6.31 图灵测试哪里不对了 ?
反对图灵测试的意见来自若干不同的方向。
主流人工智能既然是以“解决那些人脑能解决的问题”为目标，自然是要“解题能力”越高越好，而不在乎“解题行为”是否和人一样。如果对某个问题有更适合计算机的解决办法，那为什么还一定要像人脑那样做呢？图灵已经预料到，要通过他的测试，计算机要会装傻和撒谎才行，因为在某些方面（如算数）能力太强就不像人了。《人工智能杂志》专刊所提到的替代图灵测试的主要理由也是它往往鼓励系统采用欺骗手段，而非真正展现其认知能力。
香农（对，就是创建信息论那位）和麦卡锡在1956 年的一篇文章中提出图灵测试的缺点是：“在原则上”它可以通过查一张列出所有问题和相应答案的清单来做到，因此和我们关于思维的直观不符。具有讽刺意味的是，随着计算机硬件的发展，现在的一些“智能系统”的确是按这个“原则”构建的。哲学家塞尔的“中文屋”思想试验也是假定一个计算机可以用这个平淡无奇的办法通过图灵测试，而他以此论证真正的（强）人工智能不可能实现。
如我在《当你谈论人工智能时，到底在谈论什么？》中解释的，“人工智能”固然是要造“像人脑那样工作的计算机”，但关于“在哪方面像人脑”的不同看法已经将研究引向完全不同的方向。图灵测试是要计算机在行为上像人，而主流人工智能是要在解决各种问题的能力上像人甚至超过人。这两种研究都有价值且有相互联系，但并不是一回事。这正是主流人工智能不接受图灵测试的根本原因。
我自己的研究目标既非再现人类行为，也非达到或超越人类问题求解能力，而是让计算机遵循人所体现的信息加工原则。我认为这个原则就是“在知识和资源不足时适应环境”( 详见《王培专栏｜人工智能：何为“智”？》)，而其它具体的“思维规律”都是建立在这个基础上的。根据这个原则，一个智能系统的行为（输出）依赖于它的经验（输入）。由于一个人工智能系统不会有和人类完全相同的经验，它就不会有和人类完全相同的行为，即使其输入 - 输出关系和人的基本一样。因此，我的系统不是以通过图灵测试为目标的。比如说，它对一个问题的回答取决于系统自身对此问题知道些什么，而不是一个普通人对此问题知道些什么。
