人工智能的歷史告訴我們：隨著科技的進步，機器會越來越聰明，但卻鮮少涉及人類在其中發揮的重要作用，包括怎么設計機器的原型，以及怎么訓練它等等。

最近，IEEE Spectrum開了一個AI歷史系列，主要探討了AI史上人類的作用，例如發明家、思想家、工人或者工程師是如何創造出可以復制人類思想和行為（或者至少看似）的算法。

這個系列共有六個部分，本文是第三部分《人機共生的DARPA夢想家》。請戳這里閱讀第一篇、第二篇、第三篇。

1950年，數字時代初期，艾倫·圖靈發表了他最著名的文章“計算機器與智能”，并提出了一個問題，“機器可以思考嗎？”

圖靈并沒有試圖定義“機器”和“思考”，他描述了另一種來回答這個問題的防范。這個方法來自維多利亞式的客廳娛樂，稱為模仿游戲。 游戲規則規定，不同房間的男女通過手寫筆記與判定者溝通。判定者需要猜測誰是誰，游戲中因為男人會試圖模仿女人，猜測的過程會變得復雜。

受此啟發，圖靈設計了一個思想實驗，其中一個參賽者被計算機取代。如果這臺計算機讓判定者無法判斷他是在與機器還是人交談，圖靈認為，那就可以合理地得出結論 – 這臺機器是智能的。

這個思想實驗被稱為圖靈測試，直到今天，它仍然是人工智能中最著名和最具爭議的想法之一。 該測試最吸引人的地方在于它為一個充滿哲學意味的問題給出了一個明確的答案： “機器可以思考嗎？” 如果計算機通過圖靈測試，那么答案就是肯定的。

正如哲學家Daniel Dennetthas所寫的那樣，圖靈測試被認為是一個哲學討論的終結。 “不是無休止地爭論思維的終極本質和要義，” Dennett寫道，“我們無法否認，無論智能的本質如何，任何可以通過測試的東西就是智能體”

但仔細閱讀圖靈的論文會發現一個小細節，測試中引入了模糊性，這表明也許圖靈更多想用它引發哲學討論，而非用作實際測試。

在“計算機器和智能”的一個部分中，圖靈用想象中的未來智能計算機模擬了測試的情景。 （人在問問題，電腦在回答。）

問：請給我寫一篇關于Forth Bridge主題的十四行詩。

答：饒了我吧。我永遠不會寫詩。

問：把34957和70764相加。

答：(暫停約30秒然后給出答案）105621。

問：你下國際象棋嗎？

答：是的。

問：我的K1上有K，沒有其他棋子。你只有K在K6，以及R在R1。到你了，你怎么走這一步？

答：(暫停15秒后）R到R8，將軍。

在對話中，計算機其實犯了一個算術錯誤，數字的總和應該是105721，而不是105621。圖靈，一位出色的數學家，不太可能犯這種錯誤。這更有可能是拋給讀者的一個彩蛋。

似乎圖靈在文章的其他地方也有暗示，錯誤是一種編程技巧，一種愚弄判定者的手段。圖靈明白，如果仔細閱讀計算機的回答會發現錯誤，人們會認為這與人類吻合，因為預先假設了機器不會犯下這樣基礎的算術錯誤。圖靈寫道，一臺機器可以被編程然后“在計算上故意引入錯誤以此來混淆提問者”。

在1950年，使用錯誤來暗示人類智慧的想法可能很難理解，但如今它已成為從事自然語言處理的程序員的練手題。 例如，據報道，2014年6月，一個名為Eugene Goostman的聊天機器人成為第一臺通過圖靈測試的計算機。但批評者很快指出Eugene只是因為內在的作弊而通過了測試：Eugene模擬了一個英語為第二語言的13歲男孩。這意味著他在句法和語法上的錯誤以及他有限的知識會被誤認為天真和不成熟，而不是自然語言處理能力的缺陷。

類似地，谷歌的語音助理系統Duplex，去年它人性化的加上了“嗯”和“啊”的語氣詞~引來了人們的贊嘆。很多人指出這不是系統真正思考的結果，而是人工編碼的猶豫，以模仿人類的認知。

這兩個案例都符合圖靈的想法，即可以設計計算機犯簡單的錯誤，讓人誤以為這就是人類。 像圖靈一樣，Eugene Goostman和Duplex的程序員明白，人類容易犯錯的表面幌子就足以欺騙我們。

也許圖靈測試并不能真正評估機器是否智能，只是我們是否愿意接受該機器是否有智能的判斷標準。正如圖靈自己所說：“智能的概念本身就是情感而非數學。我們認為某物有智能行為的程度，既取決于所考慮對象的屬性，也取決于我們的心態和受到的訓練?！?/p>

也許智能不是可以編程到機器中的東西，圖靈似乎是在這樣暗示——而是通過社交互動構建的特質。