计算机与智能

1.模仿游戏

我建议考虑这个问题，“机器能思考吗？这应该从术语“机器”含义的定义开始和“思考”。可以制定定义以反映尽可能正常使用词语，但这种态度是危险的，如果“机器”和“思考”这两个词的含义是要通过检查它们的常用方式来发现，很难逃避问题的意义和答案的结论，“机器能思考吗？”在一项统计调查中要寻求例如盖洛普民意调查。但这是荒谬的。而不是尝试这样的定义我将用另一个密切相关的问题来代替这个问题并用相对明确的词语表达。

问题的新形式可以用游戏来描述，它我们称之为“模仿游戏”。它是和三个人一起玩的，一个男人（A）、一名妇女（B）和一名审讯者（C），可以是任何性别。这审讯者住在一个房间里，与另外两个人分开。的对象审讯者的游戏是确定另外两个中的哪一个是男人，哪个是女人。他通过标签X和Y认识他们，并在游戏结束时，他会说“X是A，Y是B”或“X是B，Y是A。审讯者可以向因此，A和B：

C：请X告诉我他或她的头发有多长吗？

现在假设X实际上是A，那么A必须回答。它是A的对象游戏试图导致C做出错误的识别。他的回答因此可能是：

“我的头发是带状的，最长的一缕大约有九英寸长。

为了使语气对审讯者没有帮助，答案应该写，或者更好的是打字。理想的安排就是让电传打印机在两个房间之间通信。或者问题和答案可以由中间人重复。对象游戏的第三玩家（B）是帮助审讯者。最好的对她来说，策略可能是给出真实的答案。她可以添加这样的诸如“我是女人，不要听他的！但这无济于事，因为该男子可以发表类似的言论。

我们现在问一个问题，“当一台机器采取这场比赛中A的部分？审讯者会做出错误的决定吗当游戏像这样玩时，就像他在游戏时一样男人和女人之间玩？这些问题取代了我们原来的，“机器会思考吗？”

2.对新问题的批判

以及问，“这种新形式的答案是什么问题“，有人可能会问，”这个新问题值得吗？调查？对于后一个问题，我们不再进一步研究ADO，从而缩短了无限的倒退。

新问题的优点是在一个人的身体和智力。没有工程师或化学家声称能够生产出一种无法区分的材料人体皮肤。有可能在某个时候这样做，但是即使假设这项发明可用，我们也应该觉得没有什么试图通过穿衣使“思考机器”更人性化它在这样的人造肉中。我们设置问题的形式在阻止审讯者看到或触摸其他竞争对手，或听到他们的声音。一些所提出的标准的其他优点可以通过样本显示出来问题和答案。因此：

问：请给我写一首关于福斯桥主题的十四行诗。

答：把我算在内。我从来不会写诗。

问：将34957添加到70764。

答：（暂停约30秒，然后给出答案）105621。

问：你下棋吗？

答：是的。

问：我的K1有K，没有其他部分。您在K6和R在R1处。这是你的举动。你玩什么？

答：（暂停15秒后）R-R8伴侣。

问答法似乎适合介绍我们希望包括的几乎任何一个人类努力领域。我们不希望因为机器无法闪耀美丽而惩罚它比赛，也不会因为一个人在与飞机的比赛中失败而惩罚他。我们游戏的条件使这些残疾变得无关紧要。“证人”如果他们认为这是可取的，可以随心所欲地吹嘘他们的魅力、力量或英雄主义，但审讯者不能要求实际示威。

这场比赛可能会受到批评，因为赔率是加权的对机器的负担太重了。如果这个人试图假装作为机器，他显然会表现得很差。他会得到由于算术的缓慢和不准确而立即消失。不能机器做一些应该被描述为思考的事情，但与男人的所作所为截然不同？这个反对意见非常强烈，但至少我们可以说，如果仍然可以建造一台机器要满意地玩模仿游戏，我们不必为此而烦恼异议。

有人可能会敦促，在玩“模仿游戏”时，机器的最佳策略可能不是模仿一个男人的行为。这可能是，但我认为不太可能这种影响很大。无论如何，没有意图在这里研究博弈的理论，并假设最好的策略是尝试提供自然而然的答案由一个男人给出的。

3.游戏中涉及的机器

我们在1中提出的问题在我们有之前不会很确定指定了我们所说的“机器”一词的含义。很自然地，我们应该希望允许使用各种工程技术在我们的机器中。我们也希望允许比工程师的可能性或者工程师团队可以建造一台可以工作的机器，但其方式的操作不能由其构造函数令人满意地描述，因为他们应用了一种在很大程度上是实验性的方法。最后，我们希望将以通常方式出生的人排除在机器之外。这很难制定定义以满足这三个条件。一个可能例如，坚持工程师团队应该都是一个性别，但这并不能真正令人满意，因为它可能是可能的从皮肤的单个细胞（比如说）中培养一个完整的个体男人。这样做将是一项生物技术的壮举，值得非常崇高的赞誉，但我们不倾向于将其视为一个案例“构建一台思考机器”。这促使我们放弃要求允许使用各种技术。我们是鉴于目前对“思考机器”被一种特殊的机器，通常称为“电子计算机”或“数字计算机”电脑。根据此建议，我们只允许使用数字计算机参加我们的游戏。

乍一看，这种限制似乎是一个非常激烈的限制。我试图表明事实并非如此。要做到这一点，需要简要介绍这些计算机的性质和属性。

也可以说，这种机器的识别与数字计算机，就像我们“思考”的标准一样，只会不令人满意如果（与我的信念相反），事实证明数字计算机无法在比赛中表现出色。

已经有许多数字计算机处于工作状态，并且可能会有人问，“为什么不直接尝试这个实验呢？它会容易满足游戏条件。多名审讯人员可以使用，并编制统计数据以显示正确识别的频率被给予了。简短的回答是，我们不是在问是否所有数字计算机在游戏中会做得很好，也不会在游戏中的计算机现在可用会做得很好，但是否有可以想象的计算机这会做得很好。但这只是简短的答案。我们将看到这一点稍后以不同的角度提问。

4.数字计算机

数字计算机背后的想法可以这样解释：这些机器旨在执行任何可以通过以下方式完成的操作一台人类计算机。人机应该是按照固定的规则;他无权在任何细节上偏离它们。我们可以假设这些规则在一本书中提供，每当他改变时，它就会改变从事新工作。他还有无限供应的纸张，上面有他做他的计算。他也可以做他的乘法和加法在“桌面机器”上，但这并不重要。

如果我们用上面的解释作为定义，我们将处于危险之中论证的循环性。我们通过给出一个大纲来避免这种情况。的达到预期效果的手段。数字计算机通常可以被视为由三部分组成：

（i）存储。

（二）执行单位。

（iii）控制。

存储是信息的存储，对应于人机的纸，无论这是他进行计算的纸还是那个他的规则书印在上面。就人机而言在他的珠子中计算吗，商店的一部分将对应于他的记忆。

执行单位是执行各种个人的部分计算中涉及的操作。这些单独的操作是什么因机器而异。通常相当漫长的操作可以完成例如“乘以3540675445乘以7076345687”，但在有些机器只有非常简单的机器，例如“Writedown0”是可能。

我们已经提到，提供给计算机在机器中被商店的一部分取代。就在那时称为“指示表”。这是控制的职责确保这些指示得到正确和正确的顺序遵守。控件的构造使得这种情况必然发生。

存储中的信息通常被分解成适度的数据包体积小。例如，在一台机器中，一个数据包可能由十个数据包组成十进制数字。编号分配给商店中各种信息包以某种系统的方式存储。一个典型的指令可能会说——

“将存储在位置6809的数字与4302中的数字相加，然后将结果回到后一个存储位置。

毋庸置疑，它不会发生在用英语表示的机器中。它更有可能以6809430217等形式编码。这里17说将对这两个数字执行各种可能的操作中的哪一个。在本例中，）e操作是上述操作，即“将数字。。。会注意到该指令占用10个数字等形成一个信息包，非常方便。控件通常会按照职位的顺序接受要遵守的指示它们被存储在其中，但偶尔会有指令，例如

“现在服从存储在位置5606的指令，然后继续从那里”

可能会遇到，或者再次遇到

“如果位置4505包含0，则服从存储在6707，否则继续直行。

后一种类型的说明非常重要，因为它们使可以一遍又一遍地替换一系列操作直到满足某些条件，但这样做是为了服从，而不是新的指示每次重复，但一遍又一遍地重复。采取国内类比。假设母亲希望汤米每天早上在鞋匠家打电话在他去学校的路上，看看她的鞋子是否穿好了，她可以重新问他每天早上。或者，她可以一劳永逸地贴上通知在他离开学校时会看到的大厅里，它告诉人们他要鞋子，来的时候也要销毁告示如果他有鞋子就回来。

讀者必須接受這一事實，即數位電腦是可以被構建的，并且确实是根据我们所描述的原则构建的，而且它们实际上可以非常接近地模仿人类计算机的动作。

我们描述人类计算机使用的规则之书当然是方便的小说。真正的人类计算机真的记得他们必须做什么。如果有人想让机器模仿这种行为在一些复杂的操作中，人们不得不问他如何完成，然后将答案转换为指令的形式桌子。构建指令表通常被描述为“编程”。“对机器进行编程以执行操作A”意味着将适当的指令表放入机器中，以便它将做A.

数字计算机概念的一个有趣变体是“数字具有随机元素的计算机。这些说明涉及投掷骰子或一些等效的电子过程;一个这样的指令例如，“掷骰子并输入结果数字进入商店1000。有时这样的机器被描述为具有自由意志（虽然我自己不会使用这个短语），通常不是可以通过观察机器来确定它是否具有随机性元素，对于类似的效果，可以通过这样的设备产生，如制作选择取决于的小数点数字。

大多数实际的数字计算机只有一个有限的存储。没有具有无限存储的计算机的想法在理论上存在困难。当然，任何时候都只能使用有限的部分。同样只能构建有限的数量，但我们可以想象更多并根据需要添加更多内容。这种计算机具有特殊的理论兴趣，并将被称为不定容量计算机。

数字计算机的想法是一个古老的想法。查尔斯·巴贝奇，卢卡斯1828年至1839年在剑桥大学担任数学教授，计划了这样一个机器，称为分析引擎，但它从未完成。虽然巴贝奇拥有所有基本的想法，他的机器当时不是这样的一个非常有吸引力的前景。本来可用的速度将绝对比人类计算机快，但像I00倍比曼彻斯特机器慢，它本身就是现代机器中最慢的机器之一机器，存储是纯机械的，使用轮子和卡片。

事实上，巴贝奇的分析引擎是完全机械的将帮助我们摆脱迷信。经常强调这一点现代数字计算机是电气的，并且神经系统也是电的。由于巴贝奇的机器不是电动的，由于所有数字计算机在某种意义上都是等价的，我们看到这种用电在理论上不具有重要意义。答案是肯定的电力通常进入涉及快速信号的地方，因此我们在这两种联系中都能找到它也就不足为奇了。在神经系统的化学现象至少与电学一样重要。在某些计算机中，存储系统主要是声学系统。特点因此，使用电力被视为只是一种非常肤浅的相似性。如果我们想找到这样的相似之处，我们应该选择数学功能类比。

5.数字计算机的普遍性

（表格已删除）

输出信号，内部唯一外部可见的指示状态（光）由表描述

状态q1q2q3

输出o0o0o1

此示例是离散状态机的典型示例。它们可以被描述通过这样的表，前提是它们只有有限数量的可能状态。

似乎给定机器的初始状态和输入信号总是可以预测所有未来的状态，这让人想起拉普拉斯的观点是，从宇宙在某一时刻的完整状态时间，如所有粒子的位置和速度所描述的，应该可以预测所有未来的状态。预测然而，我们正在考虑比这更接近实用性拉普拉斯考虑过。“整个宇宙”的体系因此，初始条件下的非常小的错误可能会产生压倒性的稍后生效。单个电子的位移十亿分之一一厘米的瞬间可能会使一个人的区别一年后死于雪崩，或逃跑。它是必不可少的属性我们称之为“离散状态机”的机械系统这种现象不会发生。即使我们考虑实际的物理机器而不是理想化的机器，相当准确的知识状态在某一时刻产生任何数字的合理准确的知识的步骤。

给定对应于离散状态机的表，这是可能的来预测它将做什么。没有理由进行这种计算不能通过数字计算机进行。前提是可以执行得足够快，数字计算机可以模仿这种行为任何离散状态机。然后就可以玩模仿游戏了与有问题的机器（如B）和模拟数字计算机（如A），审讯者将无法区分它们。答案是肯定的数字计算机必须具有足够的存储容量以及工作速度足够快。此外，必须为每个需要模仿的新机器。

数字计算机的这种特殊特性，它们可以模仿任何离散状态机，被描述为它们是通用的机器。具有此属性的机器的存在具有重要的因此，除了速度的考虑之外，没有必要进行设计各种新机器来执行各种计算过程。他们都可以使用一台数字计算机完成，并针对每种情况进行适当的编程。它'生病了可以看出，从某种意义上说，所有数字计算机都是等效。

现在，我们可以再次考虑第3节末尾提出的观点。它有人试探性地提出这个问题，“机器能思考吗？应改为“是否有可以想象的数字计算机在模仿游戏中会做得很好吗？如果我们愿意，我们可以做到这一点从表面上看，更笼统地问“有离散状态机吗哪个会好？但鉴于普遍性，我们看到这两个问题中的任何一个都等同于这个，“让我们将我们的注意力集中在一台特定的数字计算机C上。这是真的吗通过修改此计算机以具有足够的存储空间，适当增加它的行动速度，并为其提供适当的程序，C可以令人满意地扮演模仿游戏中A的角色，B的部分被一个男人拿走了？

6.对主要问题的相反观点

我们现在可能认为地面已经清理干净，我们已经准备好了继续讨论我们的问题，“机器会思考吗？以及上一节末尾引用的它的变体。我们不能完全抛弃问题的原始形式，因为意见将关于替换的适当性存在分歧，我们至少必须听听这个连接中必须说些什么。

如果我先解释我自己的信仰，这将简化读者的问题在这件事上。首先考虑问题的更准确形式。我相信在大约五十年的时间里，将有可能，程序计算机，存储容量约为109台，以使它们播放模仿游戏如此之好，以至于普通的审讯者不会有更多超过70%的几率在五分钟后做出正确的识别的质疑。最初的问题，“机器会思考吗？我认为这太无意义了，不值得讨论。尽管如此，我相信在本世纪末，词语的使用和一般受过教育的意见将发生如此大的变化，以至于人们将能够谈论机器思维没想到会被反驳。我进一步认为没有用通过隐瞒这些信念来达到目的。科学家的流行观点无情地从公认的事实走向公认的事实，从来没有受到任何改进的猜想的影响，这是非常错误的。提供明确哪些是已证明的事实，哪些是猜想，没有伤害可以导致。猜想非常重要，因为它们表明有用研究方向。

我现在开始考虑与我自己的意见相反的意见。

（1）神学上的反对意见

思考是人类不朽灵魂的功能。上帝赐予了一个不朽的人灵魂属于每个男人和女人，但不是任何其他动物或机器的灵魂。因此，没有动物或机器可以思考。

我无法接受其中的任何部分，但会尝试回复神学术语。如果动物，我应该觉得这个论点更有说服力被归类为男人，因为在我看来，两者之间存在更大的差异典型的有生命的和无生命的，比人与人之间其他动物。正统观点的武断性变得更加明显如果我们考虑一下它对其他宗教成员的看法社区。基督徒如何看待穆斯林认为女性没有灵魂？但是，让我们把这一点放在一边，回到主要论点。在我看来，上面引用的论点意味着一个严重的限制全能者的全能。诚然，有一定的他不能做的事情，例如使一等于二，但是我们应该这样做不相信如果他看到，他有自由赋予大象灵魂适合？我们可能以为他只会同时行使这种能力突变为大象提供了适当的改进大脑来满足这种需求[。一个完全相似的论点可以为机器的情况制作表格。它可能看起来不同，因为“吞咽”更加困难。但这实际上只意味着我们认为他不太可能考虑这些情况适合赋予灵魂。讨论了有关情况在本文的其余部分。在尝试建造这样的机器时，我们不应该再不敬地篡夺他创造灵魂的能力了而不是我们在生育孩子：相反，无论哪种情况，我们都是他意志的工具为他创造的灵魂提供豪宅。

然而，这只是猜测。我对神学印象不是很深刻无论它们可能被用来支持什么，都存在论点。这样的论点经常发生过去被发现不令人满意。在伽利略时代，有人认为经文说：“太阳静止不动赶紧不去大约一整天“（约书亚记13章）和”他奠定了根基地上，使它随时都不可移动“（诗篇5篇）是对哥白尼理论的充分反驳。以我们目前的知识这样的论点似乎是徒劳的。当这些知识不可用时它给人留下了完全不同的印象。

（2）“头在沙子里”的反对意见

机器思考的后果太可怕了。让我们希望并相信他们不能这样做。

这个论点很少像上面的形式那样公开地表达出来。但它影响了我们大多数人，他们根本没有想到它。我们愿意相信人类在某种微妙的方式上优于其他创造物。是的最好是能证明他一定是优越的，因为那样就没有他失去指挥地位的危险。神学的流行争论显然与这种感觉有关。它很可能是相当知识分子很强，因为他们更重视思考的力量比其他人高，并且更倾向于将自己的信念建立在优越性之上人对这种力量。

我不认为这个论点足够充分，以至于需要反驳。安慰会更合适：也许这应该在灵魂的轮回中被寻求。

（3）数学异议

有许多数理逻辑的结果可以使用以表明离散状态机的能力是有限的。其中最著名的是哥德尔定理（1931）。表明在任何足够强大的逻辑系统中，语句都可以是在系统内既不能证明也不能反驳的配方，除非系统本身可能不一致。还有其他的，在一些方面相似，结果由于Church（1936），Kleene（1935），Rosser，和图灵（1937）。后一个结果最方便考虑，因为它直接指机器，而其他只能使用在一个相对间接的论证中：例如，如果哥德尔定理是为了使用，我们还需要有一些描述逻辑的方法机器方面的系统，以及逻辑系统方面的机器。所讨论的结果是指一种机器，其本质上是具有无限容量的数字计算机。它指出有这种机器无法完成的某些事情。如果它纵给问题的答案就像在模仿游戏中一样，会有一些问题它要么给出错误的答案，要么无法给出答案无论如何，允许多少时间进行答复。当然，可能有，有很多这样的问题，以及一台机器无法回答的问题可能会被另一个人满意地回答。我们当然假设现在的问题属于回答“是”的那种或“否”是合适的，而不是诸如“什么”之类的问题你会想起毕加索吗？我们了解机器的问题必须失败，属于此类型，“考虑指定为遵循。。。。这台机器会对任何问题回答“是”吗？这些点将被标准中某些机器的描述所取代形式，可能类似于§5中使用的形式。当机器所描述的与机器具有某种相对简单的关系正在审讯中，可以证明答案是错误或未到来。这是数学结果：有人认为它证明了人类智力所依赖的机器的残疾不是主题。

对这个论点的简短回答是，虽然它是成立的权力是有限制的如果任何特定的机器，它只是在没有任何证据的情况下声明没有这种限制适用于人类的智力。但我不认为这种观点可以被驳回相当轻。每当其中一台机器被问到适当的关键问题，并给出一个明确的答案，我们知道这个答案一定是错的，这给了我们某种优越感。这是吗感觉虚幻？这无疑是相当真实的，但我也不这么认为应该非常重视它。我们经常给出错误的答案质疑自己有理由对这样的证据感到非常高兴机器的易错性。此外，我们的优势可以只有在这样的场合才能感觉到与一台机器有关我们已经取得了小小的胜利。不会有胜利的问题同时在所有机器上。简而言之，也许会有更聪明的人比任何给定的机器都要聪明，但话又说回来，可能还有其他机器更聪明再次，依此类推。

我认为，那些坚持数学论证的人大多会愿意接受模仿游戏作为讨论的基础，那些相信前两个反对意见可能不会感兴趣在任何标准中。

（4）意识的论证

这个论点在杰斐逊教授的《李斯特》中得到了很好的表达1949年的演说，我引用其中。“直到机器可以写字一首十四行诗或一首协奏曲，因为感受到了思想和情感，以及不是偶然的符号陨落，我们才能同意机器等于大脑是，不仅要写它，而且要知道它已经写了它。任何机制都无法做到感受（而不仅仅是人为的信号，一种简单的设计）快感在它的成功中，当它的阀门融合时的悲伤，被奉承温暖，是因错误而痛苦，因性而着迷，生气或沮丧当它无法得到它想要的东西时。

这个论点似乎是对我们测试有效性的否定。根据对于这种观点的最极端形式，一个人可以成为的唯一方式确定机器思考就是成为机器，感受自己在思考。然后，人们可以向世界描述这些感受，但当然没有人有理由采取任何通知。同样，根据这种观点知道一个人的想法的唯一方法就是成为那个特定的人。它其实是唯我论的观点。这可能是最合乎逻辑的观点保持，但它使思想的交流变得困难。甲是容易相信的“A认为但B不思考”，而B相信“B认为但A没有“，而不是不断争论这一点，而是通常要有大家都认为的礼貌惯例。

我相信杰斐逊教授不希望采取极端的做法和唯我论的观点。也许他会很愿意接受模仿游戏作为测试。游戏（省略玩家B）经常出现在实践中以VivaVoce的名义使用，以发现是否有人真正理解某事或已经“学会了鹦鹉学舌的时尚”。让我们听听这样一个生动的口语的一部分：

审讯者：在你十四行诗的第一行，上面写着“应我把你比作夏日“，不会是”春日”做得一样好还是更好？

目击者：它不会扫描。

审讯者：《冬日》怎么样好吧。

证人：是的，但没有人愿意被拿来和冬日相提并论。

审讯者：你会说匹克威克先生让你想起了圣诞节吗？

证人：在某种程度上。

审讯者：然而圣诞节是冬天的日子，我不认为先生。匹克威克会介意这种比较。

证人：我不认为你是认真的。冬天的一天意味着典型的冬日，而不是像圣诞节这样的特殊日子。

等等，如果十四行诗写作，杰斐逊教授会怎么说机器能够在VivaVoce中这样回答？我没有知道他是否会认为这台机器“只是人为的信号”这些答案，但如果答案像在上面的段落中，我认为他不会将其描述为“一个简单的做作。我认为，这句话旨在涵盖此类设备作为在机器中包含某人阅读十四行诗的记录，通过适当的开关不时打开它。

简而言之，我认为大多数支持该论点的人意识可以被说服放弃它，而不是被迫进入唯我论的立场。然后他们可能会愿意接受我们的测试。

我不想给人一种我认为没有神秘感的印象关于意识。例如，存在一些悖论任何本地化的尝试。但我不认为这些奥秘一定是这样在我们回答我们所关心的问题之前，需要先解决在本文中。

（5）各种残疾的论点

这些论点的形式是，“我允许你制造机器做你提到的所有事情，但你永远无法做到一个做X。在此连接中提出了许多特征X我提供一个选择：

善良、足智多谋、美丽、友好、主动、有意识幽默，分辨是非，犯错，坠入爱河，享受草莓和奶油，让一些人爱上它，从经验中学习，使用词语恰如其分，成为自己思想的主题，具有尽可能多的多样性作为一个男人的行为，做一些真正新的事情。

通常不为这些陈述提供支持。我相信他们是主要建立在科学归纳的原则之上。一个男人见过他一生中有数千台机器。从他所看到的他们身上，他画出一些一般性结论。它们很丑陋，每个都是为非常有限的目的，当需要用于微小不同的目的时，他们是无用的，他们中的任何一个的行为种类都非常小，等等，等等。自然地，他得出结论，这些是一般机器。其中许多限制都与大多数机器的存储容量非常小。（我假设这个想法的存储容量以某种方式扩展以涵盖以下计算机离散状态机。确切的定义并不重要，因为没有数学在目前的讨论中声称准确性，）几年前，当非常很少有人听说过数字计算机，但可以引出很多对它们的怀疑，如果有人提到它们的财产而没有描述他们的结构。这大概是由于类似的应用程序科学归纳的原理。这些应用原理当然，在很大程度上是无意识的。当一个被烧伤的孩子害怕火和通过回避来表明他害怕它，F应该说他正在申请科学归纳。（当然，我也可以描述他的行为许多其他方式。人类的作风似乎不是很应用科学归纳的合适材料。一个非常大的如果要获得可靠的结果，就必须研究时空的一部分获得。否则，我们可能会（就像大多数英国“孩子”一样）决定每个人会说英语，学习法语是愚蠢的。

然而，对于许多残疾问题，需要特别指出已经提到过。无法享用草莓和奶油可能让读者觉得轻浮。可能制造一台机器享受这道美味佳肴，但任何试图让一个人这样做的尝试都是愚蠢。这种残疾的重要之处在于它有助于对其他一些残疾，例如，对相同的困难人与机器之间发生的友好关系就像白人之间一样男人和白人，或者黑人和黑人之间。

“机器不会犯错误”的说法似乎很奇怪一。有人很想反驳，“他们更糟吗？但让我们采取一种更同情的态度，试着看看到底是什么意味着。我认为这种批评可以用模仿来解释游戏。据称，审讯者可以区分机器从这个人只是通过给他们设置一些算术问题。这台机器将因其致命的准确性而被揭开面纱。回复这很简单。机器（为玩游戏而编程）会不要试图为算术问题给出正确的答案。它会故意以混淆审讯者的方式引入错误。机械故障可能会通过不合适的决定表现出来至于在算术中犯什么样的错误。即使是这种解释的批评不够同情。但我们负担不起进一步进入它的空间。在我看来，这种批评取决于两种错误之间的混淆，我们可以称它们为“错误”功能“和”结论错误”。功能错误是由于某些机械或电气故障导致机器行为与设计目的不同。在哲学讨论中人们喜欢忽略这种错误的可能性;因此，人们正在讨论“抽象机器。”这些抽象的机器是数学的虚构而不是实物。根据定义，他们是无能为力的功能错误。从这个意义上说，我们可以真正地说“机器永远不会犯错。只有在以下情况下才会出现结论错误机器的输出信号具有某种含义。机器例如，可以输入数学方程式或英语句子。当一个虚假的命题被输入时，我们说机器已经犯了结论错误。显然没有理由这么说机器不会犯这种错误。它可能只执行任何操作，只能键入反复输出“O=I”。举一个不那么反常的例子，它可能有一些通过科学归纳得出结论的方法。我们必须预计这种方法偶尔会导致错误的结果。

机器不能成为自己思想的主题的说法可以当然，只有当可以证明机器有一些时才能回答与一些主题的想法。然而，“主题机器的操作“似乎确实意味着什么，至少对处理它的人。例如，如果机器试图求方程x2-40x-11=0的解有人会很想将这个方程式描述为机器主题的一部分时刻。从这个意义上说，机器无疑可以成为它自己的主体事。它可以用来帮助制定自己的程序，或预测改变其自身结构的影响。通过观察结果它可以修改自己的方案，以便实现一些目的更有效。这些都是不久的将来的可能性，而不是乌托邦式的梦想。

对机器不能有太多行为多样性的批评只是说它不能有太多的存储容量。直到最近，即使是一千位数的存储容量也非常罕见。

我们在这里考虑的批评往往是变相的形式来自意识的论点，通常如果一个人坚持认为机器可以做这些事情之一，并描述了机器的那种方法可以使用，不会给人留下太多印象。人们认为瓷砖方法（不管它是什么，因为它必须是机械的）确实是相当的基础。比较第22页引用的杰斐逊声明中的括号。

（6）洛夫莱斯夫人的反对意见

我们关于巴贝奇分析引擎的最详细信息来自洛夫莱斯夫人的回忆录（1842年）。她在信中说，“分析引擎没有自命不凡的东西。它可以做任何事情我们知道如何命令它执行“（她的斜体）。本声明Hartree（1949）引用了他的话，他补充说：“这并不意味着它可能无法构建将“思考”的电子设备为了它自己“，或者用生物学术语来说，人们可以建立一个有条件的反射，这将作为“学习”的基础。这是否可行原则上与否是一个令人兴奋和令人兴奋的问题，建议由其中一些最近的发展但似乎没有机器当时建造或计划的建筑有这个属性。

在这一点上，我完全同意哈特里的观点。它会被注意到的他没有断言有关机器没有得到财产，相反，洛夫莱斯夫人所掌握的证据并不鼓励她相信他们拥有它。很有可能机器从某种意义上说，有问题得到了这个属性。假设某个离散状态机器具有该属性。分析引擎是一个通用的数字引擎计算机，因此，如果它的存储容量和速度足够，它可以通过适当的编程来模仿有问题的机器。伯爵夫人或巴贝奇可能都没有想到这个论点。在无论如何，他们没有义务要求所有可以要求的东西。

整个问题将在学习的标题下再次考虑机器。

洛夫莱斯夫人反对意见的一个变体指出，机器“永远不能做任何真正新的事情。这可以用看到，“太阳底下没有新鲜事。谁能确定他所做的“原创工作”不仅仅是成长通过教导在他心中种下的种子，或跟随众所周知的效果一般原则。反对意见的一个更好的变体说，一台机器永远不能“让我们措手不及”。这种说法比较直接挑战，可以直接应对。机器让我大吃一惊频率。这主要是因为我没有做足够的计算决定期望他们做什么，或者更确切地说，因为，尽管我做了一个计算，我以一种匆忙、滑稽的方式做这件事，冒险。也许我说我自己，“我想这里的电压应该和那里一样：无论如何，让我们假设它是。当然，我经常是错的，结果对我来说是一个惊喜，因为当实验完成这些假设时已被遗忘。这些录取使我对有关该主题的讲座持开放态度我的恶行，但不要怀疑我的可信度，当我见证我所经历的惊喜。

我不认为这个答复会让我的批评者闭嘴。他可能会说H的惊喜是由于我的一些创造性的心理行为，并反映出来机器上没有信用。这让我们回到了意识的论证，而且远非惊喜的想法。这是我们必须考虑的论点封闭的，但也许值得一提的是，对某物的欣赏令人惊讶的是，无论是否，都需要同样多的“创造性心理行为”令人惊讶的事件起源于一个人、一本书、一台机器或任何东西还。

我认为，机器不能产生意外的观点是正确的，哲学家和数学家尤其喜欢这种谬误主题。这是一个假设，一旦一个事实被呈现给一个头脑，这个事实的所有后果同时涌入头脑有了它。在许多情况下，这是一个非常有用的假设，但有一个太容易忘记它是假的。这样做的自然结果就是说，人们认为仅仅锻炼是没有美德的数据和一般原则的后果。

（7）神经系统连续性论证

神经系统当然不是一个离散的状态机器。小关于神经冲动冲击大小的信息错误在神经元上，可能会对传出冲动的大小产生很大影响。可以说，既然如此，就不能指望能够模仿具有离散状态系统的神经系统的行为。

的确，离散状态机必须不同于连续状态机机器。但是，如果我们坚持模仿游戏的条件，审讯者将无法利用这种差异。如果我们考虑其他更简单的连续声波，情况可以更清楚机器。差分分析仪会做得很好。（差分分析仪是某种机器，不是用于某些的离散状态类型计算的种类。其中一些以打字形式提供答案，所以适合参加比赛。这是不可能的让数字计算机准确预测什么回答了差分分析器会给一个问题，但它会很有能力给正确的答案。例如，如果被要求给出（实际上大约3.1416）在值之间随机选择是合理的3.12、3.13、3.14、3.15、3.16，概率为0.05、0.15、0.55、0.19、0.06（比如说）。在这种情况下，这将是非常困难的供询问器将差分分析仪与数字计算机。

（8）行为的非正式性论证

不可能制定一套旨在描述一个人在各种可以想象的情况下应该做什么。一个可能例如，有一条规则，当看到红色交通时要停下来光，如果一个人看到一个绿色的就去，但如果由于某种错误而两者兼而有之呢一起出现？人们可能会认为停止是最安全的。但这一决定很可能会在以后产生一些进一步的困难。尝试提供行为规则，以涵盖所有可能发生的情况，即使是出现的情况从红绿灯，似乎是不可能的。综上所述，我同意。

由此认为，我们不能成为机器。我将尝试复制争论，但我担心我很难做到公正。它似乎在运行像这样的东西。“如果每个人都有一套明确的行为准则通过他来调节自己的生活，他不会比机器好。但没有这样的规则，所以人不能成为机器。未分发的中间是刺眼的。我不认为这个论点是这样的，但我相信这是仍然使用的论点。然而，可能有在“行为准则”和“法律”之间有一定的混淆的行为“来掩盖问题。通过“行为准则”我的意思是诸如“看到红灯就停下来”之类的戒律，上面有一个人可以行动，一个人可以有意识。通过“行为法则”我的意思是适用于男人身体的自然法则，例如“如果你捏他会吱吱作响。如果我们用“行为法则规范他的生活“，因为”他规范的行为法则他的生活“在论点中引用未分配的中间不再是不可逾越。因为我们相信，不仅受到监管是真的行为法则意味着成为某种机器（尽管不一定离散状态机），但反过来说，成为这样的机器意味着受此类法律的约束。然而，我们不能那么容易说服自己缺乏完整的行为法则，也没有完整的行为规则。我们所知道的找到这些定律的唯一方法是科学观察，我们当然不知道在什么情况下我们可以说：“我们已经搜索够了。没有这样的法律。

我们可以更有力地证明，任何这样的陈述都是没有道理的。因为假设我们可以肯定地找到这样的定律，如果它们存在的话。然后给定一个离散状态机，它当然可以发现通过对它的充分观察来预测它未来的行为，以及这是在合理的时间内，比如一千年。但事实并非如此似乎是这样。我在曼彻斯特的电脑上设置了一个小程序仅使用1,000个存储单元，因此机器提供一个十六位数的数字在两秒钟内回复另一个数字。我会蔑视任何人，从这些回复中充分了解该计划以便能够预测对未尝试值的任何回复。

（9）超感官知觉的论证

我假设读者熟悉超感官知觉的概念，以及它四个项目的含义，即心灵感应、千里眼、预知和精神运动。这些令人不安的现象似乎否认了这一点我们所有通常的科学思想。我们多么想诋毁他们！不幸至少对于心灵感应而言，统计证据是压倒性的。是的很难重新安排一个人的想法以适应这些新事实。一旦一个人接受了它们，相信似乎并不是一个很大的进步在幽灵和转向架中。我们的身体只是根据已知的物理定律，以及其他一些尚未发现的定律但有点相似，会是第一个去的。

在我看来，这个论点是相当有力的。人们可以这样回答尽管许多科学理论在实践中似乎仍然可行与ESP发生冲突;事实上，如果一个人可以相处得很好忘记了它。这是相当冷酷的安慰，人们害怕这种想法正是ESP可能特别相关的那种现象。

基于ESP的更具体的参数可能运行如下：“让我们玩模仿游戏，用一个善于心灵感应的人作为证人接收器和数字计算机。审讯者可以问这样的问题如“我右手的牌属于什么花色？通过心灵感应的男人或者千里眼在130张卡片中给出400次正确答案。这机器只能随机猜测，也许能猜对104，所以审讯者做出正确的识别。有一个有趣的可能性它在这里打开。假设数字计算机包含一个随机数发电机。然后自然而然地用它来决定什么答案给。但随后随机数生成器将受到精神动力的影响审讯者的权力。也许这种精神运动可能会导致机器猜对的频率比预期的概率要高计算，以便询问者可能仍然无法进行正确的识别。另一方面，他可能猜对了没有任何质疑，通过千里眼。使用ESP，任何事情都可能发生。

如果心灵感应被承认，就有必要加强我们的测试。这种情况可以看作是与将要发生的情况相似的如果审讯者正在与自己和其中一名竞争对手交谈他用耳朵听着墙上的声音。让竞争对手进入“心灵感应证明”房间“将满足所有要求。

7.学习机

读者会预料到我没有很有说服力的论据积极地支持我的观点。如果我有，我就不应该服用如此痛苦地指出相反观点的谬误。此类证据我现在要给，我就怎样。

让我们回过头来谈谈洛夫莱斯夫人的反对意见，她说：机器只能做我们告诉它做的事情。可以说一个人可以将一个想法“注入”到机器中，而且它会在一定程度上做出反应，然后像钢琴一样陷入静止用锤子敲击的绳子。另一个比喻是一堆更少的原子比临界尺寸：注入的想法是对应于中子进入从外面的一堆。每个这样的中子都会引起一定的扰动最终消亡。但是，如果堆的大小足够增加，由这种进入的中子引起的轮胎扰动将非常可能会继续增加，直到整个堆被摧毁。有吗心灵有相应的现象，机器有吗？那里似乎确实是人类思想的一部分。他们中的大多数似乎是“亚临界”，即在这个类比中对应于成堆的亚临界大小。平均而言，呈现给这种头脑的想法会给上升到少于一个想法作为回复。一小部分是超临界的。一个想法呈现给这样一个头脑，可能会产生一个完整的“理论”由二级、三级和更遥远的想法组成。动物的心灵似乎非常肯定是亚临界的。根据这个类比，我们问：“机器可以做成超临界的吗？”

“洋葱皮”的类比也很有帮助。在考虑我们发现心灵或大脑的功能是某些操作我们可以用纯粹的机械术语来解释。我们说的这个不对应对真正的心灵来说：它是一种皮肤，如果我们是找到真正的心。但是，在剩下的东西中，我们发现了更深的皮肤被剥离，依此类推。以这种方式进行，我们曾经“真实”的思想，或者我们最终会来到皮肤上里面什么都没有？在后一种情况下，整个头脑都是机械的。（它会但是，它不是离散状态机。我们已经讨论过了。

最后两段并不声称是令人信服的论点。他们应该被描述为“倾向于产生信仰的背诵”。

唯一可以为视图提供真正令人满意的支持在第6节的开头表达，将由等待提供在本世纪末，然后进行所描述的实验。但在此期间，我们能说什么？如果实验成功了吗？

正如我所解释的，问题主要出在编程上。进展在工程中也必须制造，但这些似乎不太可能将不足以满足要求。存储容量的估计的大脑从1010到1015个二进制数字不等。我倾向于较低的值，并认为只有很小的一部分用于更高类型的思维。其中大部分可能用于视觉印象的保留，如果超过109是令人满意地玩模仿游戏所必需的，无论如何，对付一个盲人。（注：百科全书的能力《大英百科全书》第11版，是2X109）A存储容量107，即使到现在也是一个非常可行的可能性技术。可能没有必要提高操作速度的机器。可以考虑的现代机器零件因为神经细胞的类似物比后者的工作速度快一千倍。这应该提供一个“安全边际”，可以弥补损失速度以多种方式产生，那么我们的问题就是找出如何编程这些机器来玩游戏。以我目前的工作速度，我生产每天大约有一千位数的progratiirne，所以大约有六十个工人，在五十年中稳步工作可能会完成这项工作，如果没有的话进了废纸篓。一些更快捷的方法似乎是可取的。

在试图模仿成年人的思想的过程中，我们被束缚住了好好想想把它带到国家的过程它在。我们可能会注意到三个组成部分。

（a）心灵的初始状态，比如出生时，

（b）所接受的教育，

（c）其他经验，不属于教育，但已经受到。

与其试图制作一个程序来模拟成年人的思维，为什么不尝试制作一个模拟孩子的呢？如果这然后接受适当的教育课程，一个人将获得成人的大脑。据推测，儿童的大脑就像一本笔记本就像从文具店购买一样。相当少的机制，而且很多的空白纸。（从我们的角度来看，机制和写作几乎是同义词。我们的希望是，在孩子身上几乎没有机制大脑，类似的东西可以很容易地编程。工作量在教育中，我们可以假设，作为第一个近似值，是和人类孩子一样。

因此，我们将问题分为两部分。儿童方案以及教育过程。这两者保持着非常密切的联系。我们不能指望在第一次尝试时就找到一台好的童机。必须尝试教授一台这样的机器，看看它的学习效果如何。一然后可以尝试另一个，看看它是好是坏。有一个明显的这个过程与进化之间的联系，通过识别

子机的结构=遗传材料

子机的变化=突变，

自然选择=实验者的判断

然而，人们可能希望这一进程将比演化。适者生存是衡量优势的一种缓慢方法。实验者，通过智力的锻炼，他应该能够加速它起来了。同样重要的是，他并不局限于随机突变。如果他能找到某种弱点的原因，他可能会思考那种会改善它的突变。

不可能将完全相同的教学过程应用于机器就像一个正常的孩子一样。例如，它不会被提供用腿，这样就不能要求它出去装满煤匣。可能它可能没有眼睛。但是，无论这些缺陷如何被巧妙的工程所克服，人们无法将生物送到学校没有其他孩子过度取笑它。它必须被给予一些学费。我们不必太担心腿、眼睛等。这海伦·凯勒小姐的例子表明，教育是可以进行的教师和学生之间的双向沟通可以采取通过某种方式或其他方式放置。

我们通常将惩罚和奖励与教学过程联系起来。一些简单的子机器可以用这种方式构建或编程原则上。机器必须如此构造，以便不久内发生事件在惩罚信号发生之前不太可能重复，而奖励信号增加了重复的概率导致它的事件。这些定义并不以任何感觉为前提在机器方面，我用这样的一个做了一些实验子机，并成功地教了它一些东西，但教学方法太非正统了，实验不能被认为是真正成功的。

惩罚和奖励的使用充其量只能成为教学的一部分过程。粗略地说，如果老师没有其他沟通方式对学生来说，可以接触到的信息量不超过适用的奖励和惩罚总数。到孩子的时候学会了重复“Casabianca”，他可能会觉得很如果文本只能通过“二十个问题”来发现，那确实很痛苦技术，每一个“不”都以打击的形式出现。这是必要的因此，要有一些其他“不带感情”的沟通渠道。如果这些可用，则可以通过惩罚来教导机器以及服从以某种语言（例如象征性语言）发出的命令的奖励。这些命令将通过“非情绪化”传递渠道。使用这种语言将大大减少需要惩罚和奖励。

对于适合儿童的复杂性，意见可能各不相同机器。人们可能会尝试让它尽可能简单，始终如一一般原则。或者，一个人可能有一个完整的系统逻辑推理“内置”。在后一种情况下，商店将主要被定义和命题所占据。命题将具有各种状态，例如，公认的事实、猜想、数学证明的定理、权威给出的陈述、表达式具有命题的逻辑形式，但没有信念价值。某些命题可以被描述为“当务之急”。机器应该这样构造一旦命令被归类为“公认的”系统会自动执行相应的操作。为了说明这一点，假设老师对机器说：“现在做作业。这可能会导致“老师说'现在做作业'”被包括在内在公认的事实中。另一个这样的事实可能是，“一切老师说的是真的。结合这些最终可能导致命令式，“现在做你的功课”，被包括在公认的事实，以及这，通过机器的构造，会意味着作业真的开始了，但效果非常满意。机器使用的推理过程不需要这样可以满足最严格的逻辑学家。例如，可能有没有类型的层次结构。但这并不一定意味着类型谬误会发生，就像我们注定要跌落到没有围栏的悬崖上一样。合适命令式（在系统内表达，不构成规则的一部分的系统），例如“除非它是子类，否则不要使用类老师提到的一个“可以产生类似的效果到“不要走得太近边缘”。

对于一些读者来说，学习机器的想法可能看起来很矛盾。机器的运行规则如何改变？他们应该描述完全机器将如何反应，无论它的历史是什么，无论什么它可能会发生的变化。因此，这些规则是相当不变的。这是千真万确的。悖论的解释是，得到的规则学习过程中的变化是相当不那么自命不凡的那种，仅声称具有短暂的有效性。读者可以与美国宪法。

学习机器的一个重要特征是它的老师会通常对里面发生的事情一无所知，尽管他可能仍然能够在某种程度上预测学生的行为。这应该最强烈地适用于机器的后期教育来自经过精心设计（或程序）的子机。这很清楚与使用机器进行计算时的正常程序形成鲜明对比然后，一个人的目标是对状态有一个清晰的心理图景机器在计算中的每一刻。这个目标只能实现奋斗。“机器只能做我们所知道的事情”的观点如何命令它做，“”面对这一点似乎很奇怪。大多数我们可以放入机器的程序将导致它的工作我们无法理解的东西（如果有的话，或者我们认为完全没有意义随机行为。智能行为大概包括背离从计算中涉及的完全有纪律的行为来看，但是一个相当轻微的，不会引起随机行为，或者毫无意义的重复循环。准备我们机器的另一个重要结果通过教学和学习的过程在模仿游戏中发挥作用是“人类易犯错误”很可能被省略在一个相当自然的方式，即没有特殊的“指导”。（读者应该这与第23页和第24页的观点相协调。处理学习不会产生百分之百确定的结果;如果他们难道他们不能被遗忘吗？

在学习机中加入随机元素可能是明智的。当我们寻找解决方案时，随机元素非常有用一些问题。例如，假设我们想找到一个介于50和200等于其数字之和的平方，我们可以从51开始，然后尝试52，然后继续，直到我们得到一个有效的数字。或者我们可能会随机选择数字，直到我们得到一个好的数字。此方法其优点是无需跟踪以下值已经尝试过了，但缺点是可以尝试两次相同的方法，但如果有几种解决方案，这并不是很重要。系统化的方法的缺点是可能有一个巨大的块，没有该地区必须首先调查的任何解决方案，现在学习过程可以被视为对一种行为形式的探索，这种行为形式将满足老师（或其他一些标准）。由于可能有随机方法似乎有大量令人满意的解决方案比系统性更好。应该注意的是，它用于类似的进化过程。但那里的系统方法是不可能。如何跟踪不同的基因组合已经尝试过了，以避免再次尝试？

我们可能希望机器最终会与人类竞争知识领域。但是，哪些是最好的开始呢？甚至这个是一个艰难的决定。很多人认为这是一个非常抽象的活动，就像下棋一样，最好。也可以保持最好为机器提供最好的感觉器官，钱可以买，然后教它听懂和说英语。这个过程可以遵循孩子的正常教学。事情会被指出来并命名等。同样，我不知道正确的答案是什么，但我认为这两种方法都应该尝试。

我们只能看到前方不远处，但我们可以看到很多东西这是必须要做的。