历史

机器是否有可能思考这个问题历史悠久，这是二元并存理念和唯物论思想之间的区别。笛卡尔在1637年《谈谈方法》中预言图灵测试。

笛卡尔指出，机器能够与人类互动，但认为这样的机器不能作出适当的反应，但是任何人都可以。因此，笛卡尔借此区分机器与人类。笛卡尔没有考虑到机器语言能力未来能够被克服。

狄德罗设定图灵测试标准：

“如果他们发现一只鹦鹉可以回答一切问题，我会毫不犹豫宣布它存在智慧。”

这并不意味着他同意这一点，但它已经是唯物主义者当时普遍的说法。

根据二元论者心态，心灵是非物理物质（最起码具有非物理性），因此，不能以纯物理来解释。根据唯物主义，头脑可以用物理解释，这让那些人工智能可能性产生。

1936年，哲学家阿尔弗雷德·艾耶尔思考心灵哲学问题：我们怎么知道其他人曾有同样的体验。在《语言，真理与逻辑》中，艾尔建议有意识的人类及无意识的机器之间的区别。

1956年达特茅斯会议之前，英国研究者已经探索十几年的机器人工智能研究。比率俱乐部是一个非正式的英国控制论和电子产品研究团体，成员包括艾伦·图灵。

1950年，图灵发表了一篇划时代的论文，文中预言了创造出具有真正智能的机器的可能性。由于注意到“智能”这一概念难以确切定义，他提出了著名的图灵测试：如果一台机器能够与人类展开对话（通过电传设备）而不能被辨别出其机器身份，那么称这台机器具有智能。这一简化使得图灵能够令人信服地说明“思考的机器”是可能的。论文中还回答了对这一假说的各种常见质疑。图灵测试是人工智能哲学方面第一个严肃的提案。

2014年6月8日，首次有电脑通过图灵测试，尤金·古斯特曼成功在雷丁大学（University of Reading）所举办的测试骗过研究人员，令他们以为“它”是一位名为Eugene Goostman的13岁男孩，但后来有文章指它其实并非真正地通过了测试。

测试内容

如果一个人（代号C）使用测试对象皆理解的语言去询问两个他不能看见的对象任意一串问题。对象为：一个是正常思维的人（代号B）、一个是机器（代号A）。如果经过若干询问以后，C不能得出实质的区别来分辨A与B的不同，则此机器A通过图灵测试。

完成图灵测试涉及的技术课题

根据人们的大体判断，达成能够通过图灵测试的技术涉及以下课题：

自然语言处理

知识表示

自动推理

机器学习

但是为了通过完全图灵测试，还需要另外两项额外技术课题：

计算机视觉

机器人学

图灵测试的变种

许多其他版本的图灵测试，包括上文所阐述的，已经经过多年的酝酿。

反向图灵测试和验证码

验证码（CAPTCHA）是一种反向图灵测试。在网站上执行一些动作之前，用户被呈现在一个扭曲的图形图像的字母数字字符，并要求用户输入它们。这是为了防止网站被自动化系统用来滥用。理由是软件不够精细阅读和准确地重现扭曲的形象不存在（或不提供给普通用户），所以能够做到这一点的任何系统可能是一个人类。

可以破解验证码的软件正在被积极开发，软件拥有一个有一定的准确性的验证码（CAPTCHA）分析模式生成引擎。而在破解验证码软件被积极开发的同时，另一种通过反向图灵测试的准则也被提出来。其认为即使破解验证码软件被成功研发，也只是具有智能的人类透过编程对验证码（CAPTCHA）所作出的破解手段而已，并非真正通过反向图灵测试或图灵测试。而如果一台机器能够规划出如同验证码（CAPTCHA）一类的防止自动化系统的规避程序，此台机器才算是真正通过了反向图灵测试。

完全图灵测试

普通的图灵测试一般避免审问者与被测试计算机发生物理上的互动，因为物理上模拟人（比如像模拟人的外表）并不是人工智能的研究范畴。然而一些人工智能可能涉及一些人机在物理上的交互，所以人们又拓展出了“完全图灵测试”。在完全图灵测试中，可以包含必要的人机在物理层面上的交互。但是为了通过完全图灵测试，还需要在普通图灵测试之外另外两项额外技术课题。询问者还可以测试的受试者感知能力（需要计算机视觉），和受试者操纵物体的能力（需要机器人学）。

参见

人工智能

机器人

中文房间（Chinese Room）

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