的意义 ，它为人工智能的发展提供了一个可操作的评估标准。然而，随着人工智能技术的飞速发展，图灵测试的局限性也逐渐显现出来。

首先， 图灵测试过于依赖语言理解能力。 正如约翰·塞尔在1980年提出的“中文房间”思想实验所指出的，软件（如ELIZA）可以通过操纵符号来通过图灵测试，而不需要真正理解语言。这意味着图灵测试并不能真正检验机器是否具有思考能力。

其次，图灵测试忽视了人工智能的其他重要方面。例如，计算机视觉、机器人学等技术对于实现全面的人工智能至关重要，但这些能力在传统的图灵测试中并没有得到体现。

此外， 图灵测试的主观性也是一个问题。 测试结果依赖于评估者的判断，而不同评估者可能会有不同的标准。这使得图灵测试的可重复性和客观性受到质疑。

尽管存在这些局限性，图灵测试仍然是人工智能领域的一个重要概念。它激发了人们对人工智能的思考，推动了相关技术的发展。例如，微软全球执行副总裁沈向洋等人在2018年发表的论文中回顾了对话机器人的发展历程，这正是图灵测试思想的延续。

近年来，随着大型语言模型的兴起，图灵测试再次成为人们关注的焦点。2023年7月，Nature杂志刊登新闻指出， ChatGPT已经能够突破图灵测试 ，并建议寻求新的AI评估方法。这表明，尽管图灵测试存在局限性，但它仍然是衡量AI发展水平的一个重要标杆。

总的来说，图灵测试作为人工智能领域的一个开创性概念，其历史意义不容忽视。它为我们提供了一个思考机器智能的框架，激发了无数科学家和工程师的创新。尽管它可能无法全面评估现代AI系统的能力，但它仍然是推动人工智能发展的重要力量。在未来，我们或许需要更全面、更客观的评估方法，但图灵测试所代表的追求人机交互自然性的理念，仍将是人工智能发展的重要方向。