هوش و ماشین‌های محاسباتی
ماشین‌های یادگیرنده

در بخش پایانی مقاله، تورینگ افکار خود را در مورد ماشین یادگیری که می‌تواند بازی تقلید را با موفقیت انجام دهد، با جزئیات توضیح می‌دهد.
در اینجا تورینگ ابتدا به ایراد لیدی لاولیس بازمی‌گردد که ماشین فقط می‌تواند کاری را که ما به آن می‌گوییم انجام دهد و او آن را به موقعیتی تشبیه می‌کند که در آن مردی ایده‌ای را به ماشین تزریق می‌کند که ماشین به آن پاسخ می‌دهد و سپس در سکوت فرومی‌رود. او این تفکر را با تشبیه به راکتور اتمی کمتر از (نزدیک به) حالت بحرانی که مترادف است با ماشین در نظر گرفته، و ایده تزریق شده، مثل همان نوترونی است که از بیرون راکتور اتمی وارد آن می‌شود. نوترون اختلال خاصی ایجاد می‌کند که در نهایت از بین می‌رود. تورینگ سپس بر این قیاس استوار می‌شود و ذکر می‌کند که اگر اندازه راکتور به اندازه کافی بزرگ باشد، نوترونی که وارد آن می‌شود اختلالی ایجاد می‌کند که تا زمانی که کل سوخت داخل راکتور از بین برود افزایش می‌یابد، حالت راکتور فوق بحرانی خواهد بود. تورینگ سپس این سؤال را مطرح می‌کند که آیا می‌توان این تشبیه یک راکتور فوق بحرانی را به ذهن انسان و سپس به ماشین تعمیم داد؟ او نتیجه می‌گیرد که چنین تشبیهی واقعاً برای ذهن انسان مناسب است با «به نظر می‌رسد برای ذهن انسان یک چنین تشبیهی وجود دارد. به نظر می‌رسد که اکثر آنها (ذهن انسان‌ها) «زیر بحرانی» هستند، یعنی در این قیاس با راکتورهای در حالت زیر (قبل) حالت بحرانی مطابقت دارند. ایده ای که به چنین ذهنی ارائه می‌شود به‌طور متوسط کمتر از یک ایده در پاسخ ایجاد می‌کند. نسبت کوچکی از این فرایندها، فوق بحرانی هستند. ایده ای که به چنین ذهنی ارائه می‌شود ممکن است یک "نظریه" کامل متشکل از ایده‌های ثانویه، ثالث و دورتر را ایجاد کند." او در نهایت می‌پرسد که آیا می‌توان ماشینی ساخت که فوق بحرانی باشد؟
تورینگ سپس اشاره می‌کند که وظیفه ایجاد ماشینی که بتواند بازی تقلید را انجام دهد، با برنامه‌نویسی است و او فرض می‌کند که تا پایان قرن واقعاً برنامه‌ریزی ماشینی برای بازی کردن از نظر فنی امکان‌پذیر خواهد بود. او سپس اشاره می‌کند که در فرایند تلاش برای تقلید از ذهن انسان بالغ، توجه به فرآیندهایی که منجر به قرار گرفتن ذهن بالغ در وضعیت فعلی می‌شود، مهم می‌شود. که او آن را به‌طور خلاصه بیان می‌کند:
با توجه به این روند، او می‌پرسد که آیا مناسب تر است که ذهن کودک را به جای ذهن بزرگسالان برنامه‌ریزی کنیم و سپس ذهن کودک را تحت یک دوره آموزش قرار دهیم؟ او کودک را به یک دفترچه یادداشت تازه خریداری شده تشبیه می‌کند و حدس می‌زند که به دلیل سادگی آن راحت تر برنامه‌ریزی می‌شود. سپس این مشکل به دو بخش، برنامه‌ریزی ذهن کودک و فرایند آموزش آن تقسیم می‌شود. او اشاره می‌کند که در اولین تلاش، مطابق خواست آزمایشگر (برنامه‌نویس)، از ذهن یک کودک انتظار نمی‌رود. یک فرایند یادگیری که شامل روشی برای پاداش و تنبیه است باید وجود داشته باشد که الگوهای مطلوب را در ذهن انتخاب کند. تورینگ اشاره می‌کند که کل این فرایند تا حد زیادی شبیه به فرایند تکامل توسط انتخاب طبیعی است که در آن شباهت‌ها عبارتند از:
پس از این بحث، تورینگ به جنبه‌های خاصی از ماشین یادگیرنده می‌پردازد:
ماهیت پیچیدگی ذاتی: ماشین کودک یا می‌تواند تا حد امکان ساده باشد و صرفاً با اصول کلی سازگار باشد، یا ماشین می‌تواند یک سیستم کامل استنتاج منطقی برنامه‌ریزی شده در آن داشته باشد. این سیستم پیچیده‌تر توسط تورینگ به این صورت توضیح داده می‌شود که ".. به گونه ای خواهد بود که حافظه ماشین تا حد زیادی با تعاریف و گزاره‌ها اشغال شده. گزاره‌ها دارای انواع مختلفی از وضعیت هستند، به عنوان مثال، حقایق ثابت شده، حدس‌ها، نظریه‌های اثبات شده توسط ریاضیات، گزاره‌های ارائه شده توسط یک مرجع، عباراتی که شکل منطقی گزاره را دارند اما ارزش اعتقادی ندارند. برخی از گزاره‌ها را می‌توان به عنوان «واجب» توصیف کرد. ماشین باید به گونه ای ساخته شود که به محض اینکه یک امر ضروری به عنوان "به خوبی تثبیت شده" طبقه بندی شود، اقدام مناسب به طور خودکار انجام شود.". با وجود این سیستم منطقی داخلی، استنتاج منطقی برنامه‌ریزی شده در آن، رسمی نیست، بلکه عملگراتر است. به‌علاوه، ماشین بر روی سیستم منطقی داخلی خود با روش «استقرای علمی» خود را توسعه می‌دهد (می‌سازد)..
ناآگاهی آزمایشگر: ویژگی مهم یک ماشین یادگیرنده که تورینگ به آن اشاره می‌کند، ناآگاهی آموزگار از وضعیت درونی ماشین‌ها در طول فرایند یادگیری است. این برخلاف یک ماشین حالت گسسته معمولی است که در آن هدف داشتن درک روشنی از وضعیت داخلی ماشین در هر لحظه در طول محاسبه است. دیده خواهد شد که ماشین کارهایی را انجام می‌دهد که ما اغلب نمی‌توانیم آن‌ها را معنا کنیم یا کاری را انجام می‌دهد که به نظر ما کاملاً تصادفی است. تورینگ اشاره می‌کند که این شخصیت (عملکرد) خاص درجه خاصی از آنچه را که ما هوش می‌دانیم به ماشین می‌بخشد، زیرا رفتار هوشمند شامل انحراف از جبر کامل محاسبات متعارف است، اما فقط تا زمانی که انحراف باعث ایجاد حلقه‌های بی‌معنی، یا رفتار تصادفی نشود.
اهمیت رفتار تصادفی: اگرچه تورینگ به ما در مورد رفتار تصادفی هشدار می‌دهد، اما اشاره می‌کند که القای عنصر تصادفی در یک ماشین یادگیرنده، در یک سیستم ارزشمند است. او اشاره می‌کند که این می‌تواند در جایی که ممکن است چندین پاسخ صحیح وجود داشته باشد یا پاسخ‌هایی که ممکن است به گونه‌ای باشد که یک رویکرد سیستماتیک چندین راه‌حل غیر رضایت‌بخش برای یک مسئله را قبل از یافتن راه‌حل بهینه بررسی کند، رخ دهد. البته که ممکن است این امر، حمل بر ناکارآمدی فرایند سیستماتیک شود. تورینگ همچنین اشاره می‌کند که فرایند تکامل، مسیر جهش‌های تصادفی را طی می‌کند تا راه‌حل‌هایی را بیابد که به نفع یک ارگانیسم باشد، اما او همچنین اذعان می‌کند که در مورد تکامل، روش سیستماتیک یافتن راه‌حل، ممکن نخواهد بود.
تورینگ با گمانه‌زنی دربارهٔ زمانی که ماشین‌ها با انسان‌ها در کارهای فکری متعدد رقابت می‌کنند، نتیجه می‌گیرد و کارهایی را پیشنهاد می‌کند که می‌توان از آنها برای شروع آن استفاده کرد. تورینگ سپس پیشنهاد می‌کند که کارهای انتزاعی مانند بازی شطرنج می‌تواند نقطه خوبی برای شروع روش دیگری باشد که او آن را اینگونه بیان می‌کند: «بهتر است بهترین اندام‌های حسی را که پول می‌تواند بخرد، در اختیار دستگاه قرار دهید و سپس به آن یاد دهید که بفهمد و انگلیسی صحبت کن.".
بررسی پیشرفت در هوش مصنوعی که به دنبال آن انجام شد، نشان می‌دهد که ماشین یادگیرنده مسیر انتزاعی پیشنهادی تورینگ را در پیش گرفت، مانند دیپ بلو، یک کامپیوتر شطرنج که توسط IBM ساخته شده بود و قهرمان جهان، گری کاسپاروف را شکست داد. (اگرچه، این نیز بحث‌برانگیز است). و بازی‌های شطرنج رایانه ای متعددی که می‌توانند از اکثر آماتورها پیشی بگیرند. در مورد پیشنهاد دوم تورینگ، برخی نویسندگان آن را به عنوان فراخوانی برای یافتن شبیه‌سازی (مانسته/همانند) برای توسعه شناختی انسان تشبیه کرده‌اند. و چنین تلاش‌هایی برای یافتن الگوریتم‌های اساسی که توسط آن‌ها کودکان ویژگی‌های دنیای اطراف را یادمی‌گیرند، تازه شروع شده‌است.