(转)图灵测试与人工智能
“机器能否拥有智能，为了回答这个问题我们应该首先定义‘机器’和‘智能’。一种可能性是根据大多数普通人的日常理解去定义这两个概念，但这样做是危险的。……在这里我并不打算定义这两个概念，而是转而考虑另一个问题，它与原问题密切相关，同时可以被更清楚无疑地表达。……（图灵测试的描述）……可能有人会说这项测试对机器而言过于严格——毕竟人类也无法反过来成功伪装成机器，这只需检查算术的速度和正确度即可辨别。难道被认为拥有智能的机器就不能表现出和人类不同的行为么？这是一个很有力的反对意见，但至少不管怎样，假如我们有能力制造出一个可以成功通过测试的机器的话，也就无需为这个反对意见烦恼了。”
借助集合的概念我们可以更容易地理解图灵测试与人工智能的关系。如图1所示，“所有智能行为”对应的集合和“所有人类行为”对应的集合既有交集又互有不同。在全部智能行为中有一些是人类靠自身无法做到的（比如计算出国际象棋中白棋是否必胜），但无论如何人类都被认为是有智能的，因此，在各方面都能达到“人类水平”—也就是完成两个集合的交集部分—就应该被认作是“拥有智能”的。[4]另一方面，人类行为并不总是和智能相关。图灵测试要求机器全面模拟“所有人类行为”，其中既包括了两个集合的交集，也包括了人类的“非智能”行为，因此通过图灵测试是“拥有智能”的一个有效的充分条件。
图灵本人对机器能够通过他的测试相当乐观，他大胆预测“到2000年左右时，一台拥有1GB内存或类似规模的计算机可以在接受普通人5分钟的询问之后，使他们的判断正确率不超过70%”。然而直到2014年的今天，仍然没有任何机器被公认为已经通过图灵测试。有趣的是，这一失败事实反而还带来了一个我们再熟悉不过的应用-图形验证码。（每一次输入验证码都是一次图灵测试！）
图灵测试问题的进展缓慢与目前人工智能学界对图灵测试这个“充分条件”的研究热情不高有关。[5]这一部分上由于主流人工智能研究与图灵测试所追求的目标之间存在差异，同时也因为图灵测试本身难度巨大。下面我们通过人工智能研究的三个重要特征来进一步讨论图灵测试与人工智能之间的异同，以及为什么图灵测试不大可能在短时间内解决。
一、主流人工智能研究关注智能体的外部行为，而不是产生该行为的内部过程
在这方面图灵测试的思想和人工智能学界是完全一致的。只关注外部行为是一个典型的功能主义/行为主义风格的做法，事实上这也是一个人工智能经常被外界所指摘的地方。严格的“主观思考”定义要求智能体具有自我意识。但一方面，从严格的科学方法讲，我们甚至并不真的确定是否有客观证据证实“意识”的存在。更重要的是，人们发现智能行为和主观思考完全可以被看作是两个独立的问题来考虑，二者并不必要纠缠在一起。具体来说，可以从数学上证明任何一台数字计算机的行为都可以用查表的方式机械地模拟。假设我们真的制造了一台具有“意识”的机器A，我们总可以制造另一台机器B以查表的方式来机械地模拟A的内部运行，问题是B是否具有意识？如果每一台“拥有”意识的机器都能被一台B这样的“机械查表式”的机器所模拟，那么我们就无法通过外部行为来断定一个机器在内部上是真的在“思考”还是只是在模拟“思考”的过程，[6] 因此“是否拥有意识”从行为主义的角度也就成了相对独立的“另外一个问题”。同时，“拥有意识的机器总可以被没有意识的机器模拟”也说明“拥有意识”并不能给机器带来额外的“行为能力”，这进一步降低了“拥有意识”在行为主义者眼中的重要性。
基于外部行为与主观思考之间的独立性，主流人工智能研究和图灵测试把实现外部行为作为唯一目标，这样的观点被称为弱人工智能观点。我们知道每个学科的研究都基于一个“基本假设”展开。比如支撑物理研究的基本假设是“万物运转都受一套普适的、永恒的规律所约束”，而物理研究的目的“只是”找出这套规律是什么。类似的，“弱人工智能假设”(weakAIhypothesis)认为经过良好设计的计算机可以表现出不低于人类智能水平的外部智能行为。可以说主流人工智能研究是以弱人工智能假设为出发点，研究如何实现这样一个计算机。
二、主流人工智能研究关注如何模拟人类的纯粹智能活动，而不是全部脑力活动
就像前面提到的，人类的脑力活动(mentalprocess)不仅包括智能，同时具有情感、审美能力、性格缺陷、社会文化习惯等等一系列“非智力特征”。因为图灵测试的模仿对象是普通人，事实上它对这些非智力特征的要求甚至可能还高过对纯粹智力的要求——作为一个普通人，他/她完全有可能对国际象棋一窍不通，但却不大可能从照片分辨不出美女/帅哥来。
当然，“非智力特征”的引入本身并不妨碍图灵测试成为一个有效的充分条件，但除非我们假设所有这些“非智力特征”都是拥有智能之后的必然产物，否则不得不承认图灵测试确实在机器智能这个核心问题之外加入了过多充满挑战却又显得不那么相关的因素。就像《人工智能》这本经典教科书里写到的，“航空领域试图制造性能良好的飞机，而不是使飞机飞得如此像鸽子以至于可以骗过其他鸽子。”人工智能研究确实应该更多关注与智力活动相关的抽象功能和一般原则。
三、人工智能的最终目标是能够综合适应“人类所在环境”的单一智能体，而不是专门解决特定数学问题的算法
在这一点上图灵测试与人工智能研究的最终目标也是一致的，只不过现有的人工智能水平离这一目标还相去甚远。事实上“综合模拟人类的智力活动”正是人工智能区别于其他计算机科学分支的地方。我们通过比较人工智能软件与传统软件来说明这一点。首先从最广义的角度看，传统软件也应属于人工智能的范畴：实际上很多早期的计算机科学家，比如图灵，就是以人工智能为动力展开对计算机科学的研究。所谓“计算”本来就是诸多人类智能活动中的一种。一个从未接触过计算机的人也许很难说清“从一个数列中找出所有素数”和“从一张照片中找出一只狗”哪个更有资格代表“智能”（前者属于传统软件范畴，后者属于传统人工智能范畴）。但另一方面，传统软件并不代表人工智能的全部内涵。粗略讲，我们可以认为传统软件对应了这样一类“计算问题”，它们的共同特点是，问题本身是用一个算法（或非构造性的数学描述）来描述的，而对它们的研究主要关注在如何找到更好的算法。[7]而我们称之为“人工智能问题”的问题可以理解为另一类“计算问题”，它们的共同特点是无法用算法或从数学上对问题进行精确定义，这些问题的“正确答案”从本质上取决于我们人在面对这类问题时如何反应。对于人工智能问题，我们可以基于数学模型或计算模型来设计算法，但问题的本质并不是数学的。
通用人工智能（ArtificialGeneralIntelligence）基于弱人工智能假设，以全面模拟人类的所有智力行为为目标。注意到图灵测试作为一个充分条件，是不可能在通用人工智能真正实现之前得到解决的。另一方面，可以说现有每一个AI分支的成功都是通过图灵测试的必要条件，而它们中的大部分还没有达到“人类水平”。因为我们不可能穷尽所有人类智能行为，必须依赖有限个具有通用性的模型和算法来实现通用智能。目前人们仍然只能基于一些简单初等的模型来设计学习、推理、和规划算法。这些AI分支的研究都默认基于针对自己领域问题的弱人工智能假设，而支撑这些子领域研究的动力往往是其巨大的社会实用价值。它们固然已经在很多具体应用领域成绩斐然，但看起来离图灵测试所要求的水平仍然相差甚远。
图4：一排包含素数的数列和一张包含狗的照片
（本文部分摘录自发表于《NEWTON科学世界》2014年第3期的文章“什么是人工智能？”。文中图片部分引自互联网。）
[1] http://www.bbc.com/news/technology-27762088
[2] 为清楚起见，这段摘录并非逐字翻译，且语句顺序也稍有调整，具体可参考原文第一节。
[3] 参见TotalTuringTest及相关工作。
[4] 但反之未必，不一定非要达到人类水平才能被认作是智能的。
[5]一般认为人工智能学科正式成型于1956年的一次著名的研讨会前后，也就是说图灵测试实际上提出于人工智能领域诞生之前。正如StuartRussell和PeterNorvig在一本人工智能的经典教科书中所写，在随后的60年间，整体而言“人工智能研究者们在图灵测试方面只投入了很少的精力”。
[6]一个有趣的不同是，人类研究“动物意识”（包括人类自身）的方法恰恰是通过观察动物在特定环境下的外在行为。这背后隐含的假设是我们相信没有意识的动物并不会“有意识地”装出一副有意识的样子（当然！），而这一假设对机器（或者机器的制造者）而言却并不一定成立。
[7]需要注明是，对传统软件的研发同样也并不是计算机科学的全部内涵，就像“计算机”的概念远远不只是“电子硬件”。计算机科学的根本问题是“什么是计算”。而人工智能，作为计算机科学的重要分支，可以认为主要研究“智能是不是计算”的问题。
什么是人工智能 (AI)
虽然在过去数十年中，人工智能(AI)的一些定义不断出现，但JohnMcCarthy在2004年的文章 (PDF,127KB)(链接位于IBM外部)中给出了以下定义："它是制造智能机器，特别是智能计算机程序的科学和工程。AI与使用计算机了解人类智能的类似任务有关，但不必局限于生物可观察的方法"。
然而，在这个定义出现之前数十年，人工智能对话的诞生要追溯到艾伦·图灵(AlanTuring)于1950年出版的开创性作品"计算机器与智能"(PDF,89.8KB)（链接位于IBM外部）。在这篇论文中，通常被称为“计算机科学之父”的图灵提出了以下问题：“机器能思考吗？” 他在这篇文章中提供了一个测试，即著名的“图灵测试”，在这个测试中，人类询问者试图区哪些文本响应是计算机做出的、哪些是人类做出的。虽然该测试自发表之后经过了大量的审查，但它仍然是AI历史的重要组成部分，也是一种在哲学中不断发展的概念，因为它利用了有关语言学的想法。
StuartRussell和PeterNorvig随后继续发表了“人工智能：一种现代方法 ”（链接位于IBM外部），成为AI研究方面的重要教材之一。在这本书中，他们深入探讨了AI的四个潜在目标或定义，基于理性、思考和行动来区分计算机系统：
人类方法：
像人类一样思考的系统像人类一样行动的系统理想方法：
理性思考的系统理性行动的系统艾伦·图灵的定义可归入"像人类一样行动的系统"类别。
以最简单的形式而言，人工智能是结合了计算机科学和强大数据集的领域，能够实现问题解决。它还包括机器学习和深度学习等子领域，这些子领域经常与人工智能一起提及。这些学科由AI算法组成，这些算法旨在创建基于输入数据进行预测或分类的专家系统。
目前，仍有许多围绕AI发展的炒作，市场上任何新技术的出现都会引发热议。正如Gartner在其hypecycle技术成熟度曲线（链接位于IBM外部）中指出的那样，自动驾驶汽车和个人助理等产品创新遵循“一个典型的创新周期，从欲望膨胀到期望幻灭、到最终了解创新在市场或领域中的相关性和作用。”正如LexFridman在2019年麻省理工学院演讲中指出的那样(01:08:15)（链接位于IBM外部），我们正处于欲望膨胀高峰期，接近幻灭的谷底期。
随着对话围绕AI的伦理道德展开，我们可以开始看到幻灭谷底初见端倪。如想了解更多关于IBM在AI伦理对话中的立场，请阅读这里了解更多信息。