这部电脑好像（又）通过了图灵测试，但这还不是重点

1950 年，英国数学家艾伦·图灵提出了一个测试，用来判断机器是否能够思考，如果有机器能够对一连串问题进行作答并使得人类无法判断它是机器还是人类的时候，就算通过了图灵测试。

图灵测试涉及电脑的自然语言处理、机器学习等方面，图灵在去世之前就预言未来会有电脑通过图灵测试。这么多年来一直有科学家从事这方面的研究。最新一期的《科学》杂志报道了来自纽约大学的科学家们的最新成果。他们研发出了一套算法，让机器能够识别简单的字符并进行模仿：

上面的六个字符中，每个字符下面都有两组模仿的笔迹，分别来自人类和机器，你能分辨出这些模仿中，哪六组是来自机器的模仿吗？由于电脑模仿的笔迹和人类非常像，相信许多人第一眼看过去都无法分辨出来（答案在文章最后）。至少在视觉上，这部电脑做到了让你难以辨别它是人类还是机器。

不过是否通过图灵测试还是其次——去年就有一款名为 Eugene Goostman 的聊天程序声称通过了图灵测试，却没能让所有人信服——这项研究最大的价值在于如何降低机器学习的成本。

“我们的研究成果表明，通过对人类思考方式进行反向工程，我们能够开发出更好的算法。”该论文的首席作者、来自纽约大学的 Brenden Lake 这样说道，他认为这将有助于其它机器完成学习任务。

根据这篇论文的联合作者 Ruslan Salakhutdinov 的介绍，在之前，人类和机器学习方式有着本质上的区别，人类可以看到例子之后知道一项物品或一件事物的用途并迅速识别类似的事物——当你学到一个数字之后，你会很快知道它的含义，而且很快就学会怎么写，并应用到你生活中去。

而机器学习则往往需要通过成千上百个例子后才能做出相应的模仿和判断，例如 ATM 机如果想识别支票上的手写数字，往往需要通过学习数字的成千上百个写法后才能正确识别。如今这项科研成果说明，机器也可以像人类一样，通过极少数的例子就能进行学习。

当然也有人不认为这就算通过了图灵测试，艾伦人工智能研究所的 CEO Oren Etzioni 在接受 Mashable 的采访时表示这项研究的价值有限，因为他们没有给出能让机器从小数量样本中进行概括学习的具体方法。

而《科学》杂志则认为，这项研究缺乏了一些更具体的东西，例如平行线、对称以及例如像数字’7’里的中间可加可不加的的横线等，也没有涉及一个已经结束的笔画和其它笔画之间的连接。

不过不论我们如何看待这项研究，等待它普及开来仍然要等上数年甚至数十年的时间，这本就是一个漫长的过程。

最后公布答案：文章配图中共有三行，由计算机模仿的图像组分别是：1，2；2，1；1，1。

题图来自电影《复仇者联盟 2》