1950 年，英国数学家阿兰?图灵（Alan Turing）提出了图灵测试（Turing Test）的概念，以测试机器是否能够像人类一样进行思考。基本形式是机器程序与人之间的简短对话。如果一个机器程序能够骗过判断者，使其误认为是人类所答，则该程序通过测试。

图灵的初衷是希望为类人人工智能提供测试的标准，并且预测了到 2000 年会有机器能够通过测试。但在 2014 年第一个通过测试的机器才出现。一个俄罗斯团队开发的一款聊天软件通过了测试。在测试中，该聊天软件模仿一名来自乌克兰的 13 岁男孩，并且成功地让 33% 的裁判相信了这一点。

该团队选择的方法必定不会是图灵喜欢的，他们把机器人的背景设置为不以英语为母语的 13 岁乌克兰男孩，这样他就可以合理地回避绝大部分问题。这反应了早年定义的图灵测试的一个致命的问题：如果被测试的机器不具备人类的思维以应对测试者的问题，它可以选择以各种模式去绕开或回避问题，回避的理由可以为他的背景，比如这个例子的一个非英语母语的儿童；也可以不需要把背景仅仅作为一种风格设定：我就是不喜欢好好回答问题。这些方法已经在现有的应答机器上得到广泛的使用。

现有的语言应答技术可以靠投机取巧通过测试，但用户总是会在和其聊天不超过 1 个小时之后就因为发现其应答的套路而感到厌倦，因为它不是经历了如同正常人类那样的思维而做出应答，事实上它根本不知道自己在说什么。这就和一个针对理解力或思维能力的考试，能够通过死记硬背去通过那样，考试的效力是有问题的。

所以让我们回到当年图灵的起点，考虑一个前提性的问题：人工智能需要测试做什么？我们通过测试来评估一个人工智能实体的智能的等级。正如当年的图灵对人工智能的定位——类人人工智能，他设计的测试也是基于这样的假设：如果机器能够像人那样思维，也就能够像人那样去聊天，并且分不出是真是假。

这里我需要表达两个观点：

其一：把人工智能定义为类人人工智能是一个朴素的想法，我们这样的工程叫做基于逻辑仿生的思维工程。虽然在最近几年我们创造出越来越多设计巧妙的算法去实现各类智能功能，并且在很多局部功能上超越人类，人们开始忘记人工智能从一开始就有的朴素的目标——再现人类的智能机制。但这些局部功能蕴含的能量与人类智能机制所蕴含的能量相比却相差不止一个数量级。这是我在逻辑仿生的思维工程领域探索 5 年时间，一直未曾停止过传播的观念。

简单而言，你可以试图去对人类的智能功能进行拆分，比如分为：对象识别功能、事件识别功能、事件规律识别功能、逻辑思维功能、记忆功能、联想功能、决策计划功能、表达功能等等。对于人类而言，每个局部功能都不是很强：人类的数字运算能力很弱，思维是单线程缓慢地进行的，记忆调用的效率低遗忘率高……但是这些弱小的局部功能却依然创造了现有的文明，乃是因为：对于绝大部分复杂的智力目标的实现，固然每个局部功能的好坏会在效率上产生影响，但决定成败的却是这些功能是否能够很好配合去支持探索和认知的过程：询问、查阅资料、分解认知目标、形成计划、从记忆中寻找相关的信息、设计实验、观察、抽象归纳演绎等逻辑认知、根据新的认知改变计划……人类未必能够直接解决问题，但是总是能够在探索过程中逐渐积累解决问题所需要的认知，直到完成目标。这里「很好的配合」蕴含着这些上层的功能不仅仅是在功能层面相互配合，支持它们的底层的机制同样具有很强的联系。这使得利用某种算法实现的局部功能在嵌入整体系统的时候都会有所缺失。我们无法切割人类智能功能，且在不考虑底层联系的情况下分别用算法去实现，再组织起来。唯一的方法就是效仿造物造人的道理去创造人工智能——其结果就是类人人工智能。

其二，图灵在他的年代没有实践的条件，所以只能给出一个笼统的目标，在我们几年的实践中，我们能够清晰地看到：在逻辑仿生的思维工程中，类人人工智能绝不是一蹴而就的。整个技术的发展有其明确的路径规律。我们完全可以建立一个新的、精细的测试体系来判断类人人工智能在工程上的进展程度。

我们陈述了在这个工程中，我们是「效仿造物造人去创造人工智能」，这可以类比为临摹的过程。因为临摹的对象是我们自己，所以这个工程的信息来源就是我们对自身智能的反思。接下来，我们能够直接反思到的信息必定是我们意识到的或是曾经意识到的，所意识到的包括了各个维度的感知体验：看到的、听到的、闻到的……这些是外感；还有思维体验、情绪体验、动机体验……这些是内感。在工程上我们称其为「意识流（conscious flow）」。因为 conscious flow 是我们反思的信息源头，所以在逻辑仿生的思维工程中，我们必定把 conscious flow 作为架构的起点。如果把人类大脑中流转的信息类比为食物，那么 conscious flow 就像日本寿司餐馆中的传送带，我们可以一般化地把人类智能系统中其他子系统想象成是食客，它们会从传送带上拿走一些信息进行加工，同时也是食物的生产者，因为它们会把加工完的信息放回来。能够把 conscious flow 中流转的信息储存起来的子系统－－这就是记忆，也是我们能够进行反思的原因；有一些子系统会把 conscious flow 中的信息输出，形成语言和行为。