关于图灵测试的调查研究
图灵测试——机器是否有智能
研究图灵测试的目的
在围 绕图灵 测试而 展开的 争论中 ， 有 许多问题的哲学意义大于其科学意义.人 何可以从哲学角度或科学角度或技术角度 去研究.我们不想否定任何一种角度. 在科学和技术的意义上，图灵测试可 以作为机器智能的试金石和研究机器智能
的基本模式，再按某种状态转移图把用户 � 识知识库的著名例子是雷纳 的 C C 系 统. 的输入转换成输出. 这种方法的功能受限， 该 系统 原则 上采 用 一个 阶谓 词 演算 加框 主要用于特定领域的对话. 架树作知识表示，以框架树表示基本知识 按照 所使用的 自然语 言处理 技术， 可 （ 客观 世 界中 物 理和 精 神 对象 的 分 类体 以把对话系统分为语法型,语义型和语用 型对话系统.语法型对话系统通常使用关 键字匹配和句型匹配和置换技术.在使用 系）， 以谓词演算作推 理手段， 并为每个问 题领 域建立一 个微理 论 （公理 体系）.经 过十余 年努力， 耗费数 百人年 的工作 量， 建立起一个拥有百万段言的知识库.国内
不存在这种规则， 因此， 人不能成为机器. " 并且是 "望关键字和句型生义" .
"行为规律" 混为一谈.所谓 "行为规则" 出合理的反应.这类系统要求有一个比较
是指人们需要服从的，并能够意识到的一 � 完整的自然语言理解模块 � � � .但是因为自然 测试的尝试 .该知识库选定 A 作为常 类规则； 而 "行为规律" 则是自然规律 � � � � . 语言理解是一个目前还不可能完全解决的 识单元， 以A 类属作为纵向继承 体系， （7）来自超感官知觉的论证.这是图 � � � � 难题，所以语义型系统的语义理解和处理 并 按本 体 论 原则 组 织 各 A 的 横 向联 灵认 为人 同人 创 造的 机器 之 间最 终的 区 别. 然而， 当时可能被图灵认为超感官知觉 信将来也不会找到这样的证据. 功能肯定还是有限的. 目前的观点认为， 对 话系统的研究是语用学的研究，但是在历 系 ，通 过各 类本 体 建立 联想 式 的网 络体 系.它的常识存储是分布式的，常识不仅
Turing机器测试搭建以及AI异常生成算法探索
Turing机器测试搭建以及AI异常生成算法探索Turing机器测试是人工智能（AI）领域中重要且不可或缺的环节。
它的目的是验证AI的智能水平和能力，通过进行一系列测试来评估机器的表现。
在本文中，我们将讨论Turing机器测试的搭建过程，并探索AI异常生成算法的应用。
Turing机器测试的核心思想是通过对机器进行对话或其他形式的交互，以模拟人类对机器的评估。
这种测试方法是基于英国数学家艾伦·图灵于1950年提出的“图灵测试”。
图灵测试的目标是使机器的参与者（通常为人类评判者）无法区分出他们与机器进行的对话是否与与人对话。
首先，为了搭建Turing机器测试，我们需要一个可靠的测试平台。
这个平台应该能够模拟真实的对话环境，提供与机器进行交互的接口，以及记录和分析对话数据。
一种常用的测试平台是通过构建聊天机器人来进行测试。
聊天机器人可以通过自然语言处理技术来理解输入并生成回答。
为了提高机器的表现，我们可以使用机器学习和深度学习技术对机器进行训练，使其能够更好地理解和回复用户的问题。
在Turing机器测试中，还需要精心设计合适的测试用例和评判标准。
测试用例应该涵盖各种语义和语法的不同情况，以便全面评估机器的能力。
评判标准可以根据对话的流畅性、逻辑性和信息准确性等因素进行评估，以获得机器在不同方面的得分。
然而，Turing机器测试中最大的挑战之一是如何避免机器通过“猜测”或使用特定的技巧来回答问题。
为了解决这个问题，一种常见的方法是引入AI异常生成算法。
AI异常生成算法的目标是通过添加特定的扰动或噪音来改变输入，从而测试机器的鲁棒性和应对能力。
这些异常可能是语法错误、意义歧义或其他形式的干扰。
通过对机器在这些异常情况下的表现进行评估，我们可以更准确地判断机器的表现是否真正具有人类智能的水平。
在探索AI异常生成算法时，我们还需要注意算法的合理性和可解释性。
这意味着生成的异常应该是合理的，并且能够被解释为机器在特定情况下的处理方法。
图灵测试和图灵机论文
图灵测试和图灵机学院计算机科学与技术学院班级零八级计算机科学与技术（师范）姓名刘时辰学号 20081201052摘要：图灵测试（又称“图灵判断”）是图灵提出的一个关于机器人的著名判断原则。
所谓图灵测试是一种测试机器是不是具备人类智能的方法。
被测试的有一个人，另一个是声称自己有人类智力的机器。
一种测试机器是不是具备人类智能的方法。
关键字：人工智能图灵测试图灵机阿兰.图灵正文：1图灵测试1.1 如果说现在有一台电脑，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?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。
目前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1.2 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。
“图灵测试”、“反转图灵测试”与心智的意义
南京师大学报（社会科学版）/Jul. 2018 / No. 4心理学理论与应用研究“图灵测试”、“反转图灵测试”与心智的意义蒋 柯*［摘 要］ “图灵测试”被设计出来是为了检验计算机是否拥有了人类的智能。
但是“图灵测试”一旦确立，同时也成为了计算机智能（人工智能）发展的导航标，即人工智能的发展都指向了能够满足“图灵测试”的技术标准的方向。
文章通过对“图灵测试”的历史性分析，并结合“反转图灵测试”的论证，进一步指出：人类心智是一种历史性建构，即是人类的社会性交往塑造了人类心智的计算逻辑；自从有了计算机以后，人类智能和计算机智能的互动也在进行着另一种心智建构活动，其结果就是“人—机智能”。
“人—机智能”建构将是后现代人类智能和计算机智能的弥合进路。
［关键词］ 人工智能；图灵测试；反转图灵测试；心智；建构近年来，随着计算机科技和人工智能领域内不断涌现出来的新兴成果，社会公众与学术界都不由得产生了这样的担忧：机器有可能拥有和人类一样的智能吗？如果机器拥有了智能，会不会超越人类而成为这个世界的新的主宰呢？拥有了智能的机器还是机器吗，人类是否应该让拥有智能的机器享有和人类一样的社会和伦理权利呢？诸如此类的问题，有的表达了人们对未来的某种担忧，有的则是欣喜，但所有的追问实际上都表达了这样一个根本性的问题，即“如果机器拥有了智能将会怎样？”要能够言说这个问题，我们首先要思考另一个问题：“心智究竟是什么？”关于心智的思考由来已久，其中的争论与分歧也非常多。
本文并不敢斗言承前人之意而定今日之理，要为心智的意义作注之类。
本文的目的是希望梳理这样一条线索：即自计算机技术发端以来，伴随着人工智能技术的演进，以及人类在机器智能化进路上的所取得的成绩，关于“心智”意义的解释策略也在悄然变化；进而论证：心智本身并不是一个固定不变的概念，心智是在人和世界、人和机器的交互作用过程中的一种历史性建构。
一、 “图灵测试”与“唯一心智”问题70多年前，图灵构想了一个衡量计算机是否“是有智能的”的标准，这就是“图灵测试”。
关于图灵的研究报告
关于图灵的研究报告图灵（Alan Turing）是20世纪最杰出的数学家和计算机科学家之一。
他的贡献包括理论计算机科学、密码学、人工智能和生物学等领域。
本文将重点介绍图灵的生平事迹、对计算机科学的贡献以及他对人工智能的影响。
图灵于1912年出生于英国的一个中产家庭。
他在剑桥大学学习数学，展示了非凡的天赋和创新力。
他在推演和逻辑方面的能力令人惊叹，并在剑桥期间完成了一系列重要的研究。
图灵最重要的贡献之一是提出了“图灵机”的概念，这是一种用于模拟任何计算过程的理论计算设备。
这个概念奠定了计算机科学的基础，并成为计算机程序设计的基本模型之一。
图灵机还对计算机可计算性理论产生了深远影响，定义了可计算和不可计算问题的界限。
在第二次世界大战期间，图灵作为英国情报机构的一员，负责解密纳粹的密码机“恩尼格玛”。
他研发了一种机器破解方法，这对于英国在战争中的胜利具有重要意义。
图灵在密码学方面的贡献使得计算机科学在安全和加密领域得到了长足的发展。
图灵对人工智能的研究也是他最重要的贡献之一。
他在1950年提出了著名的“图灵测试”，这个测试用于评估机器是否能够表现出和人类相似的智能。
图灵观点认为，如果一台机器能够在对话中让人类无法分辨出它是机器还是人类，那么可以认为这台机器具备了强人工智能。
这个测试激发了无数科学家对人工智能的研究兴趣，并成为了人工智能领域的一个重要指标。
然而，尽管图灵在研究和贡献方面获得了广泛认可，他却没有得到应有的荣誉和尊重。
图灵是同性恋者，当时的英国政府将同性恋定为非法行为。
1952年，他因与一名男性有关而被控“猥亵罪”，被判选择药物治疗而不是入狱。
两年后，他在29岁时因服用氰化物自杀，年仅41岁。
直到2013年，英国政府对图灵的待遇才有所改观。
英国女王伊丽莎白二世正式宣布恢复图灵的名誉，并承认了他在解密工作和数学领域的重要贡献。
这是对一个伟大科学家的公正认可，也是对英国历史上不公正法律对待的众多同性恋者的纠正。
图灵测试在计算机科学中的应用
图灵测试在计算机科学中的应用随着计算机科学的不断发展，人工智能逐渐成为了一个备受关注的话题。
而图灵测试，则是衡量人工智能智能程度的一种方法。
在本篇文章中，我们将会探讨图灵测试在计算机科学中的应用以及其对人工智能的发展造成的影响。
什么是图灵测试？图灵测试是由英国数学家艾伦·图灵于1950年提出的，用于衡量人工智能是否能够逼近人类的思维水平。
该测试的基本理念是，人工智能是否具备意识和思维能力，在于它是否能够进行人类式的对话，并且在这个过程中表现出类似于人类的思考方式和智力水平。
具体而言，图灵测试由一名评判员、一名机器和一名人进行测试。
评判员通过一个终端和这两个对象进行通讯，而不知道它们的真实身份。
如果评判员无法通过对话区分出哪一个是机器，哪一个是人，那么这个机器就被认为“通过了”图灵测试。
围绕图灵测试的观点和理念，一系列的研究及应用也随之展开。
下面，我们就介绍一些图灵测试相关的领域和应用。
人工智能在人工智能领域，图灵测试被广泛应用于检验计算机是否具备智能。
若计算机能够通过图灵测试，将意味着人工智能已经可以真正地逼近人类的智力水平了。
人机交互人机交互是计算机科学和人类学的交叉学科，主要研究人与计算机如何进行有效的互动。
在这个方面，图灵测试有着很大的应用价值。
通过进行图灵测试，可以检验计算机的对话系统是否可以有效地响应人类的语言要求。
机器翻译机器翻译是指通过计算机程序将一种自然语言翻译成另一种自然语言的过程。
在机器翻译研究中，图灵测试也被广泛应用，用于检验机器翻译是否具备“流利”的语言表达能力，以及是否能够推测人类的意图。
大数据分析随着大数据技术的发展，越来越多的数据需要进行处理和分析。
而在这个过程中，图灵测试也可以起到一定的作用。
通过对图灵测试的分析和建模，可以对大数据分析的效果进行评价和改进。
图灵测试对人工智能的影响图灵测试作为衡量人工智能智力水平的基本方法，对人工智能的发展产生了重大的影响。
图灵机实验报告
图灵机实验报告图灵机实验报告引言：图灵机是由英国数学家艾伦·图灵在1936年提出的一种理论计算模型，它被认为是现代计算机的理论基础之一。
本实验旨在通过模拟图灵机的工作原理，探索计算机科学的基本概念和算法设计。
一、图灵机的基本原理图灵机由一个无限长的纸带和一个可移动的读写头组成。
纸带被划分为一系列格子，每个格子上可以写入一个字符。
读写头可以在纸带上左右移动，并根据当前所处格子上的字符执行相应的操作。
二、图灵机的操作图灵机的操作分为三种：读取、写入和移动。
读取操作是指读取当前格子上的字符，并根据字符执行相应的算法。
写入操作是指将指定的字符写入当前格子上。
移动操作是指将读写头在纸带上向左或向右移动一个格子。
三、图灵机的程序设计图灵机的程序设计是通过一系列规则来描述的。
每个规则包含三个部分：当前状态、当前字符和下一步操作。
通过这些规则，图灵机可以执行各种复杂的计算任务。
四、图灵机的应用图灵机的应用非常广泛，它可以用来解决各种计算问题。
例如，可以使用图灵机来模拟其他计算机的工作原理，设计和验证算法，甚至用来解决一些数学难题。
五、图灵机的局限性尽管图灵机是一种非常强大的计算模型，但它也有一些局限性。
首先，图灵机只能处理离散的输入和输出。
其次，图灵机的计算能力是有限的，它无法解决一些无法被计算的问题。
六、图灵机的发展与未来图灵机的概念为计算机科学的发展奠定了基础，它不仅帮助人们理解计算机的本质，还推动了算法设计和计算理论的发展。
未来，随着技术的不断进步，图灵机的应用将会更加广泛，同时也会面临更多的挑战和机遇。
结论：通过本次图灵机实验，我们深入了解了图灵机的基本原理、操作和程序设计。
图灵机作为计算机科学的基石，为我们理解和应用计算机提供了重要的思维工具。
通过不断探索和研究，我们相信图灵机的概念将会在未来的科学研究和技术创新中发挥更加重要的作用。
图灵测试机器智能行为判断介绍
图灵测试机器智能行为判断介绍图灵测试是一种测试机器智能的方法，该测试通过模拟人类对话来判断机器是否具备与人类相似的智能行为。
图灵测试的名称来自于英国数学家、逻辑学家和密码学家阿兰·图灵，他在1950年提出了这个概念。
本文将介绍图灵测试的原理、意义和应用。
图灵测试的原理是基于人机对话的模拟，测试者需要与一个机器和一个真正的人同时进行对话。
测试者无法知道自己与哪一个对话者是机器，哪一个是真人。
如果测试者无法准确区分出机器与人类的对话者，那么可以认为这台机器具备了智能行为。
图灵测试的意义在于判断机器是否具备智能。
人类的智能通常被认为是我们的思维能力、理解能力、学习能力和自主决策能力的体现。
如果机器在对话中能够表现出类似的能力，那么我们可以认为这台机器拥有了智能。
图灵测试不仅可以用来评估机器智能，还可以促进人工智能的发展，激发研究者改进机器智能的方法和算法。
图灵测试的应用领域非常广泛。
首先，图灵测试是人工智能领域的重要测试手段之一。
通过测试机器是否能够通过对话来表现出与人类类似的智能能力，我们可以评估机器智能的水平。
这有助于推动人工智能技术的发展，并为人们提供更好的人机交互体验。
其次，图灵测试还可以用于机器人技术的评估。
机器人作为人工智能的一个重要应用领域，其智能行为的表现很大程度上决定了机器人在现实中的应用能力。
通过图灵测试，我们可以判断机器人是否具备人类类似的智能行为，并进一步改进机器人的交互、学习和自主决策能力。
此外，图灵测试还可以用于虚拟助手和聊天机器人的开发。
虚拟助手和聊天机器人被广泛应用于客服、智能家居、在线助手等领域。
通过图灵测试，我们可以评估这些机器的人机交互能力和智能行为，提升其服务质量和用户体验。
然而，图灵测试也存在一些限制和挑战。
首先，图灵测试并不能完全判断机器是否具备真正的智能。
即使机器能够通过测试，也不能说明它具备与人类完全相同的智能能力。
其次，图灵测试的标准和评判较为主观，不同的测试者可能对机器的智能行为有不同的看法和判断。
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关于图灵测试的调查研究计算机组成原理调研报告摘要：图灵测试（又称“图灵判断”）是图灵提出的一个关于机器人的著名判断原则。
所谓图灵测试是一种测试机器是不是具备人类智能的方法。
近期科技界计算机通过图灵测试的新闻尽管已经被证明是一个娱乐宣传，但由此事引起的广泛关注却不难看出图灵测试在计算机行业中的“人气”。
本调研报告旨在理性地分析图灵测试与计算机智能的一些关系。
关键词：图灵测试，计算机智能，质疑正文：一、图灵测试的提出与意义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。
时间回到1950年10月，图灵在这个时间发表了一篇题为《机器能思考吗？》的论文。
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，这就是著名的“图灵测试”。
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。
不过事实上，虽然21世纪曾有多人声称自己研究的人工智能已经通过图灵测试，但最终都证明只是一些欺骗性的小把戏而已。
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。
随着这篇论文一起被提出的图灵测试也被默认为能够检测这一点的好方案。
二、通过图灵测试的手段与对图灵测试的质疑就在4天前也就是2014年6月12日，伦敦著名的皇家社会科学院召开了 2014 年图灵测试大会，超级计算机尤金·古斯特曼成为了有史以来首次通过图灵测试的机器。
尤金是在俄罗斯圣彼得堡开发的电脑程序，它模仿了一个 13 岁的男孩。
尤金的创造者是俄罗斯人弗拉基米尔·维瑟罗夫和乌克兰人尤金·杰姆琴科。
这一消息震惊了几乎所有全球所有对计算机科学稍微有些了解的人，但很快就有理智的计算机科学家指出了这条消息的几大漏洞。
1.尤金不是超级计算机，它只是一个聊天机器人。
它作为程序的宗旨就是模仿人类对话。
2.尤金的创造者很狡猾，他告诉人们尤金是一个「13 岁的乌克兰男孩」，也就是说，尤金的母语不是英语，知识量也有限，从而打消了人们的许多疑问。
3.图灵测试的「规则」一直在变。
问题是，原始的图灵测试根本就不是这么一回事。
图灵本人在论文中称，「50 年内人们将可以编出这样的程序，即经过 5 分钟测试后，30% 测试者都会觉得回答问题的是真人，而不是机器」。
但「30% 测试者」和「5 分钟测试」并不是图灵测试的标准。
4.要证明你做出了什么成果，不应该找一群普通人而应该让相关专家来评定这项成果。
有人声称制造了核聚变、或者治愈了癌症，首先要经历的必然是科学论文以及科学界的评定，而不是在媒体上宣传。
最终这个消息很快被证明是娱乐宣传，在此期间多名计算机专家在表对这个消息的不信任的同时也表达了随着编程语言发展对图灵测试本身的不信任。
谷歌工程总监库兹威尔在表示自己的质疑“尤金无法一直保持对话的顺畅性，他会不断重复自己的话，还经常使用聊天机器人典型的无推断型回应方式。
”的同时也引用了自己在所著书中的观点“由于图灵测试的定义因人而异，因此能够通过图灵测试的机器不会在一夜之间出现，而是会经历一段时期。
一些号称通过图灵测试的机器难免被有识之士揭穿，其中可能也包括我自己。
”纽约大学认知科学教授加里·马库斯撰文称，此次测试并没有硬件上的创新，只是借助了巧妙的软件来完成。
他指出，聊天机器人经常使用幽默手段绕过一些难以理解的问题，以此误导测试者。
“未经训练的测试者可能会发生误判，可一旦你理解了系统的工作模式，接连不断的误导和偏差就会变得显而易见，甚至令人恼火。
”显而易见，专家表示的对通过图灵测试的质疑主要集中在两点：一是认为图灵测试的裁判应该由专业人士而不是像最初的图灵测试一样有普通人担任，因为专业人士能够更敏锐地找出计算机语言编写中的漏洞，能够通过简单的对话直指问题核心，而不是像普通人一样只会在测试中随机选取问题，从而大幅增大被计算机欺骗的概率；二是随着时间的推移，高级语言和计算机技术的发展，图灵测试也从最早的幻想成为了一个似乎近在眼前的可能，有些程序设计者为了成名把图灵测试当作了一个噱头，运用上心理学博弈学的一些知识在问答中使用一些技巧，比如：1）用短句短词进行模棱两可的回答；2）根据裁判的社会习俗生活环境，进行相关处理；3）对问题进行反问式确认，比如裁判问到"你是从俄罗斯来的吗？"，那么反问策略则是“你为什么不确定我是从俄罗斯来的？”。
采用这种方式对抗裁判，往往是杀手锏。
这种反问式策略最初是心理咨询上的治疗手段，目前已被大量使用在图灵测试的游戏上；4）当人类回答的过于详细反而会被误认为是机器，参赛者可以抓住这一点引导裁判进行详细式提问，然后再进行模棱两可式的回答，而这种情况下，真正人类回答的反而更机械更像机器了。
而这些已经是人与人之间的智力博弈，所能用到的计算技术只是简单的脚本以及自己设计的数据库而已，和真正的人工智能没有多大关系，谁都可以做。
这些伪人工智能由于无法给出真正正确定的答案，所以他们只能给出一个模棱两可的伪装的答案，而真正的人工智能则应当给出真正的答案，让人感受到机器的灵魂存在，而不是给人造成迷惑，这与图灵最初的设想早已背道而驰。
三、图灵测试存在的缺陷1980年，哲学家西尔勒提出了名为“中文房间”的假想实验，模拟图灵测试，用以反驳强人工智能观点。
西尔勒使用了“中文房间”的概念来论证它不具备。
首先摹想，问题是用中文而不是用英文来讲，这显然是非本质的改变。
把这一特殊演习的电脑程序的所有运算用英文作为一组指令提供给用中文符号进行操作的计算员；完全不懂中文的西尔勒想象自己被锁在一个屋子里操纵这一切。
代表这一问题的一连串符号通过一条很小的缝隙被送进这屋子，不允许任何其它来自外头的消息漏进去。
最后当所有的操作完成后，程序的结果又通过这条缝隙传递到外面来。
由于所有这些操作都是简单地执行程序的算法，这个最终程序的结果简单地为中文的“是”或者“非”，给出了关于以中文提的问题的正确答案。
但是，西尔勒清楚地表明他根本不识中文，这样他对该问题讲的是什么没有任何哪怕是最浅的概念。
尽管如此，只要正确地执行了那些构成算法的一系列运算——已给他用英文写的这一算法的指令，他就能和一位真正理解这一问题的中国人做得一样好。
由此可见，仅仅成功执行算法本身并不意味着对发生的有丝毫理解，锁在“中文房间”里的西尔勒不理解任一问题的任意一个词。
因此，仅仅执行程序的电脑本身并不具有智慧，虽然人们的共识是用通过图灵检验来定义智慧，尽管要制造出满意地通过这种检验的机器还是比较遥远的事，但是即使它真的通过了，我们还是不能断定其真有理解能力，西尔勒中文房间的理想实验表明用图灵检验来定义智慧还是远远不够充分的。
但是，这一行为的观点是否实际上为判断一个对象中存在精神的品质提供了一族合理的判据？人们对图灵检验的合适性的态度似乎部分地依赖于对科学技术如何发展的期望，所以检验者应该从电脑回答的性质对在这些回答背后的意识存在真正地感到信服，尽管它可能是非常异样的一种意识。
这也就是迄今制造的所有电脑系统所明显缺乏的某种东西。
参考文献：[1]百度百科——图灵测试：/view/94296.htm?fr=aladdin[2]新浪科技——谷歌工程总监：计算机并未通过图灵测试：/i/2014-06-12************.shtml[3]网易数码——计算机通过图灵测试真相只是娱乐宣传：/14/0611/12/9UF8VSH700162OUT.html。