面對傳統(tǒng)的圖靈測試，近年來學(xué)術(shù)界普遍認為是時候改朝換代了，也就是說，將傳統(tǒng)意義上能夠與人交談并冒充人類的圖靈機器人，向更加切合實際的機器智能轉(zhuǎn)化。一個主流的替代方案叫做Winograd Schema挑戰(zhàn)，它會用常識對話測試計算機。

Winograd Schema由多倫多大學(xué)的研究人員在2011年首次提出，它在陳述中會使用模糊的代詞，然后問一個簡單的問題。比如：

The cat sat on the blanket because it was warm. What was warm?

貓坐在毯子上，因為它很溫暖。什么很溫暖？

上例中的它是一個模糊的代詞。為了防止能使用詞序或詞匯不假思索地回答問題的“智能編程”，總有一個詞被改變，從而改變答案，同時成為敏感詞。如上例，將問題中的溫暖換成冷，那么答案會由毯子變成貓。

現(xiàn)在，Winograd Schema挑戰(zhàn)已經(jīng)與自然語言專業(yè)公司Nuance進行合作，2015年十月起，無論誰構(gòu)建一個系統(tǒng)，能在問題中達到人類水平，就會得到25000美元的獎勵。據(jù)Nuance研究專家Charlie Ortiz所述，基于聊天的圖靈測試，已經(jīng)變成一種詭計，而非真實的人工智能。

在圖靈測試中，有些人工智能會改變話題或逃避這個問題，這也會欺騙到不少人，比如下圖中的對話。“圖靈測試在某種意義上說是開放的，很難測試你是否已經(jīng)取得進展，”O(jiān)rtiz說。

另一方面，他補充道，“普通對話實際上包含了這個世界按常理運作的很多知識?！盬inograd Schema 挑戰(zhàn)應(yīng)該允許研究者們測定他們的進度。

當(dāng)能夠通過測試的系統(tǒng)何時出現(xiàn)時，Ortiz沒有作出正面回答?！耙恍┤苏J為這并不困難，另一些人認為這還需要一些時間。”

它可能離我們不遠，因為除了Nuance的Winograd Schema挑戰(zhàn)，還有許多正在進行的人工智能項目，這些項目能夠達到人腦推理水平，甚至能通過簡答測試。比如來自日本的Todai機器人，致力于研究能夠通過大學(xué)入學(xué)考試的機器人；來自西雅圖的Allen研究所的人工智慧專家正在建立能夠通過四年級考試的系統(tǒng)。

Nuance發(fā)展人工智能并不奇怪，蘋果公司的Siri就出自該公司之手。Ortiz說，公司希望其技術(shù)能應(yīng)用在某一特定領(lǐng)域，為人類服務(wù)。“你并不能擁有一個能夠代替你私人醫(yī)生的私人助手，但這個助手或許能給你出些主意?！?/span>

Via gigaom

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