從學術(shù)頭條轉(zhuǎn)行

資料來源：Dark Matter Articles/medium

*本文只是代表的觀點。

我們必須承認，機器運轉(zhuǎn)時的許多中間狀態(tài)在設(shè)計早期指令時是不可預測的。機器本身也能領(lǐng)悟很多知識。在這種情況下，我們需要把機器看作智能。

——阿倫圖靈

(資料來源：Pixabay)

圖靈測試是人工智能之父阿倫圖靈提出的，是指測試者和被實驗者(一個人和一臺機器)分開的情況下，通過鍵盤等設(shè)備隨機向被實驗者提問。經(jīng)過多次測試后，如果機器平均每個參與者誤判30%以上，那么這臺機器就會通過測試，被認為具有人類的智能。

然而，自1950年以來，人工智能已經(jīng)發(fā)生了巨大的變化。那么，今天的人工智能該如何應(yīng)對圖靈測試呢？這個測試方法能發(fā)揮其價值嗎？

機器能思考嗎？

阿倫圖靈是一位杰出的科學家，他的一生把科學置于一切之上。他對新技術(shù)很感興趣，希望電腦越來越聰明。他還花了很多時間研究算法、復雜的計算機系統(tǒng)和人工智能。

就人工智能而言，圖靈仔細研究了人工智能機器的發(fā)展和其他科學家對智能機器提出的問題。正是通過這種方式，他問：“機器能思考嗎？”提議說。產(chǎn)生了疑問。

為了找到這個問題的解決方案，圖靈努力尋找計算機是否真的會說自然語言，所以變得像真人一樣，不能被人類發(fā)現(xiàn)差異的方法。

圖片|年輕的圖靈

1950年，他在一篇名為《計算機與智能（Computing Machinery and Intelligence）》的論文中描述了這個想法。其中他描述了一個法官、一個女人、一個男人等需要三方參與的實驗。

游戲規(guī)則是法官要決定誰是男人，誰是女人。在這種情況下，男人的目標是欺騙法官，女人可以試圖幫助法官。為了公平起見，不能使用語言提示，只能來回發(fā)送打印的問題和回答。問題如下：審問者怎么知道該信任誰？

而且圖靈把其中一個換成電腦會怎么樣？法官如何分辨誰是人類，誰是電腦？如果一個測試者對無法確認身份的兩個大象(一人、一臺機器)提出相同的一系列問題，得到的答案不能區(qū)分誰是機器、誰是人，則認為機器通過了測試。

圖靈還預計，計算機將在2000年左右通過這項測試。但是圖靈的預測沒有實現(xiàn)。

到2014年，一個名為尤金古斯曼的聊天機器人項目在一次聚集13歲的烏克蘭少年閱讀大學組織的活動中通過了都靈測試。聊天機器人說服了倫敦皇家學會33%的法官相信自己是人類，但批評者很快指出了測試的缺點。

圖靈測試今天還有意義嗎？

我之前說過，今天機器人成功通過圖靈測試并不容易。另一方面，一群科學家認為這對機器不公平。主要是因為現(xiàn)在很多AI沒有說話的能力也能成為智商。

(資料來源：Pixabay)

很多情況下，我們會把智能機器和機器人聯(lián)系起來。但事實并非如此。不像人類這樣的機器，并不意味著他們沒有智能。近年來人工智能的許多成果可以證明這一點。例如，這是第一個不需要人類幫助的腹腔鏡手術(shù)系統(tǒng)。

畢竟圖靈測試只考慮了文本交流的情況，沒有考慮到現(xiàn)在的人工智能已經(jīng)可以使用各種傳感器，可以從視覺、聽覺、觸覺等多個角度感受外部世界。

例如，亞馬遜副總裁兼語音助手Alexa首席科學家LOHIT PRASAD發(fā)表文章稱圖靈測試失敗。

去了意義，是時候建立新的人工智能衡量標準了。普拉薩德認為，圖靈測試的目標和當前人工智能研究方向不完全一致，人工智能研究者對通過圖靈測試的興趣不大。人工智能派上更大用場的地方是植入到手機、汽車和家用電器，人們更關(guān)心的是 AI 能夠帶來哪些更新的交互體驗和技術(shù)進步，而不是機器能否像人一樣進行思考。

（來源：Pixabay）

比如，在現(xiàn)代人工智能的視覺、自然語言處理等領(lǐng)域，最強的算法已經(jīng)取得遠超人類的結(jié)果。以 AlphaGo 擊敗頂級人類圍棋選手為例，這種成就則很難在一成不變的圖靈測試中得到體現(xiàn)。

也正因此，從應(yīng)用的角度來看，讓計算機放棄自己的計算優(yōu)勢，而刻意去模擬人類，以通過圖靈測試，確實沒有太大的必要。

我們還必須考慮到，圖靈在 70 多年前的 1950 年發(fā)表了他的想法。而在這段時間里，機器世界發(fā)生了很大的變化。如果圖靈還活著，他估計會有完全不同的見解。

然而，這并不能改變這樣一個事實：人工智能對人類社會的影響已超越了圖靈測試的范疇，人工智能研究的目標早已不再局限于 AI 與人類的區(qū)別，而是如何發(fā)揮機器的速度和信息搜索優(yōu)勢，代替人類完成工作或改善人們的日常生活。

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