图灵、图灵机和图灵测试

关注：灰质，有趣有料的AI技术分享

说到人工智能就不得不提到图灵，大家现在手头使用的智能手机、计算机都可以说是一种图灵机，即通过对输入进行计算得到输出的机器，图灵最早给出了这种机器形式化的定义和理论证明，并提出了图灵测试这一伟大的思想实验。至今人工智能仍然是在图灵以及哥德尔、冯诺依曼等那一代伟大科学家构筑的基础上探索前行。

图灵其人被称为计算机科学之父，可以说与冯诺依曼在计算机领域的声望并驾齐驱，计算机科学界仍以图灵奖为至高荣誉之一，而且图灵所提出的可计算数等理论与图灵机等思想随着时光的流逝反而越来越显得重要。最近北大成立的图灵班就以图灵奖得主领衔要与清华姚班在计算机科学和人工智能领域一争高低。今天就跟大家聊一聊图灵其人和大名鼎鼎的图灵机、图灵测试。

一、图灵

阿兰·图灵于1912年出生于英国，擅长数理逻辑学和计算理论。图灵的以其独立思考的特点贯穿一生，以参加二战期间英国的密码破译工作而添加了神秘的色彩，以在“思维机器”方向的图灵机和图灵测试等成果而著称。人们将图灵称为人工智能之父，计算机科学之父。

从祖上论起来，图灵家族是英国的贵族阶层，但是到了阿兰·图灵这一代就已经没落了，不过仍然比普通大众生活要好一些，因为阿兰·图灵的父亲通过努力在英国驻印度的机构中任职，收入仍然能让一家人过上衣食无忧的生活。图灵从小没有和父母生活在一起，性格上表现出很强的特立独行，不太喜欢被别人所支配，对自己感兴趣的事情可以投入极大的精力，这个影响几乎贯穿了他的一生，无论是在剑桥、布莱切利破解密码还是美国访问工作期间都对人情世故极其漠视，喜欢按照自己的理解特立独行而显得与大众有些格格不入，他总是在关注自己所关心的研究问题而对各种组织管理规定不管不顾，可能只有这样的风格才可能创造出独一无二的成果。

图灵的父母父母一直希望他能够通过英国的公学教育体系出人头地，而图灵也不负期望考入了剑桥大学国王学院，后来获得了国王学院的研究员。这里有个好玩的事情，就是图灵获得研究员以及英国史密斯数学奖的论文，这个论文的成果其实早已被证明，就是中心极限定理，但是图灵又完全依靠自己的独立思考和工作重新发现了它，发表了论文《论高斯误差函数》，一方面可以看出图灵独立思考的习惯，另一方面也体现了英国当时教育界的包容。

图灵的一生工作可以说都是围绕着“思维机器”这个概念展开的，其底色是计算理论。自从接触了自然科学的读物开始，图灵就喜欢做一些化学的、物理的试验，从而满足他探索自然的好奇心，与之伴随的是他在数学方面的早慧，熟练掌握各种化学和物理研究相关的数学知识，逐步又依靠数学步入了剑桥的正式研究生涯，此后围绕着数学的可计算等核心问题以及其应用方式，开展了可计算理论、图灵机设计、利用图灵机破解密码等工作，成果斐然。

最后提两个比较被关注的事情，图灵的同性恋和自杀方式。图灵的同性恋倾向是确定的，最早可以从其高中时期开始，也不知道是由于其公学环境中接触到的都是男生没有女生导致的，还是什么原因，自此开启了其对男性的迷恋，而这个当时不被世人所容忍的行为也导致了图灵遭到了持续一年注射雌性荷尔蒙的处罚，这种处罚造成的生理影响让图灵不堪重负，最终图灵被发现死于家中的床上，床头还放着一个被咬了一口的泡过氰化物的苹果。50多年后，随着时代发展和观念的改变，英国首相和英国女王才先后为图灵平反。令人扼腕叹息。

关于自杀的事情，很多人说苹果公司的logo是为了纪念图灵设计的咬过一口的苹果，可能是个谣传，因为苹果公司的logo并不是一开始就是这个图形，而是逐渐演变成苹果图案，一开始更像是牛顿在树下被苹果砸的样子，乔布斯传中也提到并不是为了纪念图灵而设计，咬掉一口只是为了让这个苹果看起来不像樱桃，这个不要被带歪了。当然这个希望是好的。

二、图灵机和可计算性理论

图灵机是阿兰·图灵在24岁时提出的，发表在论文《论可计算数及其在判定问题中的应用》，这里面图灵论证了一个重要的结论，算法可计算函数就是这种自动机能计算的函数。这句话一下子不太好理解，需要从可计算函数这件事说起。

在20世纪以前，人们普遍认为所有问题都是可计算的，也就是有算法可以解决的，即数学是万能的。就像法国数学家庞加莱所说，“在数学中，当我们拟定了作为约定的定义和公设以后，一个命题就只能为真或为假。回答这个定理是否为真，不再需要求助于我们那些不确定的直觉，只要求助于逻辑推理即可。”。

但是随着各种难以求解的数学问题的提出，渐渐有人提出了这么个问题，是不是所有的问题都可以计算？这时候一位伟大的数学家出场了，那就是哥德尔，他提出了著名的哥德尔不完备定理，清晰有力的证明了，数学是不完备的，并将无法完善。无论理论系统基于什么规模的公设，都有超出命题系统范围的真实陈述，有些数学真理，即使是真的，我们也无法证实。即使将这些不可被已知系统证明的命题添加到该系统中作为进一步的假设也不能解决问题。扩展的系统也不完备，这样的不完备会不断地随着系统的扩展升级。可以说，这个发现颠覆了数据世界的认知。

同样是这个问题，图灵则设想了一个机器，通过描述机器如何计算来完成数学上的逻辑推演，从而证明可计算问题和计算的极限，这从一个全新的角度定义了可计算函数，也给出了比较具体的实现方式，他将计算归结为最简单、最基本、最确定的操作动作，非常直观的描述了计算的过程，这时候图灵机的概念也就浮出水面。

图灵机就是一个黑盒机器，主要包括了四个部分：输入集合，一个无线长的存储纸带；输出集合，一个读写头；内部状态存储器，记录图灵机当前状态，并有一个特殊状态停机；状态转移表，即指令程序。通过纸带传输信息，机器有个头在纸带上移动，每个时刻，机器头从只带上读入一个方格的信息，然后结合自己的内部状态和程序来确定输出的动作，如写入、擦除、返回之前的方格等等，同时更新自己的内部状态。图灵认为这样的一台机器就能模拟人类所能进行的任何计算过程。

图灵机理论示意图

（引用自《人工智能之不能》，马兆远著，中信出版集团）

这个想法在现在看来已经习以为常，因为我们日常生活中接触的机器都是这么个意思，但是在1936年具有非常划时代的意义，图灵机证明了可计算理论并给出了具体的实现方式，即可计算的极限就是机器能够计算的极限，可以将问题转化为可计算问题来交给机器解决，这个想法在图灵后来的密码破解中也得到了实践，指导设计了破解德军密码的炸弹机，也是电影《模拟游戏》中看到的那个大家伙。图灵首次给出了计算机的通用架构，图灵后来也根据这个架构在泰丁顿（Teddington）国家物理研究所指导设计了的“自动计算机”（ACE）的样机。

可计算理论本身还并没有完全解决，仍然在发展之中，关于到底如何判断一个问题是否可计算，以及如何找到计算的方法等等都是有待科学家们不断探索的方向，这个方向本身非常复杂咱们就不多说了。

这里说个关于计算机之父的说法，大家都知道冯·诺依曼是计算机之父，那图灵呢，通常被称为计算机科学之父，怎么理解呢？知乎的网友有个比较恰当的比方，就好像爱因斯坦提出了相对论，但是奥本海默制造了原子弹一样。图灵提供了计算机科学构筑的基础理论，而冯·诺依曼将他变成了我们在用的计算机。

三、图灵测试

关于图灵测试则发表于图灵的另一篇重磅论文中《ComputingMachinery and Intelligence （计算机器与智能）》，也正是这篇论文奠定了图灵作为人工智能之父的地位，这篇论文着重回答一个问题：机器能思考吗？

图灵巧妙的避开思维、意识等哲学上的探讨，重新设计了一个试验来考量这个问题，图灵管他叫模仿游戏，也就是那部纪念图灵的电影名字，这个就是大名鼎鼎的图灵测试，在很长一段时间内, 这一测试都是较为公认的人工智能判断标准。

图灵测试，指测试者与被测试者（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。进行多次测试后，如果机器让平均每个参与者做出超过30%的误判，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。

关于这个测试很有一点行为主义的特点，它把计算机当做一个黑盒看待，我们不了解其中的过程，但是通过表现来判断是否具备人类一般的智能。按照这个标准，其实已经有很多种不同程度图灵测试已经被搞定。

1997年，CMU和IBM联合研发的国际象棋计算机程序深蓝下赢了世界冠军。

2014年，聊天计算机程序尤金·古斯特曼成功让人类相信他是一个13岁的男孩。

2015年，Science杂志封面文章报道一个AI系统可以根据未见过的文字字符，书写同样的字符并创造相似的字符。

2016年，围棋AlphaGo击败世界冠军。

……

从最早的图灵测试角度来说，计算机的“智能”在不断提高，不论是通过什么样的方式，从专家系统、遗传算法、演化计算、深度学习到强化学习等等，但是关于图灵测试也有很多种不同的声音和发展。

1989年，Harnad提出完全图灵测试（Total Turing Test， T3），即在原始图灵测试的基础上增加了视觉、听觉、触觉、味觉等等不同维度的测试，所有的感知和认知能力达到了人的标准才算是通过图灵测试，这当然是进一步的发展，但是图灵当年提出的测试大概是基于一种可行的方式来考虑的一种形式化定义，所以才以语言为主。

另外一个比较有意思的是中文房间思想实验，这个实验的意思是如果一个只会英文的人被关在封闭屋子里，即使他使用中文字典对递给他的纸条给出了合理的回答，也只能让屋外的人误以为他会中文，而并不是真的会中文。这个实验主要是用来推翻人工智能中所谓计算机程序可以像人一样思考的观点。

很有意思，大家可以做做类似的头脑风暴，关于这些的讨论目前仍然是学界的热点问题。

但是关于机器思考，图灵不只是提出了图灵测试这个思路，还有人工智能该如何做的思路，即学习机。学习机的一个重要特征是, 它的教师对于它的内部过程是怎样的, 往往知之甚少, 尽管他在一定程度上能够预言他学生的行为。

学习机重点探讨了如何模拟人类的思考能力。比如对儿童思考能力的模仿就可以从儿童心灵程序和教育过程两个角度，儿童心灵程序的结构可以看做生物中的遗传素质，其变化看做是突变, 实验者的判断来充当自然选择；教育过程可以将奖惩和教育过程结合起来, 并辅以一定的非情感沟通方式。

最后，对于人工智能从哪里开始着手，图灵给出两个方向, 一个是非常抽象的活动, 例如下棋，这一点已经基本上被攻克了，现在大家开始转入游戏AI这个方向了；另一个方向可以试试看给机器配备好各类先进的传感器, 然后像教孩子一样教他学英语，指着东西说出它的名字，这个有点像波士顿动力正在做的事情。

图灵自己则是主要在第一个方向做了具体的工作，比如他后期曾设计过一个下国际象棋的计算机程序就是如此。

四、启示

通过图灵的故事可以看到，大师往往都是从非常深刻的本质去思考问题和解决问题的，尤其是图灵具有一种非常务实的态度，喜欢把高深的问题去神秘化，而且坚持独立思考寻找答案，从图灵机的事情上就能看出来。最后以一句图灵的寄语与大家共勉。

我们的目光所及, 只能在不远的前方, 但是可以看到, 那里有大量需要去做的工作——阿兰·图灵