图灵测试通过事件的噱头以及沉思-国土报中文版

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图灵测试已经进行了这么多年，参赛者已经和裁判玩了几次游戏。参赛者不断总结问题和方法，这必然会总结出一套规则来对抗裁判。参赛选手自然可以根据前几任裁判的问题设计一套答案来欺骗裁判。

这里可以使用的技术有:

1)用短句和短词给出模棱两可的答案；2)根据裁判员的社会习俗和生活环境，进行相应的处理；3)用修辞的方式确认问题。例如，裁判问“你是俄罗斯人吗？”接下来的修辞策略是“为什么你不确定我来自俄罗斯？”。用这种方式对抗裁判通常是致命的。这种修辞策略最初是心理咨询中的一种治疗方法，并在图灵测试游戏中被广泛使用；4)当人类的答案太详细时，就会被误认为是机器。参与者可以抓住这一点，引导裁判提出详细的问题，然后给出模棱两可的答案。在这种情况下，真正的人类答案更机械，更像一台机器。

图灵测试通过事件的噱头以及沉思

也就是说，实现这一点是人与人之间的智力游戏，可以使用的计算技术只是我们自己设计的简单脚本和数据库，与真正的人工智能没有什么关系。任何人都可以做到。

简单地说，这些伪人工智能不能给出一个真正的肯定答案，所以它们只能给出一个模棱两可和伪装的答案，而真正的人工智能应该给出一个真正的答案，这让人们感觉到机器灵魂的存在，而不是引起混乱，这与图灵的最初想法背道而驰。

2.深蓝打败象棋大师纯属意外

让我们来谈谈一个关于人工智能的噱头，一个关于象棋大师被深蓝打败的故事。

在这里，我将再次谈论深蓝系统。事实上，当象棋大师在第二年去ibm再次战斗时，ibm拒绝了他的请求，让人工智能打败了人类象棋大师，这最终创造了历史。但最大的可能性是他们确实有罪。事实上，它不是人工智能，而是一个程序漏洞。

首先，谈谈象棋程序的设计原则。首先，任何知道这个程序的人都可以编写程序来打败象棋大师。这不是开玩笑。它只需要计算所有棋子后退数千步的可能性。这种方法简单而粗鲁，但不可能及时做到。中央处理器计算每一步可能需要几年时间，和对手下棋比对手的寿命要长。

因此，深蓝象棋程序不能按照这个粗略的原则来设计。深蓝团队已经找到了许多顶尖的程序优化大师，象棋大师，在算法上找到了一个最优的解决方案，并试图将数据库和cpu的运行时间缩短到最短，然后拿这个解决方案来对付大师。

但是在第一场比赛中，主人毫无悬念地赢了，这充分说明了电脑的弱点。然而，在第二场比赛中，机器采取了一个步骤，使主人惊呆了，这使主人感到困惑，并开始怀疑这台机器是否有更好的计算。因为所有的计算都在主人的范围之内，但是机器的这一步让他不寒而栗，他不知道自己的意图是什么。混乱过后，大师终于被打败了。在第三场比赛中，大师的心理状态仍然不好，最后他再次被击败，人工智能击败象棋大师的事件终于成为历史。

图灵测试通过事件的噱头以及沉思

后来深蓝的负责人松了一口气，因为第二场比赛的关键一步根本不是他们设计的完美路线，而是一个程序错误，也就是说，主人根本就没有被电脑打败，而是被电脑的一个漏洞导致的林场的心理问题打败了。

因此，我们可以想象，如果主人事先知道程序会出错，就不会有心理上的困扰，深蓝注定是人类的失败者。也是因为这个原因，ibm害怕再次战斗。

这是深蓝色人工智能的真实历史。

3.大数据下有人工智能

图灵测试没有错。问题在于，将当前的图灵测试竞赛与人工智能联系起来，并将人工智能变成一个简单的脚本，这是一个巨大的错误。事实上，真正的人工智能应该基于大数据和自然语言的不断训练，这样它才能不断进化。

以百度目前正在做的百度大脑和谷歌大脑为例。如果我们把机器大脑视为人脑，那么:

第一步是获取信息。获取信息有两种方法。第一种是通过搜索引擎蜘蛛抓取网页信息，并将其存储在数据库中。第二是通过我们在搜索引擎上的搜索把关键词给百度。这时，搜索引擎有大量的信息。

第二步是关联信息。对我们来说，光有信息是没有用的。只有把信息联系起来，我们才能行动。对人们来说，获取信息和关联信息的原始动力来自生存压力。我们必须不断消除各种噪音，找到有益或威胁生存的信号。对于搜索引擎，他的压力来自用户反馈。当用户在搜索某个关键词后点击某个网站时，它会自动增加该关键词与网站的关联度，并不断搜索最优算法，这样用户就可以直接得到最优结果。

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然而，我想在这里解释的是，计算机没有任何生存的压力，它们不会主动学习，它们不会像超越黑客那样进行自我编程，并且仍然是它们背后的工程师改变它们的算法，而商业需求驱动着工程师。

第三步是模拟群体行为。在大量的用户搜索和其他相关操作之后，当人类从事某件事情时，机器最终会发现绝大多数的人类行为，当它以同样的方式与人互动时，人们会真的认为有人在相反的一边。换句话说，未来机器大脑的最终父母应该是某个没有鲜明个性的“人”，而这个“人”是群体意志的产物。我们与他的对话将等同于与小组的对话，而且仍然是人与人之间的对话。

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