stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
آزمون تورینگ
نقاط قوت > تاکید بر هوش عاطفی و زیبایی شناختی

به عنوان فارغ التحصیل افتخارات کمبریج در ریاضیات، ممکن است از تورینگ انتظار رود که یک آزمون از هوش کامپیوتر ارائه دهد که نیاز به دانش متخصصان در برخی از زمینه های بسیار فنی، داشته باشد. در عوض ، همانطور که در اشاره شد ، آزمونی که او در مقاله سمینال خود در سال 1950 توصیف کرد نیاز به آن دارد که کامپیوتر با موفقیت قادر به رقابت در یک بازی رایج مهمانی باشد، و این با وانمود کردن عملکرد مردی/زنی معمولی در پاسخ به یک سری از سوالات ممکن است.
با توجه به وضعیت دیمورفیسم جنسی انسان به عنوان یکی از باستانی ترین موضوعات ، در نتیجه ضمنی در سناریوی زیر میتوان یافت که سوالاتی که باید پاسخ داده شوند نباید مستلزم دانش تخصصی و نه تکنیک پردازش اطلاعات باشند. چالش برای کامپیوتر این خواهد بود برای نشان دادن همدلی برای نقش زن، و برای نشان دادن و همچنین حساسیت زیبایی شناختی مشخصه-که هر دو ویژگی در نمایش در این تکیه از گفتگو که تورینگ تصور کرده است:
بازجو: ممکن است شرکت کننده لطفا طول موهایش را به من بگوید؟
شرکت کننده: موهایم در هم می ریزد، و طولانی ترین رشته ها حدود نه اینچ طول دارند.
هنگامی که تورینگ برخی دانش های تخصصی را به یکی از دیالوگ های تصور شده اش معرفی می کند، موضوع ریاضی یا الکترونیک نیست، بلکه شعر است:
بازجو: در خط اول سونیت تو که می خواند: «آیا تو را با یک روز تابستان مقایسه کنم» بهتر نبود از «یک روز بهاری» استفاده می شد؟
شاهد: قافیه¬اش جور در نمیاد.
بازجو: «روز زمستان» چگونه است. خيلي خوب قافیه¬اش جور میشه.
شاهد: بله، اما هیچ‌کس نمی خواهد با یک روز زمستان مقایسه شود.
تورینگ به این ترتیب یک بار دیگر علاقه خود را به همدلی و حساسیت زیبایی شناختی به عنوان اجزای یک هوش مصنوعی نشان می دهد؛ و با توجه به آگاهی فزاینده ای که از تهدید رستاخیز هوش مصنوعی،[63]  پیشنهاد شده است[64] که این تمرکز شاید نشان دهنده شهود انتقادی در سمت تورینگ باشد، به عنوان مثال ، که هوش عاطفی و زیبایی شناختی در ایجاد "هوش مصنوعی دوستانه" نقش کلیدی خواهد داشت.
نقاط ضعف

تورینگ به صراحت بیان نکرد که آزمون تورینگ می تواند به عنوان اندازه گیری هوش، یا هر کیفیت انسانی دیگری مورد استفاده قرار گیرد. او می خواست جایگزین روشن و قابل فهمی برای کلمه «فکر کردن» ارائه دهد که پس از آن می توانست از آن برای پاسخ به انتقادها از احتمال «ماشین های تفکر» استفاده کند و راه هایی را پیشنهاد کند که تحقیقات ممکن است در آن ها به جلو بروند.
با این وجود، آزمون تورینگ به عنوان اندازه گیری «توانایی فکر کردن» یک ماشین یا «هوش» آن پیشنهاد شده است. این پیشنهاد هم از سوی فیلسوفان و هم از سوی دانشمندان کامپیوتر انتقاداتی دریافت کرده است. فرض بر این است که یک بازجو می تواند تعیین کند که آیا یک ماشین با مقایسه رفتارش با رفتار انسان «تفکر» می کند یا نه. هر عنصری از این فرض مورد پرسش قرار گرفته است: قابلیت اطمینان بودن قضاوت بازپرس، ارزش مقایسه تنها رفتار و ارزش مقایسه ماشین با یک انسان. به دلیل این ملاحظات و ملاحظات دیگر، برخی از محققان هوش مصنوعی ارتباط آزمون با حوزه خود را زیر سؤال بردند.
نقاط ضعف > هوش انسانی در مقابل هوش به طور کلی

آزمون تورینگ به طور مستقیم آزمایش نمی کند که آیا کامپیوتر هوشمندانه رفتار می کند یا نه. فقط آزمایش می کند که آیا کامپیوتر مثل یک انسان رفتار می کند یا نه. از آنجا که رفتار انسان و رفتار هوشمندانه دقیقاً یکسان نیست، آزمایش می تواند در اندازه گیری دقیق هوش به دو روش شکست بخورد:
برخی از رفتار انسان ها هوشمندانه نیست

آزمایش تورینگ ایجاب می کند که ماشین بتواند تمام رفتارهای انسان را بدون در نظر گرفتن اینکه باهوش باشند، اجرا کند. حتی برای رفتارهایی آزمایش می کند که ممکن است به هیچ عنوان هوشمندانه تلقی نشند، مانند حساسیت به توهین ها،[۶۵]  وسوسه دروغ گفتن یا به سادگی فرکانس بالای تایپ اشتباهات. اگر یک ماشین نتواند از این رفتارهای غیر هوشمندانه را به طور مفصل تقلید کند، در آزمایش شکست می¬خورد.
این مورد توسط نشریه The Economist ، در مقاله ای با عنوان «حماقت مصنوعی» که اندکی پس از اولین مسابقه جایزه لوبنر در سال ۱۹۹۲ منتشر شد،مطرح شد. در این مقاله اشاره شده بود که اولین پیروزی برنده لوبنر، حداقل تا حدودی، به توانایی آن در «تقلید از خطاهای تایپ انسان» بوده است. [۴۲] خود تورینگ پیشنهاد کرده بود که برنامه ها خطاها را به خروجی خود اضافه کنند، تا «بازیکنان» بهتری در بازی باشند. [66]
برخی رفتار هوشمندانه غیر انسانی است

آزمون تورینگ رفتارهای بسیار هوشمندانه ای مانند توانایی حل مشکلات دشوار یا به وجود آمدن بینش های اصلی را آزمایش نمی کند. در واقع به طور خاص نیاز به فریب از طرف ماشین دارد: اگر ماشین باهوش تر از یک انسان باشد باید عمداً از ظاهر شدن بیش از حد باهوش اجتناب کند. اگر قرار بود یک مشکل محاسباتی را حل کند که عملاً حل آن برای یک انسان غیرممکن است، آنوقت بازجو می دانست که برنامه انسان نیست و ماشین در آزمایش شکست می خورد.
از آنجا که نمی تواند هوشی را که فراتر از توانایی انسان است اندازه گیری کند، نمی توان از آزمون تورینگ برای ساخت یا ارزیابی سیستم هایی که باهوش تر از انسان هستند استفاده کرد. به این دلیل آزمون های جایگزین متعددی که قادر به ارزیابی سیستم های فوق هوشمند خواهند بود، پیشنهاد شده اند. [67]
نقاط ضعف > آگاهی در مقابل شبیه سازی آگاهی

مقاله اصلی: اتاق چینی
همچنین نگاه کنید به: هوش مصنوعی
آزمون تورینگ به شدت نگران نحوه عملکرد مورد مطالعه است (رفتار خارجی ماشین). در این راستا رویکردی رفتار  گرایانه  یا عملکردی نسبت به مطالعه ذهن در پیش می گیرد. مثال ELIZA نشان می دهد که یک ماشین در حال گذراندن آزمون ممکن است بتواند رفتار مکالمه ای انسان را با پیروی از یک لیست ساده (اما بزرگ) از قوانین مکانیکی، بدون فکر کردن یا داشتن ذهن در همه شبیه سازی کند.
جان سرل استدلال کرده است که نمی توان از رفتار خارجی برای تعیین اینکه آیا یک ماشین «در واقع» متفکر است یا صرفاً «شبیه سازی تفکر دارد» استفاده کرد. [36]   استدلال اتاق چینی او در نظر گرفته شده است تا نشان دهد که، حتی اگر آزمون تورینگ تعریف عملیاتی خوبی از هوش ارائه داده باشد، ممکن است قادر به نشان دادن اینکه ماشین دارای ذهن، آگاهی، یا تعمد است نباشد. (تعمد اصطلاحی فلسفی است برای اینکه قدرت افکار «درباره» چیزی باشد.)
تورینگ این خط انتقاد را در مقاله اصلی خود پیش بینی کرد  [۶۸] :
من نمی خواهم این تصویر که ،هیچ رمز و رازی در مورد آگاهی وجود ندارد، را ارائه دهم. به عنوان مثال، چیزی از یک پارادوکس متصل به هر گونه تلاش برای درک کردن آن وجود دارد. اما من فکر نمی کنم این اسرار لزوما ً باید حل شوند قبل از اینکه بتوانیم به این سؤال که در این مقاله مورد توجه ما است، پاسخ دهیم. [69]
نقاط ضعف > ساده لوحی بازجو و مغلطه های انترومورفیک

در عمل، نتایج آزمون به راحتی می تواند نه توسط هوش کامپیوتر، بلکه با نگرش ها، مهارت ها، یا ساده لوحی پرسش گر تحت سلطه قرار گیرد.
تورینگ مهارت ها و دانش دقیق مورد نیاز بازپرس را در توصیف خود از آزمون مشخص نمی کند، اما او از اصطلاح «بازپرس متوسط» استفاده کرد: «[بازپرس متوسط] پس از پنج دقیقه بازجویی بیش از ۷۰ درصد شانس ساخت شناسایی درست را نخواهد داشت». [70]
برنامه های chatterbot مانند ELIZA بارها افراد غیر مشکوک را گول داده اند تا باور کنند که با انسان ها ارتباط برقرار می کنند. در این موارد «بازجوها» حتی از احتمال تعامل با رایانه ها نیز آگاه نیستند. برای تقلید موفقیت آمیز انسان، نیازی نیست که ماشین به هر حال هوشی داشته باشد و تنها شباهت سطحی به رفتار انسان مورد نیاز است.
مسابقات اولیه جایزه لوبنر از بازجویان «ناپیچیده» استفاده می کرد که به راحتی توسط ماشین ها گول می-خوردند. سازمان دهندگان جایزه لوبنر از سال ۲۰۰۴ فیلسوفان، دانشمندان کامپیوتر و روزنامه نگاران را در میان بازجویان مستقر کردند. با این وجود برخی از این کارشناسان توسط ماشین ها فریب داده شده اند. [71]
مایکل شرمر اشاره می کند که انسان ها همواره انتخاب می کنند که اشیاء غیر انسانی را هر زمان که اجازه فرصت داده می شود، انسان در نظر بگیرند، اشتباهی به نام  مغلطه ی انترومورفیک: با اتومبیل های خود صحبت می کنند، میل و نیت خود را به نیروهای طبیعی نسبت می دهند ، و خورشید را به عنوان یک انسان¬مانندِ هوشمند پرستش میکنند. شرمر استدلال می کند اگر آزمون تورینگ در مورد اشیاء مذهبی اعمال شود، پس مجسمه ها، سنگ ها و مکان های بی جان به طور مداوم در طول تاریخ از آزمون عبور کرده اند. این گرایش انسانی به آنتروپوتورفیسم به طور مؤثر انتظار را در آزمون تورینگ را پایین می آورد، مگر اینکه بازجوها به طور خاص برای جلوگیری از آن آموزش دیده باشند.
نقاط ضعف > غلط شناسایی کردن انسانها

یکی از ویژگی های جالب آزمون تورینگ فراوانی اثر کنفدراسیون است - زمانی که انسان های کنفدراسیون (آزمایش شده) توسط بازجوها به اشتباه به عنوان ماشین شناخته میشوند. پیشنهاد شده است که آنچه بازجوها به عنوان پاسخ های انسانی انتظار دارند لزوماً انسان مثالی نیست. در نتیجه می توان برخی افراد را به صورت ماشین دسته بندی کرد. بنابراین این می تواند به نفع یک ماشین رقیب کار کند. به انسان ها دستور داده می شود که «خودشان باشند»، اما گاهی پاسخ های آن ها بیشتر شبیه آن چیزی است که بازجو انتظار دارد از ماشینی بشنود. [۷۲]  این موضوع این پرسش را مطرح می کند که چگونه می شود اطمینان حاصل کرد که انسان ها انگیزه ای برای «عمکرد انسانی» دارند.
نقاط ضعف > سکوت

یک جنبه بحرانی از آزمون تورینگ این است که یک ماشین نباید با گفته های خود هویت ماشینی خود را فاش کند. بازجو پس از آن باید "شناسایی درست" را با شناسایی طرف صحبت به عنوان ماشین داشته باشد. اگر با این حال یک ماشین در طول یک مکالمه سکوت می کند، آنگاه بازجو نمی تواند ماشین را به غیر از یک حدس محاسبه شده به دقت شناسایی کند. [73] حتی در نظر گرفتن یک انسان موازی/ پنهان به عنوان بخشی از آزمون کمکی به وضعیت نمی کند چون¬که انسان اغلب می تواند به عنوان یک ماشین اشتباه گرفته شود. [74]
نقاط ضعف > بی عملی و بی ربطی: آزمون تورینگ و تحقیقات هوش مصنوعی

محققان محوری هوش مصنوعی استدلال می کنند که تلاش برای گذارندن آزمون تورینگ صرفاً حواس پرتی از تحقیقات پربارتر است. [44] در واقع، آزمون تورینگ مورد تمرکز تلاش های دانشگاهی یا تجاری زیادی نیست—همان طور که استوارت راسل و پیتر نورویگ می نویسند: «محققان هوش مصنوعی توجه چندانی به گذراندن آزمون تورینگ اختصاص نداده اند.» [۷۵]  دلایل متعددی وجود دارد.
اولا که راه های ساده تری برای آزمایش برنامه های آن ها وجود دارد. بیشتر تحقیقات فعلی در زمینه های مرتبط با هوش مصنوعی  با هدف اهداف خاص مانند زمان بندی خودکار، تشخیص شیء ، یا پشتیبانی است. محققان هوش مصنوعی برای آزمایش هوش برنامه هایی که این مشکلات را حل می کنند، به سادگی این وظیفه را به طور مستقیم به آنها می دهند. راسل و نورویگ  قیاسی با سابقه پرواز پیشنهاد می کنند: "هواپیماها با اینکه چقدر خوب پرواز می کنند آزمایش می شوند، نه با مقایسه آن هابا پرندگان". متون مهندسی هواپیما، آنها می نویسند، "هدف از فعالیت های حوزه خود را تحت عنوان ساخت  ماشین آلاتی که پرواز آن ها دقیقا مانند کبوتر است به طوری که می توانند کبوتر های دیگر گول بزنند، تعریف نمی کند. "[75]
دوم اینکه ایجاد شبیه سازهای زندگی های مانند انسان به خودی خود یک مشکل دشوار است که برای رسیدن به اهداف اساسی تحقیقات هوش مصنوعی نیازی به حل آن ها نیست. شخصیت های انسانی باورپذیر ممکن است در یک اثر هنری، یک بازی ، یا یک رابط کاربری پیچیده جالب توجه باشند ، اما آنها بخشی از علم ایجاد ماشین های هوشمند نیستند، که عبارت است از ماشین هایی که مشکلات را با استفاده از هوش حل میکنند.
تورینگ می خواست مثال روشن و قابل درک برای کمک در بحث فلسفه هوش مصنوعی ارائه دهد. [۷۶] جان مک کارتی بیان می کند که فلسفه هوش مصنوعی «بعید است که تأثیر بیشتری برتحقیقات هوش مصنوعی در عمل نسبت به فلسفه علم که به طور کلی بر روی علم تاثیر دارد، داشته باشد.» [77]
نقاط ضعف > علم شناختی

رابرت فرنچ (۱۹۹۰)  این مورد را مطرح می کند که یک بازپرس می تواند با طرح پرسش هایی که فرایندهای سطح پایین (به عنوان ناخودآگاه) شناخت انسان را آشکار می کند، همان طور که توسط علم شناختی مورد مطالعه قرار می گیرد، هم¬صحبتی های انسانی و غیر انسانی را متمایزکند. چنین پرسش هایی جزئیات دقیق تجسم انسان از فکر را آشکار می کند و می تواند یک کامپیوتر را تشخیص دهد مگر اینکه جهان را آنطور که انسان ها تجربه می کنند تجربه کند. [78]
انواع آزمون ها

نسخه های متعدد دیگری از آزمون تورینگ، از جمله نسخه های بازنمایی شده (که ذکر شد)، در طول سال ها مطرح شده اند.
انواع آزمون ها > تست تورینگ معکوس و CAPTCHA

مقالات اصلی: آزمون تورینگ معکوس  و  CAPTCHA
اصلاح آزمون تورینگ که در آن هدف یک یا چند نقش بین ماشین ها معکوس شده اند و انسان یک آزمایش تورینگ معکوس گفته می شود. مثالی ضمنی در کار روانکاو ویلفرد Wilfred Bionبیون[۷۹] است که به ویژه مجذوب «طوفان» شده بود که ناشی از برخورد یک ذهن توسط ذهن دیگر, بود. پیتر سویرسکی، دانشمند ادبی در کتاب سال ۲۰۰۰ خود،[۵۷]   Peter Swirski در میان چندین نقطه اصلی دیگر با توجه به آزمون تورینگ، به طور مفصل در مورد این ایده که او آزمون سویرسکی را اساساً آزمون تورینگ معکوس می نامد، بحث کرد. او اشاره کرد که بیشتر غلبه می کند اگر نه تمام اعتراض های استاندارد تسطیح شده در نسخه استاندارد.
با حمل این ایده به جلو، R. D. Hinshelwood[80] ذهن را به عنوان یک "ذهن به رسمیت شناختن دستگاه" توصیف کرد. چالش این خواهد بود که کامپیوتر بتواند تعیین کند که آیا با یک انسان یا یک کامپیوتر دیگر تعامل دارد یا نه. این گسترش سؤال اصلی است که تورینگ تلاش برای پاسخ به اما، شاید، ارائه یک استاندارد به اندازه کافی بالا برای تعریف یک ماشین است که می تواند "فکر می کنم" در راه است که ما به طور معمول به عنوان مشخصه انسان تعریف است.
CAPTCHA شکلی از آزمون تورینگ معکوس است. قبل از اینکه اجازه داده شود برخی از عمل ها را در یک وب سایت انجام دهد، به کاربر کاراکتر های عددی-الفبایی در یک تصویر گرافیکی به هم ریخته شده ارائه می شود و از او خواسته می شود که آن ها را تایپ کند. این امر برای جلوگیری از استفاده سیستم های خودکار برای سوء استفاده از سایت در نظر گرفته شده است. منطق این است که نرم افزاری به اندازه کافی پیچیده برای خواندن تصویر به ریخته شده، با دقت بالا، وجود ندارد (یا در دسترس کاربر متوسط نیست)، بنابراین هر سیستمی که بتواند این کار را انجام دهد به احتمال زیاد یک انسان است.
بعد از معرفی CAPTCHA نرم افزار هایی که بتوانند CAPTCHA را با دقت مناسبی، به‌وسیلهٔ ی تجزیه و تحلیل الگوهای موجود در موتور تولید CAPTCHA باز خوانی کنند، به سرعت شروع به توسعه یافتند. [۸۱] در سال ۲۰۱۳ محققان شرکت  Vicarious اعلام کردند که سیستمی را برای حل چالش های CAPTCHA که در شرکت هایی چون گوگل ، یاهو ، و پی پال به کار گرفته می شوند را با دقت ۹۰٪ توسعه داده اند. [۸۲] در سال ۲۰۱۴ مهندسان گوگل سیستمی را معرفی کردند که می تواند چالش های CAPTCHA را با دقت ۹۹٫۸٪ شکست دهد. [83] در سال 2015، Shuman Ghosemajumder ، اظهار داشت که سایت های مجرم سایبری ای وجود دارند که چالش های CAPTCHA در قبال دریافت هزینه ای شکست میدهند تا اشکال مختلف تقلب قابل دسترسی باشد. [84]
انواع آزمون ها > موضوع کارشناس آزمون تورینگ

مقاله اصلی: آزمون تورینگ کارشناس موضوع
تنوع دیگری به عنوان آزمون تورینگِ subject-matter expert وجود دارد؛ که در آن پاسخ یک ماشین را نمی توان از یک کارشناس در یک زمینه مشخص متمایز کرد. این موضوع به عنوان «آزمون فیگنباوم» نیز شناخته می شود و توسط ادوارد فیگنباوم در مقاله ای در سال ۲۰۰۳  پیشنهاد شد. [85]
انواع آزمون ها > آزمون تورینگ جامع

"تست تورینگ کل"[49]   تنوعی از آزمون تورینگ است که توسط دانشمند شناختی استوان هارند پیشنهاد شده است،[86] که دو مورد بیشتر به آزمون تورینگ سنتی می افزاید. بازجو همچنین می تواند توانایی های ادراکی سوژه (نیاز به دید رایانه ای) و توانایی سوژه در دستکاری اشیاء (نیاز به رباتیک) را آزمایش  کند. [87]
انواع آزمون ها > سوابق الکترونیکی سلامت

نامه ای در ارتباطات ACM[88] منتشر شده است که مفهوم تولید یک جمعیت بیمار مصنوعی را توصیف می کند و تنوعی از آزمایش تورینگ را برای ارزیابی تفاوت بین بیماران مصنوعی و واقعی پیشنهاد می کند. در این نامه آمده است: «در زمینه EHR، هر چند یک پزشک انسانی می تواند به آسانی بین بیماران انسانی مصنوعی تولید شده و واقعی زنده تمایز قائل شود، اما آیا یک ماشین هوش مصنوعی نیز می تواند این کار را انجام دهد؟» و در ادامه این نامه آمده است: «قبل از اینکه هویت بیمار مصنوعی به یک مشکل بهداشت عمومی تبدیل شود، بازار EHR میتواند از تکنیک های مانند آزمون تورینگ برای اطمینان از قابلیت داده ها و ارزش تشخیصی بهره مند شود. به این ترتیب هر تکنیک جدیدی باید هتروژنی بیماران را در نظر بگیرد و به احتمال زیاد پیچیدگی بیشتری نسبت به آزمون علوم کلاس هشتمی آلن داشته باشد که قادر به تشخیص باشد.»
انواع آزمون ها > حداقل تست سیگنال هوشمند

مقاله اصلی: حداقل تست سیگنال هوشمند
حداقل تست سیگنال هوشمند توسط کریس مک کینستری به عنوان "حداکثرِ انتزاع آزمون تورینگ" پیشنهاد شد،[89] که در آن تنها پاسخ های دودویی (درست/غلط یا بله/خیر) مجاز هستند، تا تنها بر ظرفیت فکر تمرکز کنند.  این مشکلات چتِ متنی مانند سوگیری آنتروپو مورفیسم را حذف میکند و به تقلید از رفتار غیر هوشمند انسان نیاز ندارد به سیستم ها اجازه ی عبور از هوش انسانی را می دهد. سوالات باید هر کدام بدون تغیر بمانند، با این حال، آن را بیشتر شبیه به یک آزمون ضریب هوشی می کند تا بازجویی. از آن به طور معمول برای جمع آوری داده های آماری استفاده می شود که در برابر آن ها عملکرد برنامه های هوش مصنوعی ممکن است اندازه گیری شود. [90]
انواع آزمون ها > جایزه هاتر

سازمان دهندگان جایزه هاتر بر این باورند که فشرده سازی متن زبان طبیعی یک مشکل هوش مصنوعی سخت است که معادل گذراندن آزمون تورینگ است.
آزمون فشرده سازی داده ها دارای مزایایی نسبت به اکثر نسخه ها و تنوع آزمون های تورینگ است، از جمله:
•	یک عدد واحد می دهد که می تواند به طور مستقیم برای مقایسه کدام یک از دو ماشین «باهوش تر است» استفاده شود.
•	نیازی به دروغ گفتن کامپیوتر به قاضی ندارد
از معایب اصلی استفاده از فشرده سازی داده ها به عنوان یک آزمون می باشد:
•	نمی توان انسان ها را این طور آزمایش کرد.
•	معلوم نیست که چه "نمره" خاصی در این آزمون—اگر وجود داشته باشد—معادل گذراندن یک آزمون تورینگ در سطح انسان است.
انواع آزمون ها > آزمایش های دیگر بر اساس فشرده سازی یا پیچیدگی کولموگروف

یک رویکرد مرتبط با جایزه هاتر که در اواخر دهه ۱۹۹۰ بسیار زودتر ظاهر شد، گنجاندن مشکلات فشرده سازی در یک آزمون تورینگ گسترده است. [91]  یا با آزمایش هایی که به طور کامل از پیچیدگی کولموگروف مشتق شده اند. [92] سایر آزمایش های مرتبط در این خط توسط هرناندز-اورالو و دووی ارائه شده است. [93]
ضریب هوشی الگوریتمی، یا AIQ ، تلاشی برای تبدیل اندازه گیری هوش جهانی نظری از لگ و هاتر (بر اساس استنباط استقرای سلیمانوف) به یک آزمون عملی کاری هوش ماشینیاست. [94]
دو مزیت عمده برخی از این آزمایش ها، قابلیت درخواست آن ها در هوش های غیرانسانی و عدم الزام آن ها به آزمایش کنندگان انسانی است.
انواع آزمون ها > آزمون ایبرت

آزمون تورینگ الهام بخش آزمون ایبرت بود که در سال ۲۰۱۱ توسط راجر ایبرت، منتقد فیلم ، پیشنهاد شد که آزمونی است که آیا یک صدای تولید شده مبتنی بر کامپیوتر مهارت کافی از نظر آوا، هجوم ها، زمان بندی و مانند آن دارد تا مردم را به خنده بیندازد.  [95]
پیش بینی

تورینگ پیش بینی کرد که ماشین ها در نهایت قادر خواهند بود آزمون را بگذرانند؛ در واقع او تخمین زد که تا سال ۲۰۰۰ ماشین هایی با حدود ۱۰۰ مگابایت ذخیره سازی قادر خواهند بود ۳۰٪ قضات انسان را در یک آزمایش پنج دقیقه ای گول بزنند و مردم دیگر عبارت «ماشین تفکر» را متناقض در نظر نخواهند گرفت. [۵] (در عمل، از سال ۲۰۰۹–۲۰۱۲، شرکت کنندگان جایزه لوبنر تنها یکبار موفق به گول زدن یک قاضی شدند،  [۹۶]   و این تنها به دلیل شرکت کننده انسانی¬ای بود که وانمود می کرد چت بات است. [97])  او بیشتر پیش بینی کرد که یادگیری ماشین بخش مهمی از ساخت ماشین های قدرتمند خواهد بود، ادعایی که توسط محققان معاصر در هوش مصنوعی قابل قبول تلقی می شود. [70]
دکتر شین تی مولر در مقاله ای که در سال ۲۰۰۸ به نوزدهمین کنفرانس هوش مصنوعی و علوم شناختی غرب میانه ارائه شد، پیش بینی کرد که یک آزمایش تورینگ اصلاح شده به نام «دکاتلون شناختی» می تواند ظرف پنج سال انجام شود. [98]
ری کورزویل آینده گرا با برون یابی رشد نمایی فناوری در طول چند دهه پیش بینی کرد که رایانه های با قابلیت آزمایش تورینگ در آینده ای نزدیک ساخته خواهند شد. او در سال ۱۹۹۰ سال را در حدود سال ۲۰۲۰ تعیین کرد. [۹۹] تا سال ۲۰۰۵، او برآورد خود را تا سال ۲۰۲۹ تمدید کرده بود. [100]
پروژه شرط بندی طولانی شرط Nr. 1 شرط بندی 20،000  دلار بین میچ کاپور (بدبین) و ری کورزویل (خوش بین) در مورد اینکه آیا یک کامپیوتر موفق خواهد شد که آزمون تورینگ طولانی را تا سال 2029 بگذارند. در طول آزمون طولانی در حال حاضر تورینگ، هر یک از سه قاضی آزمون تورینگ مصاحبه های آنلاین از هر یک از چهار نامزد آزمون تورینگ (یکی، کامپیوتر و سه تورینگ تست فویل انسان) به مدت دو ساعت هر یک به مدت مجموع هشت ساعت مصاحبه انجام دهد. شرط بندی برخی شرایط را در به جزئیات مشخص می کند. [101]
کنفرانس ها > کنفرانس تورینگ

سال ۱۹۹۰ چهارمین سالگرد اولین انتشار مقاله «ماشین آلات و هوش محاسباتی» تورینگ بود و علاقه مجدد به این آزمون را به خود دید. دو رویداد قابل توجه در آن سال رخ داد: اولی کنفرانس تورینگ بود که در ماه آوریل در دانشگاه ساسکس برگزار شد، و دانشگاهیان و محققان را از رشته های بسیار متنوعی گرد هم آورد تا در مورد آزمون تورینگ از نظر گذشته، حال و آینده اش بحث کنند؛ دومی تشکیل مسابقه سالانه جایزه لوبنر بود.
بلای ویتبی چهار نقطه عطف عمده در تاریخ آزمون تورینگ را یاد کرد- انتشار "ماشین آلات محاسباتی و هوش" در سال ۱۹۵۰، معرفی ELLIZA توسط جوزف ویزنبام در سال ۱۹۶۶، توسعه¬ی PARRY توسط کنت کولبی  که برای اولین بار در سال ۱۹۷۲ معرفی شد و کنفرانس تورینگ در سال 1990.  [102]
کنفرانس ها > کنفرانس سال 2005 با موضوع سیستم های مکالمه

در نوامبر ۲۰۰۵، دانشگاه سورِی میزبان یک جلسه افتتاحیه یک روزه توسعه دهندگان نهاد مکالمه مصنوعی بود،[۱۰۳] که با حضور برندگان آزمون های عملی تورینگ در جایزه لوبنر: رابی گارنر، ریچارد والاس و رولو کارپنتر برگزار شد. سخنرانان دعوت شده شامل دیوید  هامیل، هیو لوبنر(حامی  Loebner Prizeجایزهلوبنر) و هوما شاه بودند.
کنفرانس ها > سمپوزیوم سال 2008 AISB

به موازات جایزه لوبنر که در سال ۲۰۰۸ در دانشگاه ریدینگ برگزار شد، انجمن مطالعه هوش مصنوعی و شبیه سازی رفتار (AISB)،  میزبان یک جلسه یک روزه برای بحث در مورد آزمون تورینگ بود که توسط جان بارندن ، مارک بیشاپ ، هوما شاه و کوین وارویک سازماندهی شدهبود. [105]   سخنرانان شامل بارونس سوزان گرینفیلد مدیر موسسه سلطنتی،Selmer Bringsjord  ، زندگی نامه نویس تورینگ اندرو هاجس ، و دانشمند "آگاهی¬شناسی" اوون هلند. هیچ توافقی برای یک آزمون تورینگ متعارف ظهور نکرد، هر چند Bringsjord بیان کرد که یک جایزه¬ای قابل منجر خواهد شد که آزمون تورینگ زودتر انجام شود.
کنفرانس ها > سال آلن تورینگ، و تورینگ۱۰۰ در سال ۲۰۱۲

در طول سال ۲۰۱۲ رویدادهای بزرگ متعددی به منظور بزرگداشت زندگی و تأثیر علمی تورینگ رخ داد. گروه تورینگ۱۰۰ از این رویدادها حمایت کرد و همچنین یک رویداد ویژه آزمون تورینگ را در بلچلی پارک در23  ژوئن ۲۰۱۲ برای جشن صدمین سالگرد تولد تورینگ سازماندهی کرد.
آزمون تورینگ

تست تورینگ یک تست از توانایی ماشین است برای نمایش دادن رفتاری هوشمندانه شبیه به انسان.
آزمون تورینگ در سال ۱۹۵۰ توسط آلن تورینگ، ریاضیدان انگلیسی مطرح گردید.
این آزمون توانایی یک ماشین در نشان دادن رفتار هوشمندانه معادل، یا غیرقابل تشخیص از یک انسان است. تورینگ پیشنهاد کرد که یک ارزیاب انسانی در مورد مکالمات زبان طبیعی بین یک انسان و ماشینی که برای تولید پاسخ های شبیه انسان طراحی شده است، قضاوت کند. ارزیاب آگاه خواهد بود که یکی از دو شریک در گفتگو یک ماشین است، و همه شرکت کنندگان از یکدیگر جدا خواهند شد. مکالمه به یک کانال تنها متن مانند صفحه کلید کامپیوتر و صفحه نمایش محدود می شود تا نتیجه به توانایی ماشین در تبدیل گفتار به کلمات  بستگی نداشته باشد. [3]  اگر ارزیاب نتواند به طور قابل اعتمادی به ماشین از انسان بگوید، گفته می شود که ماشین آزمایش را پشت سر کرده است.  نتایج آزمایش به توانایی ماشین در دادن پاسخ های درست به سوالات بستگی ندارد، تنها اینکه پاسخ های آن چقدر نزدیک به پاسخ هایی است که یک انسان میدهد.
ایسوس ئی‌ئی‌ئی پی‌سی

| 0 | 1 |
| --- | --- |
سازنده: ایسوس
گونه: نت‌بوک
سیستم‌عامل: لینوکس (Xandros) ویندوز (اکس‌پی, ۷, ۸٫۱)
CPU: اینتل (سلرون, اتم) ای‌ام‌دی (فیوژن)
ای‌ای‌ای پی‌سی (به انگلیسی: Eee PC) نام یک نت بوک از سری ایسوس ئی ئی ئی؛ محصولی از ایسوس می باشد که در سال ۲۰۰۷ معرفی شد و در نسخه های اولیه سیستم عامل آن لینوکس کم حجم بود و در سری‌های جدید تر با سیستم عامل ویندوز عرضه شد.
ونسا گوزمن

| 0 | 1 |
| --- | --- |
دارای عنوان نمایش زیبایی: دارای عنوان نمایش زیبایی
زادهٔ: ونسا گوزمان نیبلا ۱۹ اکتبر ۱۹۷۶ ‏(۴۸ سال) مکزیکوسیتی
پیشه: بازیگر زن مدل
قد: ۱٫۷۸ متر (۵ فوت ۱۰ اینچ)
همسر: ادواردو رودریگز (طلاق گرفته) اوبرتو بوندونی (۲۰۰۶–۲۰۱۷)
فرزند: ۲
ونسا گوزمن (انگلیسی: Vanessa Guzmán؛ زادهٔ ۱۹ اکتبر ۱۹۷۶) بازیگر، مجری رادیو، بازیگر تلویزیون و مدل اهل مکزیک است.
ارمک (کاشان)

| ارمک ارمک | ارمک ارمک |
| --- | --- |
روستا: روستا
ارمک: ارمک
مختصات: ۳۴°۰۶′۳۸″ شمالی ۵۱°۰۳′۳۹″ شرقی﻿ / ﻿۳۴٫۱۱۰۵۶°شمالی ۵۱٫۰۶۰۸۳°شرقی﻿ / 34.11056; 51.06083: مختصات: ۳۴°۰۶′۳۸″ شمالی ۵۱°۰۳′۳۹″ شرقی﻿ / ﻿۳۴٫۱۱۰۵۶°شمالی ۵۱٫۰۶۰۸۳°شرقی﻿ / 34.11056; 51.06083
فهرست کشورهای مستقل:  ایران
استان‌های ایران: استان اصفهان
شهرستان‌های ایران: شهرستان کاشان
بخش (تقسیمات کشوری): بخش نیاسر
دهستان: دهستان کوه دشت
جمعیت (۲۰۰۶): جمعیت (۲۰۰۶)
 • کل: ۳۰۰
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۳:۳۰ (ساعت رسمی ایران)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۴:۳۰ (ساعت رسمی ایران)
ارمک یک روستا در ایران است که در بخش نیاسر شهرستان کاشان استان اصفهان واقع شده‌است.این روستا در ۴۳ کیلومتری شهر کاشان واقع شده‌است که بعد از گذر از راوند، سرنج، جوشقان، شهر نیاسر، چنار و کمال الملک کله روستای ارمک خواهیم رسید.
این دهستان از شرق به روستای کمال الملک کله و از غرب به روستای رهق و از جنوب به مشهد اردهال و قتلگاه سلطانعلی ابن امام محمد باقر و از شمال به روستای وادقان منتهی می‌شود.
جمعیت

این روستا در دهستان کوه دشت قرار دارد و براساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۸۵، جمعیت آن ٣٠٠ نفر (٩٠ خانوار) بوده‌است.