图灵测试能否经得起时间考验？

四位某中心科学家就著名数学家艾伦·图灵对人工智能的定义是否仍然适用发表见解，并探讨哪些现代进展会让图灵感到惊讶。

**Alex Smola（某机构副总裁）**认为核心问题与70年前同样重要，但建议采用更渐进的评估方式，例如通过机器能欺骗人类的时间长度来衡量进步。当前单轮查询系统已表现良好，多轮对话系统也具备相当能力。

**Yoelle Maarek（某购物研究副总裁）**指出这并非完美定义，因为缺乏对"智能"和"人类"的统一定义。但该测试仍能激发灵感，如在象棋和围棋领域的显著进展。当前研究重点包括对话购物和计算幽默等AI挑战领域。

**Nikko Ström（AI副总裁）**提出批判性观点：基于与人类智能无差别评估AI，如同根据与鸟类无差别评估飞机。智能的核心在于泛化能力——在系统设计未考虑的新情境中取得成功的能力。这需要推理规划、世界知识表征、学习记忆及目标整合等认知能力。

**Gaurav Sukhatme（计算机科学教授）**强调需要更全面理解智能的广度，包括对世界的深层理解、社交能力、共情和持续学习等多维度能力。

Sukhatme认为图灵会对技术产物的进展程度感到惊讶，但对其智能水平感到失望。

Maarek推测计算幽默可能令人惊讶，因为"笑是人类特有"的观点自16世纪就已存在。

Ström指出莫拉维克悖论的解决：传感器运动任务和感知任务已通过深度学习实现，但通用智能仍是未解难题。量子计算机也将令人着迷。

Smola强调数据量及其可用性是最显著差异：万亿级文本的语言模型、数亿图像资源，使语音生成、文本翻译、图像识别等技术成为可能。同时指出计算能力的指数级增长：从UNIVAC的4000 FLOPS到现代服务器的PetaFLOPS级别。

Sukhatme提出：人脑如何实现能效如此高的运作？意识是什么？

Maarek认为Winograd模式挑战等硬AI问题将解决，但赋予机器真正幽默感可能仍需突破。

Ström预测70年后AI将在实际应用层面解决，但NP=P问题、物理模型完整性、生命起源问题仍将困扰人类和合成科学家。外星智能生命是否存在也可能尚无定论。

Smola指出创新与个人自由保护的平衡、统计工具实证能力的完整表征、从数据获取因果理解等挑战将长期存在。同时预测自动驾驶等自主系统将取得重大进展，未来一二十年图灵测试本身也可能获得重大突破。

本文基于2021年AAAI人工智能会议背景，探讨图灵测试在现代AI研究中的持续影响与局限性。