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正检验的支持者忧虑。无论如何，他们的观点时常倾向于不必等太长时间，譬如讲到2010年，一台电脑就能实在地通过这一检验。（图灵原先提出，到2000年，对一位 “中等的” 质问者仅仅五分钟的提问， 电脑的成功率为百分之三十。）
这意味着，他们相当有信心，这一不公平不会显著地延迟这一天的到来！
所有这些事体都与根本问题有关：也就是这一操作的观点是否实际上为判断一个对象中存在精神的品质提供一族合理的判据？有些人会竭力争论说它不是。不管模仿得多么有技巧，终究不和实在的东西一样。我在这一方面的看法是比较中庸。我倾向于相信，作为一般的原则，不管是多么巧妙的模仿， 应该总能被足够巧妙的探测检验得出来， 尽管这只是信念 （或科学乐观主义）而不是已被证明的事实。这样，总的来说，我准备把图灵检验接受为在它的选定范围内是粗略成立的。也就是说，如果电脑对这些问题的确能以一种和人不能区分的方式回答，并如此适当地①一致地愚弄了我们有理解力的质问员，那么在缺乏任何相反的证据下，我猜想电脑实际上是在思维、感觉等等。我在这儿用的这个词，譬如“证据”、“实际上”和“猜想”，其含义是当提到思维、感觉或理解、或尤其是意识时，我用这些概念去表明实际客观的“事体”，它在物理形态上的存在与否是我们要确定的某种东西，而不仅仅是语言上的方便！我把这当作一个关键点。我们在所有能得到的证据的基础上作猜测，以辨别这种品质的存在。（这和譬如讲，天文学家想辨别遥远恒星的质量，在原则上没有什么不同。）必须考虑哪一些反证据呢？关于这一点要在预先立下规则是很困难。
但是我要弄清楚的是，仅仅说电脑是由晶体管、导线等等而不是由神经元、血管等等构成的事实本身，我不认为是反证据。我在心里想到的是，在将来的某一时候可以发展出成功的意识理论，这里成功的含义是，它是一个连贯的适当的物理理论，以一种美丽的方式和物理理解的其余部分相协调，而且使它的预言精确地和人类声称何时、是否、到何等程度他们自己觉得是意识的精确相关，而且这一理论在考虑我们电脑的想象的意识方面的确关系重大。人们甚至可以摹想按照这一理论的原则建造的“意识探测器”。对于人的主体它是完全可靠的，但在电脑的情形给出和图灵检验相左的结果。在这种情形下，人们必须非常小心地解释图灵检验的结果。我似乎觉得，人们对图灵检验的合适性的问题的态度部分地依赖于他对科学技术如何发展的期望。我们以后必须再来考虑其中的一些问题。人工智能人工智能是近年来引起很大兴趣的一个领域，经常被简写成“AI”。AI的目标是用机器，通常为电子仪器，尽可能地模拟人的精神活动，并且或许在这些方面最终改善并超出人的能力。 AI的结果至少在四个方向是有趣的。尤其是有关机器人的研究，它在很大的程度上是有关工业对可实行“智力”的，也就是万能和复杂的、原来需要人干预或控制的任务的机械仪器的实际需要，并使他们以超过任何人的能力的速度和可靠性，或者在人类处于危险的各式各样条件下运行。还有专家系统的发展颇具商业和一般的兴趣，在这系统中整个职业的，譬如医学、法律等等的主要知识都能编码载入电脑的系统知识库里！这些职业人员的经验和专长能被这种系统知识库所取代吗？所能指望得到的是否只不过是事实的罗列以及意义广泛的前后参考的长表？电脑能否呈现（或模拟）出真正的智慧肯定具有相当大的社会含义。心理学是和人工智能有直接关系的另一领域。人们希望通过利用电子仪器来模拟人脑或某些其他动物头脑的行为，倘若发现做不到，也可以知道有关头脑工作的某些重要的东西。最后，还存在一个乐观的希望，就是由于类似的原因，AI可为精神概念的意义提供洞察，并为其深刻的哲学问题提供一些答案。
迄今为止，AI已进展到何等程度呢？让我来总结是有一些困难。在世界各地存在许多活跃的小组，而我只熟悉这工作的一小部分的细节。尽管如此，可以公正地说，虽然的确做了许多聪明的事，对真正智慧的任何模拟还是非常遥远的事。为了使读者领略这个学科的风味，我首先提到早先的（仍然是令人印象深刻的）成就，以及后来在电脑下棋方面的重要进展。
W？格雷？瓦尔特的“乌龟”3是1950年代早期制造的第一批人工智能仪器之一。在电池快用光前，它会以自己的动力在地面上四处爬行，然后它跑到离得最近的电插座那儿，把自己插上给电池充电。当充满了电以后，自己会从插座拔出，并重新在地面上爬行！从那时起人们制造出来许多类似的东西（例如，参见瓦尔兹1982）。另一独立发展的线索是以特雷？维诺格拉德在1972年设计的电脑程序为例子， 它在模拟中可以和一堆不同形状和颜色的木块打交道，以不同的顺序和排列把一块放在另一块的上头。
尽管早期获得这类成功，人们证明了，要设计甚至一个简单的能操纵自如的、避开人类看来“显然”需用动作来躲开的障碍物的、连接的“机器人手臂”是何等的困难。视场的解释通常也是AI步骤在目前根本无法接近人脑（以及绝大多数其他动物的头脑）似乎能“轻而易举”做到的那种程度的领域。
K？ M？柯尔贝在1960年代中期发展的电脑程序也许更和图灵检验相连贯。它如此成功地模拟成一位精神疗法专家，以至于某些病人发现自己宁愿要电脑而不要人类的医疗家，并且对电脑比对人类的对手更愿把自己的内心袒露得更多些。可将下列（通过电传机）的交谈视作在电脑“医生”
和病人之间的这种交流的一个例子4，医生：我可以为你效劳吗病人：我不知道医生：请告诉我一些情形病人：不医生：请你说得仔细些病人：今天我厌烦得很医生：你知道这是什么原因病人：是的我老了医生：请继续讲病人：仿佛任何事情都激不起我的兴致医生：请更多地告诉我你的这种感觉病人：我也有些知道为何我会这样感觉医生：是吗病人：我似乎在想有一个家医生：什么东西使你有这样的想法病人：它是一种挑战医生：为什么那对你是重要的虽然这会给你一种电脑具有某种理解力的可怕印象。在事实上它一点也没有，只不过是跟着某种相当简单的机械规则而已。 （还存在一个和它相 “颠倒”的系统，这时电脑装成一个痴呆症病人，给出教科书的所有答案和症状，并能捉弄一些医科学生，使之相信是一位病人在提供回答！）电脑下棋也许为机器能显示可认为是“智慧行为”的最好例子。现在（1989）一些机器在与人对奕时实际已达到极受尊敬的水平，达到了“国际大师”的水准。（为了比较起见，世界冠军卡斯帕洛夫评分高于2700，而这些电脑的评分略低于2300。）特别是，邓恩和卡斯？斯帕拉克连（为忠诚优越商业微处理机）写的电脑程序已达到2110的（Elo）评分，并得到USCF“大师”称号的奖。主要由卡内基？梅隆大学的徐宪编程序的“深思熟虑”更是令人印象深刻，它的评分约为2500Elo，最近在一次下棋锦标赛中（1988年11月，加利福尼亚，长堤）首次取得了（和大师托尼？迈尔斯）共享第一奖，并实标上
第一回击败了一位大师（本特？拉申）的成
就！5现在下棋电脑也精于解答棋术问题，它在这方面的造诣轻而易举地超过了人类6。下棋机除了精确的计算能力外，还大大地依赖于“博学多闻”。值得评论的是，只要落子动作要求非常快，下棋机总的来说比相当的奕手高明一些。如果每一着允许的时间更长，则奕手的表现相对地比机器好。人们可依照如下事实来理解这一切，电脑是基于准确和快速的广义的计算来作决策的，而奕手则利用依赖于相对缓慢的意识评定的“判断”。利用这些人的判断来显著地减少必须在每一计算步骤中认真考虑的可能性，当有时间时，可以得到比不用这类判断而只用简单计算和直接排除可能性的机器更深刻的分析。在玩困难的东方围棋时，这一差别就更显著，那里每一步的可能数目比国际象棋大得多。意识和形成判断之间的关系，将是我后面尤其是
第十章论证的中心。用人工智能得到“快乐”和“痛苦”
人工智能宣称为理解精神品质，譬如快乐、痛苦、饥渴等等提供了途径。让我们举格雷？瓦尔特的乌龟为例子。它的行为模式在电池快用完时就要改变，然后它以被设计好的行为方式补充自己的能量存储。这和人类或任何动物感到饥饿时的行为非常类似。当格雷？瓦尔特乌龟以这种方式行为时，说它饥饿了并没十分歪曲语言。其中的某些机制对它电池的状态很敏感，低到一定点时就会让乌龟转换到不同的行为模式。在动物饥饿时，除了其行为模式的改变更复杂、更微妙之外，无疑存在某些类似的动作。
它不是简单地从一种行为模式改变到另一种行为模式，而是存在一种以确定方式的行为倾向的变化，当补充能量供应的需求增加时，这些变化就会更强烈（达到某一点）。
类似地，某些AI的支持者摹想，可以这种方式来适当模拟诸如痛苦或快乐的概念。让我们把情形简化，并只考虑从极端“痛苦” （分数为…100）到极端“快乐”（分数为＋100）的单独的“感觉”测度。想象我们有一台仪器，譬如讲是某种电子的、具有记录它自己的（假想的）“快乐――痛苦”度量，我把它称作“苦乐表”。这一仪器具有一定的行为模式和一定的内部的（譬如它的电池状态）或外部的输入。其想法是把它