※ 引述《dharma (达)》之铭言： : 图灵原来写的那篇文章说：如果一个人（测试者）和看不见的另外一个人以及计算机对话 : ，持续5分钟，人不被计算机蒙骗的机会不超过70%，也就是说，计算机能够骗人的概率不 : 低於30%，则可以认为计算机是能思维的。这种测试被後人称为图灵测试。 Turing test的假设, 机械有30%机率被误认为是人类, 即可认为该机械具有思维 这假设是否合理都是个疑问 30%怎麽来的? 为什麽不是50%? 我不会算 但估计是考虑到真人也会被误判为机械的情况(类似统计的a, b error) 然而, 门槛的高低并不是这个假设里存在的最大问题 而是通过测试则可认为机械具有思维 思维是什麽? Turing test是个文字对话测试 在这里, 测试的结果表示的是 机械能够对文字的意义做连结 意思是 能够用相同语言的文字解释文字, 其中还包括词性、语言的用法等 这种能力是否代表思维? 而且由於是纯文字, 文字的意义不会牵涉到真实的事物 我质疑Turing test这样的假设的合理性 但我不否认Turing test有一定的指标性(机械"使用"文字的能力) 因为Turing test所测试的不是低层级的模仿 不是像dharma说的那样 这不是测试copy & paste的能力 文句必须经过重新组织, 才可能做到欺骗人的地步(例如人类可以创造并理解新辞汇) 否则类似的话题, 只要多重复几次, 就会出现破绽 不过时代确实进步了 当初Turing想出这个测试时, 或许没有料到电脑可以模仿人类到如此地步 却不涉及思维 : 图灵原文中提到的“机会，是指从大量的测试样本事例中得到的统计平均值，所以，绝 : 不可能只通过一次或者几十次实验，就说超过了图灵测试中提到的概率。 : 这次英国人做的测试中，有30个裁判同时对计算机进行测试。对於统计出一个事件的概率 : 来说，30个事例还是远远不够的。一般来讲，当有趋近於无穷多个事件的时候，才会出现 : 一个可靠的概率值。除了评委数量很有限以外，他们所能提的问题也是很有限的。 这只是个统计问题 统计里不存在 100% 确定的事 因为你无法做无限多次实验, 连趋近都不可能 所以退而求其次, CI 99.95% 99.5% 、95%、90% 多少才算满意? 看应用的领域, 主要就是看你能承受多少%的失误判断 30个人测试的结果估计是CI 95% --

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