图灵测试一词来源于计算机科学和密码学的先驱阿兰·麦席森·图灵写于1950年的一篇论文《计算机器与智能》。阿兰·麦席森·图灵1950年设计出这个测试，其内容是，如果电脑能在5分钟内回答由人类测试者提出的一系列问题，且其超过30%的回答让测试者误认为是人类所答，则电脑通过测试。

2014年6月7日是计算机科学之父阿兰·图灵(Alan Turing)逝世60周年纪念日。这一天，在英国皇家学会举行的"2014图灵测试"大会上，聊天程序"尤金·古斯特曼"(Eugene Goostman)首次"通过"了图灵测试。

1.简要介绍

图灵测试是测试人在与被测试者(一个人和一台机器)隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。问过一些问题后，如果被测试者超过30%的答复不能使测试人确认出哪个是人、哪个是机器的回答，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。图灵测试 2014 的举办方英国雷丁大学发布新闻稿，宣称俄罗斯人弗拉基米尔·维西罗夫（Vladimir Veselov）创立的人工智能软件尤金·古斯特曼（Eugene Goostman）通过了图灵测试。如果这一结论获得确认，那么这将是人工智能乃至于计算机史上的一个里程碑事件。

2.产生背景

1950年，图灵来到曼彻斯特大学任教，同时还担任该大学自动计算机项目的负责人。就在这一年的十月，他又发表了另一篇题为《机器能思考吗？》的论文，成为划时代之作。也正是这篇文章，为图灵赢得了一顶桂冠——“人工智能之父”。在这篇论文里，图灵第一次提出“机器思维”的概念。他逐条反驳了机器不能思维的论调，做出了肯定的回答。他还对智能问题从行为主义的角度给出了定义，由此提出一假想：即一个人在不接触对方的情况下，通过一种特殊的方式，和对方进行一系列的问答，如果在相当长时间内，他无法根据这些问题判断对方是人还是计算机，那么，就可以认为这个计算机具有同人相当的智力，即这台计算机是能思维的。这就是著名的“图灵测试”(Turing Testing)。当时全世界只有几台电脑，其他几乎所有计算机根本无法通过这一测试。但图灵预言，在20世纪末，一定会有电脑通过“图灵测试”。目前为止还没有电脑通过图灵测试。美国科学家兼慈善家休·勒布纳20世纪90年代初设立人工智能年度比赛,把图灵的设想付诸实践.比赛分为金、银、铜三等奖。

要分辨一个想法是“自创”的思想还是精心设计的“模仿”是非常难的，任何自创思想的证据都可以被否决。图灵试图解决长久以来关于如何定义思考的哲学争论，他提出一个虽然主观但可操作的标准：如果一台电脑表现（act）、反应（react）和互相作用（interact）都和有意识的个体一样，那么它就应该被认为是有意识的。消除人类心中的偏见，图灵设计了一种“模仿游戏”即图灵测试：远处的人类测试者在一段规定的时间内，根据两个实体对他提出的各种问题的反应来判断是人类还是电脑。通过一系列这样的测试，从电脑被误判断为人的几率就可以测出电脑智能的成功程度。

图灵预言，到2000年将会出现足够好的电脑，能够在不超过7成人的长达5分钟的提问中全部回答正确。成功通过图灵测试的电脑还没有，但已有电脑在测试中“骗”过了测试者。最终将会出现能够骗过大多数人的电脑吗？前几年IBM公司研制的计算机“深蓝”与国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫进行的那场人机大战，最终以“深蓝”战胜卡斯帕罗夫而宣告结束，让我们不得不佩服图灵的天才预言。

现代计算机之父冯·诺依曼[iv]生前曾多次谦虚地说：如果不考虑查尔斯·巴贝奇[v]等人早先提出的有关思想，现代计算机的概念当属于阿兰·图灵。冯·诺依曼能把“计算机之父”的桂冠戴在比自己小10岁的图灵头上，足见图灵对计算机科学影响之巨大。

3.现今发展
尤金·古斯特曼（Eugene Goostman）是由俄罗斯人 Vladimir Veselov（现居美国）开发的智能软件，模仿的是一位 13 岁的男孩。在图灵测试 2012 上，尤金就获得了第一名，当时的成绩是 29.2%，距离通过图灵测试仅一步之遥。而在2014年6月7日（也是1954年图灵去世的那天）举行的共有 5 台超级计算机参赛的图灵测试竞赛上，尤金设法让测试人相信被测试者 33% 的答复为人类所为。这意味着这台超级计算机通过了图灵测试。[1]

雷丁大学的客座教授 Kevin Warwick 说，尽管此前曾有人声称图灵测试已经得到通过，但是相比之下，这次活动的标准是最为严格的，没有对问题做任何预设。因此，他们自豪地宣布图灵测试首次获得通过。

4.提出原因
（1）问题
一种测试机器是不是具备人类智能的方法。如果说有一台电脑，其运算速度非常快、记忆容量和逻辑单元的数目也超过了人脑，而且还为这台电脑编写了许多智能化的程序，并提供了合适种类的大量数据，使这台电脑能够做一些人性化的事情，如简单地听或说，回答某些问题等。那么，我们是否就能说这台机器具有思维能力了呢?或者说，我们怎样才能判断一台机器是否具存了思维能力呢?

（2）研发
为了检验一台机器是否能合情理地被说成在思想，人工智能的始祖阿兰·图灵提出了一种称作图灵试验的方法。此原则说：被测试的有一个人，另一个是声称自己有人类智力的机器。测试时，测试人与被测试人是分开的，测试人只有通过一些装置（如键盘）向被测试人问一些问题，这些问题随便是什么问题都可以。问过一些问题后，如果测试人能够正确地分出谁是人谁是机器，那机器就没有通过图灵测试，如果测试人没有分出谁是机器谁是人，那这个机器就是有人类智能的。还没有一台机器能够通过图灵测试，也就是说，计算机的智力与人类相比还差得远呢。比如自动聊天机器人。同时图灵试验还存在一个问题，如果一个机器具备了“类智能”运算能力，那么通过图灵试验的时间会延长，那么多长时间合适呢，这也是后继科研人员正在研究的问题。
具体就操作层面来说，图灵在他的论文原文中是这样定义图灵测试的[2]：
（3）“模仿游戏
“我们称下面这个问题为“模仿游戏”。游戏参与者包括一个男人，一个女人，以及一个任意性别的询问者。询问者与另两个人待在不同的房间里，并通过打字的方式与他们交流，以确保询问者不能通过声音和笔迹区分二者。两位被询问者分别用X和Y表示，询问者事先只知道X和Y中有且仅有一位女性，而询问的目标是正确分辨X和Y中哪一位是女性。另一方面，两位被询问者X和Y的目标都是试图让询问者认为自己是女性。也就是说，男性被询问者需要把自己伪装成女性，而女性被询问者需要努力自证。现在我们问：如果我们把“模仿游戏”中的男性被询问者换成计算机，结果会怎样？相比人类男性，计算机能否使询问者更容易产生误判？”

这里有几个细节值得注意，它们在很大程度上决定了图灵测试的有效性。

（1）首先，图灵测试中询问者与被询问者之间进行的并不是普通的日常聊天，询问者的问题是以身份辨别为目的。这种情况下询问者通常不会花费时间寒暄和拉家常，而是会开门见山地说“为了证明你的身份，请配合我回答下面问题…”。事实上，目前网络上聊天机器人有时能够以假乱真，往往是采用了在用户在不知情的情况下尽量把谈话引到没有鉴别力的话题上的策略（例如“谈谈你自己吧”）。

（2）其次，图灵测试中人类被询问者的参与是必不可少的，她的存在是为了防止计算机采取“消极自证”的策略，例如拒绝正面回答问题，或者答非所问闪烁其词，就像一个真正的不合作的人所做的一样。在这种情况下，另一个积极自证的人类被询问者可以保证询问者总是有足够的信息做出判断。类似的情况也适用于当计算机试图模仿正在牙牙学语的幼童或头脑不清的病人等“特殊人类”时。

（3）另外，图灵测试的原则是要求询问的交互方式本身不能泄露被询问者的物理特征。在图灵所处的年代这几乎只能全部通过基于文本的自然语言来完成，因此图灵限定测试双方基于打字进行交流。但在多媒体技术发达的今天，视频、音频、图片等等“虚拟内容”都可以通过计算机以非物理接触的形式呈现（这当然是60年前的图灵不能预知的！）。因此，允许询问者在图灵测试中使用多媒体内容作为辅助材料进行提问（例如“请告诉我这个视频的笑点在哪儿”）似乎是对原始图灵测试定义的一个自然合理的补充[3]。

（4）最后，今天一般意义上理解的图灵测试不再严格区分人类参与者的性别。通常我们允许人类被询问者是任意性别，而询问者的目标也随之变成辨别哪一位被询问者是人类。

除此之外，完成一次具体的图灵测试还要注意很多操作细节，例如多少人参与测试算“足够多”，多长的讯问时间算“足够长”，多高的辨别正确率算“足够高”，如何挑选人类询问者和被询问者才能代表“人类”的辨别和自证能力，等等。由于图灵测试的巨大影响力，几十年来一直有人尝试挑战它，不时就会传出“某某计算机程序成功通过图灵测试”的消息。我想，正是对于意义深远的实验，我们才理应格外审慎。只有在仔细检查上面所列和其他一些重要细节之后，我们才能对其结果的有效性做出正确判断。类似几年前“超光速实验”那样的闹剧应该尽量避免。

5.问题示范
图灵采用“问”与“答”模式，即观察者通过控制打字机向两个测试对象通话，其中一个是人，另一个是机器。要求观察者不断提出各种问题，从而辨别回答者是人还是机器。图灵还为这项测试亲自拟定了几个示范性问题：

问： 请给我写出有关“第四号桥”主题的十四行诗。

答：不要问我这道题，我从来不会写诗。

问：34957加70764等于多少？

答：（停30秒后）105721

问：你会下国际象棋吗？

答：是的。

问：我在我的K1处有棋子K；你仅在K6处有棋子K，在R1处有棋子R。轮到你走，你应该下那步棋？

答：（停15秒钟后）棋子R走到R8处，将军！

图灵指出：“如果机器在某些现实的条件下，能够非常好地模仿人回答问题，以至提问者在相当长时间里误认它不是机器，那么机器就可以被认为是能够思维的。”

从表面上看，要使机器回答按一定范围提出的问题似乎没有什么困难，可以通过编制特殊的程序来实现。然而，如果提问者并不遵循常规标准，编制回答的程序是极其困难的事情。例如，提问与回答呈现出下列状况：

问：你会下国际象棋吗？

答：是的。

问：你会下国际象棋吗？

答：是的。

问：请再次回答，你会下国际象棋吗？

答：是的。

你多半会想到，面前的这位是一部笨机器。如果提问与回答呈现出另一种状态：

问： 你会下国际象棋吗？

答：是的。

问：你会下国际象棋吗？

答：是的，我不是已经说过了吗？

问：请再次回答，你会下国际象棋吗？

答：你烦不烦，干嘛老提同样的问题。

那么，你面前的这位，大概是人而不是机器。上述两种对话的区别在于，第一种可明显地感到回答者是从知识库里提取简单的答案，第二种则具有分析综合的能力，回答者知道观察者在反复提出同样的问题。“图灵测试”没有规定问题的范围和提问的标准，如果想要制造出能通过试验的机器，以我们的技术水平，必须在电脑中储存人类所有可以想到的问题，储存对这些问题的所有合乎常理的回答，并且还需要理智地作出选择。

6.瓶颈
图灵测试并不直接测试计算机的行为是否智能，它只测试计算机是否像人一样行为。由于人类行为和智能行为并不完全相同，因此在下面两种情况，测试可能无法准确测量智能：

1.一些人的行为本身即是不智能的

2.一些智能行为并不“人类”