图灵测试是人工智能的标准吗?

合集 · 参加科普活动 (198)

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Description
人工智能究竟是什么?如果你去问10个专家,你可能会得到11个回答。
然而最近,我听到一番高屋建瓴的分析,一下子理解了很多事情。原来,这些众说纷纭首先是因为,不同的研究者对人工智能应该模仿人脑的哪一方面有不同的看法:是结构?还是行为?还是技能?还是功能?还是原理?这个不同的选择,会导致大家做的其实是完全不同的东西。
然后,当你选定一个目标以后,问题就是它有没有可能做出来。如果能做出来,下一个问题就是该如何去做。最后一个问题,是做出来之后会怎么样,结果是好的还是坏的,由此决定我们该不该去做。
因此,完整的思维框架是人工智能的目标、可能性、途径和后果。给出这番分析的思想家,是通用人工智能学会副主席、《通用人工智能学报》主编、天普大学计算机与信息科学系副教授王培博士。今天,我们就在中国科学院哲学研究所跟王培老师见面。

图灵测试也是这几年
因为大语言模型的流行
把它变成了一个
非常广为人知的概念
但是关于图灵测试我觉得有两点
都没有注意到
第一点 就是图灵当时
从来也没有把他的测试
当作过人工智能的定义
图灵1950年的文章
大家看得最多的
里面有一句话
被普遍的忽略了
他说 有没有可能
将来我们发现计算机
他的表现跟我们完全不一样
但是我们还要认为它有智能
他说 我承认 
这是一个很有利的反对意见
但是如果我们能做出一个
通过这个测试的
我们可以不考虑
什么意思
他明确地说在这个情况下
他提出来的是智能的充分条件
不是必要条件
就是只要你通过图灵测试
我就可以承认你有智能
但是你有可能比人类做得更好
那种可能性我们现在先不管
对
他实际上从来没有
把这个作为人工智能的定义
对于行为主义的另外一个意见
计算机做好多事情
已经比人强了
计算机还在装傻是吗
还要故意把自己速度降低是吗
就是我们包里随便一个计算器
它在计算能力上早就已经超过人
而这个计算能力
显然也是智能的一个重要表现
所以说你计算机要想装得像个人
实际上
要把自己的水平降下来
所以说这些东西
在大语言模型出来之前
普遍的认为是“旁门左道”
包括现在大语言模型
也有这个问题
前一段
有一个学生做了一个作业
就是研究这个
现在各种各样的检查工具
哪个途径 哪种征兆是最可靠的
最后你猜他(结论)是什么
他说到现在为止所有的工具当中
远比其他东西可靠的一条
是语法错
从来不出错的是人工智能写的对吗
对
普通人写的总难免有点错误对吗
对
这样一来就变得很滑稽
就变得你如果要是真正想作弊
你用人工智能生成的一个东西
你还得人为的给它加点错误
你要人为的给它加点错
你才能混过去
所以又回到这句话
这种研究以完全复制人类行为
为目标的研究工作
是有价值的
但是有它的局限性
并不是越像人越有智能