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这里的关键词在于“无法分辨”
。
图灵测试是科学界中标准技术的一个优秀例子，如果你想确认两种事物是相同的还是不同的，就思考一下如何设计合理的测试来区分它们。
若是有一种合理的测试，两种事物其中一种能通过，另一种不能，那么你可以宣称它们是不同的。
如果不能通过合理的测试来区分它们，那么就不能声称它们是不同的。
图灵测试就是用来区分机器智能与人类智能的方法，测试的方式是人类询问者是否能够分辨出与之交流的是机器还是人。
然而在这个问题上我们得谨慎一些，多年来，许多定义人工智能的方式都遇到过类似的困境，它们总是根据所使用的技术方法来定义人工智能。
例如，如果你最喜欢的人工智能技术是“时间递归最优学习”
[5]（我随机挑了个时下最流行的人工智能相关词汇），那么你可能更倾向将人工智能的挑战定义为能够使用时间递归最优学习方式通过图灵测试，从而排除掉其他的技术方法。
我们需要的是智能行为的测试，它独立于实现智能行为所使用的技术方法之外。
图灵测试通过将询问者与测试对象分开来实现这一点：询问者只能通过提问和对方的回答来进行判断——询问者发送问题，并接收测试对象发来的答案。
就图灵测试而言，被测试的对象是一个黑盒，从某种意义上来说，我们不允许检查其内部结构，只能对其进行输入和输出。
图灵于1950年在著名国际期刊《心智》上发表的《计算机器与智能》论文中[9]，描述了他的测试。
尽管在此前有许多关于人工智能思想的论文，但图灵是第一个从现代数字计算机的角度探讨这个问题的，因此，他的文章被公认为首篇有关人工智能的论文。
毫无意义的图灵测试
图灵测试简单、优雅、易懂，然而很不幸，若是将它奉为人工智能测试的圭臬，则无法回避一个致命问题——哪怕时至今日，它仍然存在。
这个问题在于，大多数试图通过图灵测试的程序员都倾向于使用一些简单的小技巧来“骗过”
询问者，使他们相信自己正在与真人打交道，即用小伎俩去迷惑询问者，而并非真正去探寻与解决智能行为的本质。
最著名的例子应该是名为ELIZA的程序，它诞生于20世纪60年代中期，由美籍德国人、麻省理工学院计算机科学家约瑟夫·魏岑鲍姆（JosephWeizenbaum）创造。
魏岑鲍姆本人倒是无意让ELIZA挑战图灵测试——ELIZA原本是一项严肃的、富有影响力的心理治疗科学实验——但遗憾的是，自此以后，ELIZA就成了采用肤浅的小伎俩伪装人工智能的代名词，尤其在图灵测试领域。
ELIZA扮演的是一名精神病医生的角色，与病人交谈，提出开放式问题，让病人试图敞开自我。
ELIZA学习了一些关键词，比如“家人”
“朋友”
“孤独”
“悲伤”
等，然后使用关联了关键词的封装脚本来提出后续问题。
明白原理以后，你不用太费劲就能轻易看穿它使用的封装A及镜像反问伎俩。
以下是现代版本的一段对话A隐藏编程对象的属性及实现途径，只公布其外部接口进行访问。
（ELIZA的回复使用斜体字）[10]：
我很孤独。
你经常感觉到孤独吗？
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