今天是星期六，早晨6点05，天还没亮，闹钟还没响却突然醒了 脑袋异常的清醒
脑袋里面一直闪现一个概念，图灵测试真的是正确的吗？？？科学上一般证明一个结论的正确性需要举反证来证明该结论无法反驳，则证明这件事情是正确的。
唯物辩证也是要从多个角度多个观点去分析一件事情的多个结果，那么我是不是同样举例来质疑一下图灵测试，凭什么你认为无法辨别出哪个是机器哪个是人则该机器就是人工智能？难道智能就是按人的主观意识达到自己想要的结果就是智能吗？
摘自百度百科图灵测试方法：
被测试人，和一个是声称自己有人类智力的机器。测试时，测试人与被测试人是分开的，测试人只有通过一些装置（如键盘）向被测试人问一些问题，这些问题随便是什么问题都可以。问过一些问题后，如果测试人能够正确地分出谁是人谁是机器，那机器就没有通过图灵测试，如果测试人没有分出谁是机器谁是人，那这个机器就是有人类智能的。
如上方法是机器模拟人，那么平等的反过来，人尽量来模拟机器的一些呆板，对棘手问题的错乱回答的情况
我的质疑观点：
被测试机器，和一个是不声称自己有人类智力的人。测试时，测试人与被测试人是分开的，测试人只有通过一些装置（如键盘）向被测试人问一些问题，这些问题随便是什么问题都可以。问过一些问题后，如果测试人能够正确地分出谁是人谁是机器，那么被测试人没有通过测试，如果测试人没有分出谁是机器谁是人，那么高潮来了,难道就证明被测试人没有人类智能吗？？？
被测试人没有人类智能吗？显然不是的，细思极恐，智能两个字的真正含义是否需要颠覆人本身主观所强加的概念——即我认为是智能就是智能，不是智能就不是智能。
智能以逻辑来看，不能简单的只是以是，否，来表示是否有智能，还应该有第三种表示状态——既是又否
上过初中的人都知道电路的三种状态，通路，断路，短路。而且集成电路中的表示逻辑的逻辑门有非门、与门、与非门、或门、或非门、异或门、同或门，表示复杂逻辑在底层电路不是困难的事情，但是人工智能从1946年的EMIC，到1950年的图灵测试，到1956年的第一次提出人工智能，到1997年的深蓝，到2016年的谷歌的阿尔法狗，虽然有长足的发展但是却跟人类技术爆炸的趋势不成比例。是不是我们从起跑就跑错了方向？？？智能在高等动物身上的本质我理解的就是应激和反射弧，后天的所有学习行为都可归为条件反射。条件反射的启动就是出现了既是又否的情况，就是不清楚，不知道，不理解，无法做出合理回应，所以才启动条件反射加强记忆，下次碰到同样的情况该如何如何。
谷歌神经网络的深度学习是很叼，但是造神的路不应该只有一条路，普通爱好者没有实验室资金设备，也跟大流，在小霸王电脑上用软件模拟神经网络的路我感觉走不通，是不是该到了考虑另辟蹊径的时候。假如一个弱智能聊天机器人数据库足够丰富，能对所有问题做出合理的回应，不知情的人认为是强智能的情况下依然不能改变他是弱智能的本质，对不对？因为他没有自觉，自发，自处理，反射还是人为设置好的，虽然能解决各大公司的客服费用但是依然没有对智能的贡献。
也许该另辟蹊径了。
以上观点或逻辑是否有错误欢迎指正.
脑袋里面一直闪现一个概念，图灵测试真的是正确的吗？？？科学上一般证明一个结论的正确性需要举反证来证明该结论无法反驳，则证明这件事情是正确的。
唯物辩证也是要从多个角度多个观点去分析一件事情的多个结果，那么我是不是同样举例来质疑一下图灵测试，凭什么你认为无法辨别出哪个是机器哪个是人则该机器就是人工智能？难道智能就是按人的主观意识达到自己想要的结果就是智能吗？
摘自百度百科图灵测试方法：
被测试人，和一个是声称自己有人类智力的机器。测试时，测试人与被测试人是分开的，测试人只有通过一些装置（如键盘）向被测试人问一些问题，这些问题随便是什么问题都可以。问过一些问题后，如果测试人能够正确地分出谁是人谁是机器，那机器就没有通过图灵测试，如果测试人没有分出谁是机器谁是人，那这个机器就是有人类智能的。
如上方法是机器模拟人，那么平等的反过来，人尽量来模拟机器的一些呆板，对棘手问题的错乱回答的情况
我的质疑观点：
被测试机器，和一个是不声称自己有人类智力的人。测试时，测试人与被测试人是分开的，测试人只有通过一些装置（如键盘）向被测试人问一些问题，这些问题随便是什么问题都可以。问过一些问题后，如果测试人能够正确地分出谁是人谁是机器，那么被测试人没有通过测试，如果测试人没有分出谁是机器谁是人，那么高潮来了,难道就证明被测试人没有人类智能吗？？？
被测试人没有人类智能吗？显然不是的，细思极恐，智能两个字的真正含义是否需要颠覆人本身主观所强加的概念——即我认为是智能就是智能，不是智能就不是智能。
智能以逻辑来看，不能简单的只是以是，否，来表示是否有智能，还应该有第三种表示状态——既是又否
上过初中的人都知道电路的三种状态，通路，断路，短路。而且集成电路中的表示逻辑的逻辑门有非门、与门、与非门、或门、或非门、异或门、同或门，表示复杂逻辑在底层电路不是困难的事情，但是人工智能从1946年的EMIC，到1950年的图灵测试，到1956年的第一次提出人工智能，到1997年的深蓝，到2016年的谷歌的阿尔法狗，虽然有长足的发展但是却跟人类技术爆炸的趋势不成比例。是不是我们从起跑就跑错了方向？？？智能在高等动物身上的本质我理解的就是应激和反射弧，后天的所有学习行为都可归为条件反射。条件反射的启动就是出现了既是又否的情况，就是不清楚，不知道，不理解，无法做出合理回应，所以才启动条件反射加强记忆，下次碰到同样的情况该如何如何。
谷歌神经网络的深度学习是很叼，但是造神的路不应该只有一条路，普通爱好者没有实验室资金设备，也跟大流，在小霸王电脑上用软件模拟神经网络的路我感觉走不通，是不是该到了考虑另辟蹊径的时候。假如一个弱智能聊天机器人数据库足够丰富，能对所有问题做出合理的回应，不知情的人认为是强智能的情况下依然不能改变他是弱智能的本质，对不对？因为他没有自觉，自发，自处理，反射还是人为设置好的，虽然能解决各大公司的客服费用但是依然没有对智能的贡献。
也许该另辟蹊径了。
以上观点或逻辑是否有错误欢迎指正.
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