作者/Lily
近日發展迅速的人工智慧其實很早就被預知了。早在1950年代，人稱電腦學之父的艾倫・圖靈（Alan Turing）就發表了著名的《計算機器與智慧》論文，不僅推估了現代電腦普及化，還訂下了日後判斷人工智慧發展程度的「圖靈測試（Turing Test）」。
圖靈測試不僅是一個思想測驗，也被實際運用在現代人工智能評估上，甚至是日常生活中。不過，隨著科技進展，人工智慧也發展到可能通過圖靈測試的階段，越來越多學者也開始探討人工智慧發展可能迎來的道德哲學，甚至神學問題。
圖靈測驗是什麼
圖靈測驗，或是與描述圖靈的電影同名的模仿遊戲（The Imitation Game），是圖靈在「機器可否思考」的命題提出的思想試驗。實驗需要一個審問者、一名人類受審者、一個受審機器；審問者必須透過詢問兩個受審方問題來判斷哪名受審者是人類（Turing, 1950）。受試者的問題不限領域也不限問題類型，舉凡基礎的數學問題到創作一首十四行詩都在審問範圍。
生在五零年代的圖靈預估人工智能的發展主要因為計算機器（今日的電腦）的運作可分為三部分，分別為儲存、執行、指令，而人類行動也可以大致區分為這三項（Turing, 1950）。
圖靈測試的應用
圖靈測試與它的變體在日常生活中也時常被應用。最常見的大概就是時常登入網站要輸入的驗證碼與「辨認物體」測試了。
驗證碼這類的測試被稱為「反向圖靈測試（Inverse Turing Test）」。如名所示，一般的圖靈測試是讓「人類辨識機器人」，反向圖靈測試就是讓「機器人辨識人類」。不論是輸入驗證碼或是選出含有某物品的圖片，都是藉由扭曲的文字與複雜圖片中物體的高難度辨識來區分出可以靈活判斷的人類與無法判斷這些圖像的一般機器。
另一項從圖靈測試演變的應用就是「完全圖靈測試（Total Turing Test）」。一如電影銀翼殺手探討的主題之一：人工智能究竟會不會有感知，完全圖靈測試加入了感知測驗。機器的感知乍聽很困難，但也已經應用在我們的生活中了，而最常見的例子莫過於手機的人臉辨識了。人臉辨識是透過簡單的計算機視覺（computer vision），來辨認眼前的物體是否符合可以解鎖的相同樣貌。
圖靈測試大賽——Loebner Prize
儘管你的手機可以進行人臉辨識，但回想你曾與Siri或Cortana的尷尬對話還有數不盡的代溝，很明顯的手機與人類的相似度仍有一大段距離，不過人工智能的程度可能遠遠超乎你的想像。羅布納獎（Loebner Prize）是目前歷史最久遠的人工智能大賽。比賽方式就是透過評審者與人工能進行圖靈測試。近幾年的羅布納獎評審多為哲學家、人工智能研究學者等對思想與人工智能有研究的專家學者組成，在規定時間內詢問並判斷答題方是否為人工智能。羅布那獎不僅是一個讓人工智能研究團隊交流的平台，也同時喚起我們對於智慧與人性的省思。
圖靈測試的反思
如第一段所述，圖靈測試是由「機器能否思考」命題而生的測驗，但是通過圖靈測試就代表能思考嗎？歷年來哲學家與科學家提出了圖靈測試的許多難點與對於證明機器可以思考的漏洞：
1. 思考的定義
在圖靈最初的論文裡，他便提到要判斷機器能否思考時，要先定義機器與思考。不過由於思考（think）難以定義，圖靈便用這項測試來代替這個命題。
2. 中文房間(Chinese Room）論點
儘管機器做出看似經過思考的行為，我們能夠判定嗎？
中文房間命題假設一個不懂中文的人如果獲得一份說明，指導如何將英文文件翻譯成中文，那麼他不需要真正理解中文也可以做到翻譯的動作（Searle, 1980）。機器人若是僅知道如何轉譯程式語言卻不懂真正的意思也可以達到看似經過思考的效果。
3. 人性 vs 智慧
我們對機器與人類的期待不盡相同。機器講求效率與精確性的初衷就是為了彌補人類在這方面的不足。當一台機器可以在微秒間算出複雜的算式或是圓周率某位的數字，他自然不會被定義為人類；又或者請人類與機器同時進行打字試驗，出錯率較高的會是人類還是機器呢？
4. 人類作為裁判標準
承接上一點，那麼充滿個體差異又免不了出錯的人類究竟是不是判斷機器與人的相似度，甚至機器可否思考的判斷者？又或者每個人的判斷標準是否一致？如果產生極端分歧，那麼那台機器就性向不像人、會不會思考呢？
圖靈測試帶來的不僅是對於人與機器的探討，更衍生了許多人性問題：假使機器可以思考，那麼我們對待機器的方式需要改變嗎？人類與機器還有差別嗎？假設我們可以製造出與人無異的機器，那麼等於是掌握創世與生殺大權的人類是否逾越了造物主的權力（造物主是否存在？）？人類需要注意什麼？擁有學習能力的人工智慧會不會有一天超越並反撲人類呢？這些都是值得思考的問題，不僅刺激了許多文學與藝術作品的發想，也多少成為學者與研發團隊的顧忌。
參考資料：
Artificial Stupidity (1992, August 1). The Economist, 324(7770), pp. 14.
Searle, J. (1980). Minds, Brains and Programs. Behavioral and Brain Sciences, 3(3), 417-457. doi: 10.1017/S0140525X00005756
Turing, A. (1950). Computing Machinery and Intelligence. Mind: A Quarterly Review of Psychology and Philosophy, 236.
