اگر جهان ما از رشته‌های ارتعاشی ساخته شده باشد چه؟ اگر این رشته‌های نامرئی برای ایجاد انواع مختلف ماده و انرژی در این جهان ارتعاش کنند چه؟
نظریه ریسمان مفهومی در فیزیک است که بیان می‌کند جهان از رشته‌های کوچک ارتعاشی ساخته شده است که از کوچکترین ذرات زیراتمی نیز کوچکتر هستند.
همانطور که این رشته‌های بنیادی می‌پیچند، تا می‌شوند و ارتعاش می‌کنند، ماده، انرژی و انواع پدیده‌ها مانند الکترومغناطیس، گرانش و غیره را ایجاد می‌کنند.

نظریه ریسمان چیست؟
نظریه ریسمان یک چارچوب نظری است که سعی دارد به مشکلات چگونگی و چرایی شکل‌گیری جهان کنونی بپردازد. در نظریه ریسمان، ذرات نقطه‌ای با موجودیت‌های یک‌بعدی به نام رشته جایگزین می‌شوند. نظریه ریسمان توضیح می‌دهد که این رشته‌های بی‌نهایت کوچک چگونه سفر می‌کنند و با یکدیگر تعامل دارند. در مقیاس‌های کلاسیک نرمال (بزرگتر از مقیاس ریسمان)، یک رشته بسیار شبیه به یک ذره معمولی با بار، جرم و سایر ویژگی‌های خود است. ویژگی‌های رشته‌ها مستقیماً توسط حالات ارتعاشی آنها کنترل می‌شود.

یکی از شرایط ارتعاشی رشته‌ها با حالات گراویتون مطابقت دارد. این یک ذره کوانتومی است که نیروی گرانش را تنظیم می‌کند. در این زمینه، نظریه ریسمان همچنین به عنوان نظریه گرانش کوانتومی شناخته می‌شود.
اتحاد فیزیک کوانتومی و نسبیت از زمان ظهور فیزیک مدرن بزرگترین مانع بوده است. بسیاری از فیزیکدانان مشهور نظریه ریسمان را به عنوان نظریه همه چیز می‌دانند. این نظریه به عنوان چارچوب نهایی در نظر گرفته می‌شود که می‌تواند نسبیت عام و فیزیک کوانتومی را با هم ادغام کند. بدون یک نظریه یکپارچه، نمی‌توانیم فراتر برویم، زیرا هر دو مکانیک تقریباً همه چیزهایی را که فیزیک مدرن با آن سروکار دارد، کنترل می‌کنند.
مکانیک کوانتومی تمام پدیده‌ها را در سطح زیراتمی تنظیم می‌کند و نسبیت عام فعالیت‌های عظیم بین ستاره‌ای در جهان را کنترل می‌کند. نکته عجیب این است که هر دوی آنها به خوبی با هم ترکیب نمی‌شوند. پیشگامان نظریه ریسمان پیشنهاد می‌کنند که نظریه ریسمان می‌تواند ناهماهنگی‌های بین این دو قلمرو فیزیکی را حل کند.

ریشه های نظریه ریسمان
در نسبیت عام، گرانش نیرویی است که فضا-زمان را در اطراف اجسام فوق‌العظیم خم و پیچ می‌دهد. اگرچه گرانش یکی از چهار نیروی بنیادی در طبیعت است، اما در مقایسه با سه نیروی دیگر (الکترومغناطیس، نیروی ضعیف و نیروی قوی) بسیار ضعیف است. بنابراین، نمی‌توان آن را در مقیاس ذرات زیراتمی مشاهده یا شناسایی کرد. با این حال، گرانش در سناریوهای مسافت طولانی بسیار غالب است. این نیرو ساختار جهان ماکروسکوپی (کهکشان‌ها، سیارات، ستارگان، ماه) را کنترل می‌کند.

از نظر مکانیک کوانتومی، گرانش تأثیر چندانی ندارد. ماهیت احتمالی قلمرو کوانتومی نیز چالش قابل توجهی برای القای گرانش در قلمرو کوانتومی ایجاد می‌کند.
به طور کلی، گرانش به عنوان یک ذره به تنهایی عمل نمی‌کند. حتی اگر یک مدل فرضی برای توضیح ماهیت ذره‌ای ذره گرانش معرفی شود، قوانین اساسی انرژی را نقض می‌کند.
در دهه 1970، نظریه‌پردازان سعی کردند ایده خود تخریبی ذرات گرانشی نقطه‌ای را کنار بگذارند. به جای ذرات نقطه‌ای، رشته‌ها معرفی شدند. حتی اگر رشته‌ها برخورد کنند، هیچ مشکل انرژی بی‌نهایت وجود نخواهد داشت. رشته‌ها می‌توانند به آرامی برخورد کرده و بازگردند بدون اینکه بی‌نهایت‌های فیزیکی بی‌معنی را نشان دهند.

ویدئویی درباره تاریخچه گرانش

نظریه ریسمان بوزونی یکی از اولین نسخه‌های نظریه ریسمان بود. این نظریه فقط شامل ذرات بنیادی به نام بوزون‌ها بود. سپس به نظریه ابرریسمان تکامل یافت. این نظریه عمدتاً رابطه‌ای به نام ابرتقارن بین بوزون‌ها و فرمیون‌ها را معرفی کرد. بعداً، فیزیکدانان پنج نسخه ملموس را توسعه دادند.

رشته‌ها در نظریه ریسمان
نظریه ریسمان از ایده مدل‌سازی مجدد ذرات نقطه‌ای به موجودیت‌های یک‌بعدی به نام رشته‌ها توسعه یافت. تعامل رشته‌ها را می‌توان با تعمیم نظریه اختلال از نظریه میدان کوانتومی به سادگی بیان کرد.
از آنجایی که نظریه ریسمان هیچ توضیح غیر مزاحم کاملی ندارد، بیشتر سؤالات فرضی و نظری هنوز خارج از حوزه آنها هستند.

یک رشته می‌تواند باز یا بسته باشد. یک رشته باز دارای دو انتهای باز است و یک رشته بسته یک حلقه بسته را تشکیل می‌دهد. رشته‌ها دارای ابعاد کوچکی هستند، تقریباً به اندازه طول پلانک
\( \begin{array}{l}10^{-32}\end{array} \)
متر. این مقیاسی است که تصور می‌شود گرانش کوانتومی در آن مهم شود. در مقیاس‌های کلاسیک یا نسبیت عام، رشته‌ها تفاوت چندانی با ذرات نقطه‌ای صفر بعدی ندارند. ماهیت ارتعاشی رشته‌ها ویژگی‌های ذره را تعیین می‌کند.
نسخه‌های مختلف نظریه ریسمان
اگرچه نظریه ریسمان بوزونی اولین نسخه ملموس از نظریه ریسمان بود، اما فقط به بوزون‌ها (گروهی از ذرات که نیروها را بین فرمیون‌ها یا ماده منتقل می‌کنند) مربوط می‌شد. برای مذاکره در مورد چنین محدودیت‌هایی، نظریه ریسمان بوزونی با کلاسی از نظریه‌ها به نام نظریه‌های ابرریسمان جایگزین شد. این نظریه‌ها هم فرمیون‌ها و هم بوزون‌ها را توضیح می‌دهند. بنابراین کل مدل استاندارد تحت فرضیه نظریه ریسمان قرار گرفت. برجسته‌ترین توسعه، معرفی ابرتقارن بود. این امر به هر بوزون اجازه می‌دهد تا یک فرمیون متقابل داشته باشد.

انواع مختلفی از نظریه ابرریسمان وجود دارد.

نوع I
نوع IIA
نوع IIB
نظریه ریسمان هتروتیک (SO(32)
نظریه ریسمان هتروتیک (E8×E8).

نسخه‌های مختلف مجموعه‌های مختلفی از رشته‌ها دارند. ذراتی که در سطوح انرژی پایین تشکیل می‌شوند، تقارن‌های متفاوتی را نشان می‌دهند.
نظریه‌های هتروتیک، TypeIIB و TypeIIA فقط از رشته‌های بسته تشکیل شده‌اند. با این حال، Type I از هر دو رشته بسته و باز تشکیل شده است.

نظریه M
در سال 1995، ادوارد ویتن اظهار داشت که همه نسخه‌های نظریه ریسمان فقط موارد محدود مختلفی از یک نظریه ابر هستند.
این نظریه به نام نظریه M شناخته می‌شود. این نظریه بر اساس یازده بعد است. ادوارد این نتیجه‌گیری را بر اساس یافته‌های مایکل داف، کریس هال، آشوک سن و پل تاونسند فرموله کرد.

ابعاد چندگانه در نظریه ریسمان
ما به عنوان انسان فقط می‌توانیم سه بعد (طول، ارتفاع و عرض) را درک و کنترل کنیم. با ظهور نسبیت عام، زمان به عنوان بعد چهارم در نظر گرفته می‌شود. تنها تفاوت این است که ما می‌توانیم سه بعد فضایی اول را کنترل کنیم، اما نمی‌توانیم بعد زمان را کنترل کنیم.
در نسبیت عام، فضا و زمان جدا نیستند. فضا-زمان یک موجودیت واحد است.
گرانش به عنوان محصول جانبی هندسه فضا-زمان در نظر گرفته می‌شود.

نظریه ریسمان باید ابعاد فضایی-زمانی بسیار بیشتری نسبت به فضا-زمان استاندارد 3 بعدی یا 4 بعدی را برای یک پایه ریاضی قوی در خود جای دهد.
در نظریه ریسمان بوزونی و ابرریسمان به ترتیب بیست و شش و ده بعد وجود دارد.
با این حال، نظریه M به فضا-زمانی با 11 بعد اشاره می‌کند.

برین‌ها در نظریه ریسمان
برین‌ها اشیائی هستند که می‌توانند تحت محدودیت‌های مکانیک کوانتومی از طریق بافت فضا-زمان حرکت کنند.
برین‌ها دارای جرم هستند و می‌توانند ویژگی‌هایی مانند بار داشته باشند.
برین موجودیتی است که در ابعاد متعددی گسترش یافته است. مفهوم برین در نظریه‌های رشته‌ای و جهانی مانند نسبیت عام و مکانیک کوانتومی پدید می‌آید.

در اینجا برخی از جنبه‌های فنی برین‌های مختلف آورده شده است.

یک برین 0 بعدی یک موجودیت صفر بعدی است.
نقطه: برین 1 بعدی یک موجودیت یک بعدی است.
رشته: برین 2 بعدی یک موجودیت دو بعدی است.
غشاء: برین p بعدی یک موجودیت p بعدی است. از آنجایی که چند نوع نظریه ریسمان دارای نه بعد فضایی هستند، برین‌های p می‌توانند مقادیر ابعادی p تا 9 را داشته باشند.

محدودیت‌های نظریه ریسمان

چالش اصلی نظریه ریسمان این است که کل نظریه در همه سناریوها تعریف سازگار ندارد.
اگرچه نظریه ریسمان اغلب به عنوان نظریه همه چیز مورد ستایش قرار می‌گیرد، اما هنوز در ترکیب فیزیک کوانتومی و نسبیت عام در یک نظریه جهانی واحد مشکل دارد.
مانع دیگری که نظریه ریسمان پیش روی ما می‌گذارد، پیش‌بینی جهان‌های متعدد است. منظره جهان‌های متعدد تلاش‌ها برای ایجاد نظریه‌های فیزیک ذرات تحت نظریه ریسمان را پیچیده کرده است.
در مکانیک کوانتومی، اصل وابستگی مشاهده‌گر یک ویژگی اساسی است. نظریه ریسمان هنوز قادر به ادغام و حل این ماهیت کوانتومی نیست.
نظریه ریسمان نتوانسته انرژی تاریک و ماده تاریک را توضیح دهد. آنها تقریباً 95 درصد از جهان شناخته شده را تشکیل می‌دهند.
نظریه ریسمان نمی‌تواند بیان کند که آیا نیروها و ذرات در فیزیک کوانتومی می‌توانند با هم ادغام یا یکپارچه شوند یا خیر.
نظریه ریسمان توضیح پایداری از چگونگی ایجاد ثابت‌ها توسط طبیعت در مدل استاندارد (فیزیک ذرات) ندارد.

| پیوندهای مرتبط
فیزیک کوانتومی
نسبیت
آلبرت اینشتین
مکانیک
|
| --- |
پرسش‌های متداول - FAQ
س1
نظریه ریسمان چیست؟
نظریه ریسمان یک چارچوب نظری است که سعی دارد به مشکلات چگونگی و چرایی شکل‌گیری جهان کنونی بپردازد.
این نظریه بیان می‌کند که جهان از رشته‌های کوچک ارتعاشی ساخته شده است که از کوچکترین ذرات زیراتمی نیز کوچکتر هستند.
س2
در نظریه M چند بعد وجود دارد؟
در نظریه M یازده بعد وجود دارد.
نظریه ریسمان بوزونی دارای بیست و شش بعد است، در حالی که نظریه ابرریسمان دارای ده بعد است.
س3
نسخه اصلی نظریه ریسمان کدام است؟
نظریه ریسمان بوزونی نسخه اصلی نظریه ریسمان است.
س4
منظور از رشته‌ها در نظریه ریسمان چیست؟
نظریه ریسمان از ایده مدل‌سازی مجدد ذرات نقطه‌ای به موجودیت‌های یک‌بعدی به نام رشته‌ها توسعه یافت.
یک رشته می‌تواند باز یا بسته باشد. یک رشته باز دارای دو انتهای باز است و یک رشته بسته یک حلقه بسته را تشکیل می‌دهد. رشته‌ها دارای ابعاد کوچکی هستند، تقریباً به اندازه طول پلانک 10 به توان منفی 32 متر.
س5
نسخه‌های مهم نظریه ابرریسمان کدامند؟
اینها پنج نسخه مهم از نظریه ریسمان هستند.

نوع I،
نوع IIA،
نوع IIB،
نظریه ریسمان هتروتیک (SO(32)
نظریه ریسمان هتروتیک (E8×E8).

با این حال، همه این نسخه‌ها فقط موارد خاصی از نظریه گسترده‌تر M هستند.
همراه با BYJU’S باشید و عاشق یادگیری شوید!


فهرست مطالب

مقدمه
موتورهای V6 و V8
مصرف برق
مصرف و راندمان سوخت
انعطاف‌پذیری
عملکرد و راندمان
سرعت
کاربردهای موتور V8
نتیجه‌گیری
منابع

مقدمه
از زمان توسعه وسایل نقلیه برای جایگزینی کالسکه اسبی، مسائلی مانند راندمان، اسب بخار و مصرف سوخت، بسیاری از بحث‌های خودروسازی را تحت تأثیر قرار داده است. یکی از مسائل مهم، رابطه بین اندازه موتور و عملکرد خودرو است. خودروسازان با چالش ساخت موتورهایی روبرو هستند که خروجی قدرت و عملکرد را برای تجربه رانندگی عالی ترکیب کنند. آن‌ها برای ساخت مؤثرترین، قدرتمندترین و بهترین موتور رقابت می‌کنند. انواع مختلفی از موتورها در بازار خودرو توسط سازندگان مختلف توسعه یافته‌اند. دو مورد از رایج‌ترین آن‌ها موتورهای V6 و V8 هستند. این مقاله نشان می‌دهد که موتورهای V8 بر اساس جنبه‌هایی مانند خروجی قدرت، انعطاف‌پذیری، عملکرد، راندمان سوخت و سرعت، از موتورهای V6 بهتر هستند.

موتورهای V6 و V8
موتور V6 شامل شش سیلندر است که پیستون‌های آن به یک میل لنگ مشترک متصل هستند. این موتور به طور گسترده در خودروهای کوچک استفاده می‌شود. ظرفیت جابجایی آن از 2.5 لیتر تا 4 لیتر متغیر است. با این حال، موتورهای کوچکتر و بزرگتر نیز در بازار موجود هستند. نسخه‌های قدیمی‌تر موتور با مشکل احتراق نامنظم مواجه بودند که باعث کاهش راندمان آن می‌شد.
در مقابل، موتورهای مدرن دارای ویژگی‌هایی هستند که این مشکل را از بین می‌برند. به عنوان مثال، موتورهای مدرن به میل‌لنگ‌هایی مجهز شده‌اند که احتراق مداوم را تسهیل می‌کنند. پس از توسعه، موتور V6 عمدتاً در خودروهای مسابقه‌ای استفاده می‌شد.
از طرف دیگر، موتور V8 شامل هشت سیلندر است که پیستون‌های آن به یک میل لنگ مشترک متصل هستند (Philips par2). سازندگان موتورهای مدرن طرح‌های متقاطع پیچیده‌ای را در معماری موتور برای جلوگیری از ارتعاشات گنجانده‌اند. موتور V8 در بسیاری از خودروها از جمله خودروهای فرانسوی، ژاپنی، ایتالیایی، سوئدی و آمریکایی رایج است. برجستگی آن در بسیاری از کشورها نشان‌دهنده انعطاف‌پذیری، عملکرد و راندمان سوخت آن است.

مصرف برق
موتورهای V6 و V8 سطوح عملکرد متفاوتی از نظر خروجی قدرت دارند. تجزیه و تحلیل این دو موتور بر اساس مصرف سوخت نشان می‌دهد که خروجی قدرت به عوامل مختلفی مانند شرایط رانندگی و سرعت بستگی دارد. موتور V6 کوچکتر از V8 است (Philips par2). بنابراین، به ورودی N/V بالاتری نسبت به V8 نیاز دارد. N/V نسبت است که رابطه بین سرعت خودرو و سرعت موتور را نشان می‌دهد. V6 برای شتاب‌گیری به نسبت گشتاور بالاتری نیاز دارد (King par2). این بدان معناست که با سرعت یکسان، سریع‌تر از V8 می‌چرخد.
در مقابل، موتور V8 برای شتاب‌گیری به خروجی N/V کمتری نیاز دارد. تعداد چرخش زیاد، نیروهای اصطکاکی بالایی ایجاد می‌کند که مصرف برق بیشتری دارند (King par3). مصرف برق بالا یکی از معایب موتور V6 است. V8 برق کمتری مصرف می‌کند زیرا چرخش‌های کمتری ایجاد می‌کند که مقدار کمی نیروهای اصطکاکی تولید می‌کنند (Philips par4). موتور کوچکتر در سرعت‌های زیر 80 مایل در ساعت کارآمدتر است. در سرعت‌های پایین‌تر، موتور کوچکتر برق کمتری مصرف می‌کند زیرا در بارهایی نزدیک به اوج راندمان خود کار می‌کند. با این حال، در سرعت‌های بالاتر از 80 مایل در ساعت، در بارهایی کار می‌کند که از اوج راندمان آن فراتر می‌رود (King par4). در سرعت‌های بالاتر، موتور بزرگتر قدرتمندتر است زیرا در بارهایی زیر اوج راندمان خود کار می‌کند.

مصرف و راندمان سوخت
یک موتور کوچک در صورت ثابت ماندن عواملی مانند سرعت و وزن، سوخت کمتری نسبت به یک موتور بزرگ مصرف می‌کند. با این حال، مصرف سوخت همچنین توسط سرعت خودرو نسبت به بار آن تعیین می‌شود. مصرف سوخت برای هر دو موتور به وزن وسیله نقلیه بستگی دارد. در سرعت‌های کمتر از 80 مایل در ساعت، موتور V6 سوخت کمتری مصرف می‌کند. با این حال، در سرعت‌های بالاتر از 80 مایل در ساعت، V8 سوخت کمتری مصرف می‌کند (King par4). این به دلیل اصطکاک کم ناشی از چرخش‌های کمتر موتور است. بنابراین، اگر دو وسیله نقلیه مجهز به این دو نوع موتور، بارهای مساوی حمل کنند، وسیله نقلیه با موتور V8 نسبت به وسیله نقلیه با موتور V6 اقتصادی‌تر است. به همین دلیل، موتور V8 اقتصادی‌تر از V6 است. به عنوان مثال، بسیاری از خودروهای مسابقه‌ای و پرسرعت از فناوری موتور V8 به دلیل راندمان سوخت آن استفاده می‌کنند (Philips par6). خودروسازان در حال ادغام فناوری‌های مختلفی در موتورهای V8 برای بهبود راندمان سوخت هستند. یکی از این فناوری‌ها، فناوری جابجایی چندگانه (MDS) است. موتورهای V8 مدرن به دلیل پیشرفت‌های فناوری نسبت به موتورهای سنتی اقتصادی‌تر هستند. به رانندگان توصیه می‌شود برای بهبود راندمان سوخت از شتاب‌گیری شدید خودداری کنند، از سوخت توصیه شده استفاده کنند و موتورها را به طور مرتب سرویس کنند.

انعطاف‌پذیری
موتور V8 انعطاف‌پذیرتر از موتور V6 است. به عنوان مثال، موتور HEMI که توسط شرکت کرایسلر در خودروهای خود استفاده می‌شود، نسخه بهبود یافته طراحی اصلی موتور V8 است. این موتور راندمان سوخت بالاتری دارد، گشتاور بالاتری دارد و اسب بخار بیشتری تولید می‌کند. خودروسازان موتور V8 را ترجیح می‌دهند زیرا به راحتی می‌توان فناوری را در معماری آن ادغام کرد. از فناوری برای بهبود راندمان سوخت و عملکرد استفاده می‌شود. به عنوان مثال، فناوری سیستم جابجایی چندگانه (MDS) که در موتورهای V8 مدرن استفاده می‌شود، راندمان سوخت و عملکرد را افزایش می‌دهد (Gillogy par5). فناوری MDS با خاموش کردن سوخت در سرعت‌های خاص، در مصرف سوخت صرفه‌جویی می‌کند.
از طرف دیگر، می‌توان اندازه موتور V8 را برای تناسب با کاربردها و نیازهای مختلف رانندگان تغییر داد. معمولاً برای خودروهای جابجایی بزرگ به منظور تولید حداکثر گشتاور و اسب بخار بهینه می‌شود. به عنوان مثال، برای کامیون‌های باری بزرگتر ساخته می‌شود. V8 سیلندر بیشتری نسبت به V6 دارد. بنابراین، گشتاور V8 در مورد زمانی که طول می‌کشد تا یک دور کامل شود، یکنواخت است. انعطاف‌پذیری موتور از بهینه‌سازی موتور Aston Martin از 300 پوند فوت گشتاور به بیش از 500 پوند فوت گشتاور مشهود است.

عملکرد و راندمان
مصرف سوخت برای هر دو موتور به سرعت و وزن وسیله نقلیه بستگی دارد. در سرعت‌های کمتر از 80 مایل در ساعت، موتور V6 سوخت کمتری مصرف می‌کند. با این حال، در سرعت‌های بالاتر از 80 مایل در ساعت، V8 سوخت کمتری مصرف می‌کند. این به دلیل اصطکاک کم ناشی از چرخش‌های کمتر موتور است. تعداد چرخش موتور به زاویه شیب سیلندرها بستگی دارد. بسیاری از خودروهای مسابقه‌ای و پرسرعت از فناوری موتور V8 به دلیل راندمان آن در سرعت‌های بالا استفاده می‌کنند. موتور V8 در مورد متعادل کردن خروجی قدرت و گشتاور بهتر عمل می‌کند (King par5). خروجی قدرت V6 کوچکتر است. بسیاری از خودروسازان V8 را ترجیح می‌دهند زیرا تعادل موتور خوبی را به کاربران ارائه می‌دهد (BMW par3). اسب بخار، راندمان سوخت و گشتاور آن به خوبی متعادل شده‌اند.
در مقابل، موتورهای بزرگتر یا کوچکتر از V8 به خوبی متعادل نیستند. موتور V8 به دلیل گنجاندن طرح‌های متقاطع در طراحی خود، کارآمدتر از V6 کار می‌کند. موتور V8 هر 90 درجه یک ضربه قدرت تولید می‌کند در حالی که V6 هر 120 درجه یک ضربه قدرت تولید می‌کند (King par6). عملکرد روان موتور به دلیل کاهش استرس بر روی قسمت‌های مختلف موتور، عملکرد و راندمان سوخت را افزایش می‌دهد. جوانان معمولاً خودروهایی با موتور V8 را ترجیح می‌دهند زیرا شتاب آن‌ها سریع‌تر و قدرتمندتر از خودروهایی با موتور V6 است.

سرعت
خودروهایی با موتور V8 به دلیل خروجی قدرت بیشتر، سریع‌تر از خودروهایی با موتور V6 هستند. نمونه‌هایی از خودروهای سریع که دارای موتور V8 هستند عبارتند از Aston Martin، Ferrari، Chevrolet و Mercedes Benz (Motor Trend par2). در سال 2013، شورولت اعلام کرد که قصد دارد موتور LT1 V8 را با قابلیت‌های عظیم در مورد سرعت و راندمان سوخت رونمایی کند (Gillogy par3). آن‌ها گفتند که این موتور قادر به تولید 450 اسب بخار در 6000 دور در دقیقه است (Gillogy par4). همچنین، قادر به تولید 20 اسب بخار در سرعت‌های پایین است، و آن را به بهترین موتوری تبدیل می‌کند که این سازنده خودرو تا به حال ساخته است. طبق گفته سازنده، این موتور دارای ویژگی‌های قدرتمندی مانند غیرفعال‌سازی سیلندر برای افزایش راندمان سوخت و زمان‌بندی متغیر سوپاپ است. موتور V8 به دلیل گشتاور و اسب بخار بالاتر، نرخ شتاب بالاتری نسبت به V6 دارد (BMW par4). همچنین، به دلیل گشتاور و اسب بخار بالاتر، سرعت اوج بالاتری نسبت به V6 دارد. خودروهایی با موتورهای بزرگتر از خودروهایی با موتورهای کوچکتر سریع‌تر هستند.

کاربردهای موتور V8
اسب بخار، راندمان سوخت، عملکرد و سرعت موتور V8 از کاربرد آن در خودروهای لوکس، خودروهای مسابقه‌ای، وانت‌ها، خودروهای شاسی بلند و خودروهای عضلانی (Motor Trend par2) مشهود است. این موتور همچنین در موتورسیکلت‌ها و هواپیماها استفاده می‌شود. در ایتالیا، این موتور در مارک‌های مختلف خودرو از جمله Alfa Romeo، Ferrari، Fiat، IVECO، Lamborghini، Maserati و Lancia گنجانده شده است. در ژاپن، در خودروهای Toyota، Yamaha، Mitsubishi و Nissan استفاده می‌شود. در ایالات متحده، در خودروهای Cadillac و Rolls Royce استفاده می‌شود. در آلمان، در وسایل نقلیه BMW، Mercedes Benz و Horch استفاده می‌شود (BMW par6). این کاربردها نشان می‌دهد که V8 در مقایسه با V6 توسط خودروسازان به طور گسترده‌ای استفاده می‌شود.

نتیجه‌گیری
خودروسازان با یکدیگر در مورد ساخت قدرتمندترین، اقتصادی‌ترین و سریع‌ترین موتور رقابت می‌کنند. دو مورد از رایج‌ترین موتورها، موتورهای V6 و V8 هستند. آن‌ها از نظر معماری، اندازه، راندمان سوخت، قدرت و سرعت با یکدیگر متفاوت هستند. موتور V6 دارای شش سیلندر متصل به یک میل لنگ مشترک است. از طرف دیگر، موتور V8 دارای هشت سیلندر متصل به یک میل لنگ مشترک است. به دلیل ارتعاشات موتور، سازندگان مدرن طرح‌های متقاطع پیچیده‌ای را برای از بین بردن ارتعاشات گنجانده‌اند. V8 از V6 بهتر است زیرا سریع‌تر، اقتصادی‌تر، انعطاف‌پذیرتر و قدرتمندتر است. موتور V6 کوچکتر از V8 است. بنابراین، به ورودی N/V بالاتری نیاز دارد. N/V نسبت است که رابطه بین سرعت خودرو و سرعت موتور را نشان می‌دهد. موتور V6 برای شتاب‌گیری به نسبت گشتاور بالاتری نیاز دارد. مصرف سوخت به وزن باری که وسیله نقلیه حمل می‌کند بستگی دارد. موتور V8 در هنگام حمل بار سنگین اقتصادی‌تر است زیرا موتور چرخش‌های کمتری دارد و در نتیجه اصطکاک کمتری ایجاد می‌کند. خودروهایی با موتور V8 به دلیل خروجی قدرت بیشتر، سریع‌تر از خودروهایی با موتور V6 هستند. همچنین، V8 انعطاف‌پذیرتر از V6 است. بنابراین، خودروسازان موتور V8 را ترجیح می‌دهند زیرا ادغام فناوری در معماری آن برای بهبود راندمان سوخت و عملکرد آسان است.

منابع
BMW: Eight-Cylinder Engines. n.d. Web.
Gillogy, Brandan. 2014 Chevrolet LT1 V8 Engine. 2013. Web.
King, Jerry. V-6 vs. V-8: Does Size Matter for Fuel Economy? 2013. Web.
Motor trend: V-8 Engine Roundup: Cars, Trucks, and SUVS with V-8s. 2011. Web.
Philips, Jack. The V8: Birth and Beginnings. n.d. Web.


همانطور که دیگران هم اشاره کرده‌اند، تفاوت اصلی در تعداد سیلندرها است.
موتور V6 دارای شش سیلندر در آرایش به شکل "V" و موتور V8 دارای هشت سیلندر در همان آرایش است.
برخلاف آنچه که مطرح می‌شود، تعداد سیلندرها به طور اصلی تعیین‌کننده راندمان سوخت یا قدرت موتور نیست.
راندمان سوخت به عواملی مانند طراحی محفظه احتراق، طراحی منیفولد ورودی/خروجی، سیستم القا، سیستم اگزوز، تعداد سوپاپ‌ها به ازای هر سیلندر، نوع و طراحی سیستم سوخت‌رسانی بستگی دارد، اما در درجه اول، عامل تعیین‌کننده اصلی، حجم کل موتور (تعداد سی‌سی یا اینچ مکعب) است.
وزن خودرویی که توسط موتور به حرکت در می‌آید نیز عامل مهمی در عملکرد آن است.
هیچ دلیلی وجود ندارد که یک موتور V8 با حجم ۴.۰ لیتر نتواند به اندازه یک موتور V6 با حجم ۴.۰ لیتر راندمان یا قدرت داشته باشد. تفاوت در تلفات اصطکاکی در موتورهای مدرن ناچیز است، به حدی که عملاً بی‌اهمیت هستند. (البته، تلفات اصطکاکی در موتور V8 به دلیل قطعات متحرک بیشتر، ممکن است بیشتر از موتور V6 باشد.)
به طور واضح، اگر کسی حجم هر سیلندر را اندازه‌گیری کند، حجم موتور V6 برابر با ۳/۴ حجم موتور V8 (با حجم یکسان برای هر سیلندر) خواهد بود و در نتیجه (با فرض برابر بودن سایر عوامل)، کمی ضعیف‌تر و اقتصادی‌تر خواهد بود.


اگر در بازار به دنبال خودرو هستید و بین موتورهای V6 و V8 مردد هستید، آگاهی از انواع موتورها و مزایای آن‌ها می‌تواند در تصمیم‌گیری برای خرید مفید باشد. برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد موتورهای V6 و V8 و کمک به تعیین اینکه کدام گزینه برای شما مناسب‌تر است، به خواندن ادامه دهید.

انواع موتور و معنای حرف 'V' در موتورها
خودروسازان می‌توانند با تغییر تعداد و اندازه سیلندرها و همچنین رابطه بین آن‌ها، طیف گسترده‌ای از انواع موتورها را برای پاسخگویی به نیازهای مختلف رانندگی تولید کنند. اندازه سیلندرها از موتوری به موتور دیگر متفاوت خواهد بود، اما در داخل یک موتور واحد، همه یک اندازه هستند. MechanicBase.com بیان می‌کند که نحوه قرارگیری سیلندرها در یک موتور است که به موتورهای V6 و V8 نام آن‌ها را می‌دهد. در حالی که برخی از انواع موتورها دارای سیلندرهایی هستند که در یک ردیف مستقیم قرار گرفته‌اند، موتورهای V شکل دارای سیلندرهایی هستند که در دو ردیف مخالف یکدیگر قرار گرفته‌اند.

دو ردیف مخالف سیلندرها به شکل V به یکدیگر متصل می‌شوند و این پیکربندی زمانی رایج است که نیاز به قرار دادن سیلندرهای بیشتری در یک فضای فشرده باشد. وقتی شش یا هشت سیلندر به صورت V قرار گیرند، به ترتیب به عنوان V6 یا V8 نامگذاری می‌شوند. بنابراین، اگر رانندگی با مدلی را تجربه می‌کنید که دارای V6 است، به این معنی است که دو ردیف سه سیلندری در موتور وجود دارد. یک V8 دارای دو ردیف چهار سیلندری است.

طراحی‌های V6 و V8 شباهت‌های متعددی دارند. اول اینکه، این موتورها به طور کلی سبک‌تر هستند و دوم اینکه، تمایل دارند نسبت به سایر طراحی‌های موتور جمع و جورتر باشند. مزیت طراحی سبک و جمع و جور هر دو نوع موتور V6 و V8 این است که با تعادل استثنایی در طراحی خودرو، صرفه‌جویی در وزن می‌تواند سطح راندمان سوخت را بهبود بخشد.

مزایای V6 در مقابل V8
اگر به خرید V6 فکر می‌کنید، مزایای متعددی وجود دارد که این نوع موتور می‌تواند نسبت به V8 ارائه دهد:

افزایش قدرت از V6 به V8 حداقل است
موتورهای V6 می‌توانند قابلیت‌های یدک‌کشی قدرتمندی ارائه دهند
موتورهای V6 خودروها را هنگام رانندگی کمتر سنگین می‌کنند
V6 اغلب می‌تواند ثبات بیشتری نسبت به V8 ارائه دهد
V6 معمولاً هندلینگ بهتری نسبت به V8 ارائه می‌دهد

واقعیت این است که افزایش قدرت هنگام ارتقا از V6 به V8 نسبتاً کم است. سری Dodge Ram نمونه‌ای عالی از این واقعیت است. طبق گفته Green Garage Blog، می‌توانید یک V6 3.6 لیتری با قدرت 305 اسب بخار را با قیمتی کمتر از 36000 دلار تهیه کنید که تقریباً به اندازه قدرت برخی از گزینه‌های موتور در کامیون‌های وانت V8 شورولت و فورد است.

در واقع، یکی از بهترین موتورهای خودرو در حال حاضر 420 پوند-فوت گشتاور با طراحی V6 3.0 لیتری 240 اسب بخاری ارائه می‌دهد که می‌تواند تا 29 مایل در گالن در جاده‌های بین شهری راندمان سوخت داشته باشد. می‌توانید نتایج مشابهی در راندمان سوخت را از Ford F-150 و فناوری EcoBoost آن‌ها دریافت کنید.

چندین SUV عالی در بازار وجود دارد که می‌توانند با V6 به جای V8 زیر کاپوت، مقادیر زیادی را یدک بکشند. نمونه‌ای عالی از این مورد، Ford Expedition EcoBoost V-7 است. این خودرو می‌تواند تا 9200 پوند را یدک بکشد زیرا دارای 460 پوند-فوت گشتاور است. این امر Expedition را به بالاترین رتبه یدک‌کشی در کلاس خود تبدیل می‌کند.

V6 همچنین باعث می‌شود وزن هنگام رانندگی در پیچ‌ها و повороты کمتر مشکل‌ساز شود. این به این دلیل است که موتورهای V6 دو سیلندر کمتر دارند. موتورهای V6 در مقایسه با موتورهای V8، عملکرد بهتری دارند، به خصوص زمانی که شتاب را به درستی زمان‌بندی کنید، زیرا تمایل کمتری به لغزش به سمت لبه بیرونی وجود دارد.

با این حال، با مزیت وزن، ممکن است کمی از سقف قدرت را از دست بدهید. بنابراین، انتخاب بین V6 و V8 واقعاً به این بستگی دارد که امیدوارید با وسیله نقلیه خود به چه چیزی برسید. هندلینگ بهبود یافته در V6 ثباتی را ارائه می‌دهد که یک وسیله نقلیه V8 به سادگی نمی‌تواند با آن مطابقت داشته باشد.

مزایای V8 نسبت به V6
مزایای متعددی نیز وجود دارد که یک موتور V8 ارائه می‌دهد و یک V6 نمی‌تواند آن را ارائه دهد. برخی از این مزایا عبارتند از:

ظرفیت بار بیشتر تا بتوانید چیزهای بیشتر و سنگین‌تری را با V8 نسبت به V6 حمل کنید
سیلندرهای V8 تمایل دارند زاویه عمودتری در داخل موتور داشته باشند
موتورهای V8 قدرت بیشتری دارند که منجر به سقف قدرت بالاتری نسبت به V6 می‌شود
یک وسیله نقلیه با V8 می‌تواند برای برآورده کردن نیازهای محل کار مفیدتر باشد

یکی از بزرگترین دلایلی که بیشتر صاحبان خودرو V8 دارند، توانایی حمل بار است. شما با موتور V8 قدرت اضافی دریافت می‌کنید که هنگام ارتقا به چیزی مانند Cadillac Escalade 5700 پوندی مفید است.

همچنین متوجه خواهید شد که با موتورهای V8، گشتاور کمی بیشتر نسبت به V6 دریافت می‌کنید، اگرچه این تفاوت می‌تواند در برخی مدل‌ها بسیار کم باشد. بنابراین، اگر به چیزی سنگین نیاز دارید، بهتر است یک ارتقا قدرت داشته باشید تا مطمئن شوید که به آنچه نیاز دارید می‌رسید.

بسته به شرایط محل کار، یک SUV بزرگ، ون باری یا وانت با V8 - مانند Ford F-150 - می‌تواند در قدرت مزیت ایجاد کند. چه حمل مواد، یدک کشیدن تجهیزات یا سایر نیازهای محل کار، V8 می‌تواند گزینه‌های بهتری ارائه دهد.

V6 در مقابل V8: کدام یک انتخاب بهتری است؟
مزایا و معایب V6 در مقابل V8 در نهایت به قدرت و عملکردی بستگی دارد که می‌خواهید از وسیله نقلیه خود دریافت کنید. U.S. News توضیح می‌دهد که قبل از انتخاب نوع موتور، باید به هدفی که برای وسیله نقلیه خود دارید فکر کنید. به عنوان مثال، ممکن است اگر:

به هندلینگ بهبود یافته و وزن سبک‌تر نیاز دارید
عملکرد کلی وسیله نقلیه یک عامل مهم برای خرید شما است
بهبود راندمان سوخت یکی از اولویت‌های شما است
مجموع هزینه خرید وسیله نقلیه یکی از نگرانی‌های اصلی شما است

یک موتور V6 را انتخاب کنید. به طور مشابه، اگر می‌خواهید کارهای سنگین انجام دهید و قابلیت‌های یدک‌کشی و حمل بار ضروری است، ممکن است یک موتور V8 را انتخاب کنید. در نهایت، خرید شما به نیازهای روزانه و حمل و نقل شخصی شما بستگی دارد.

منابع:
https://cars.usnews.com/cars-trucks/v8-vs-v6-engines
https://greengarageblog.org/v6-vs-v8-12-pros-and-cons-of-v6-and-v8-engines
https://mechanicbase.com/engine/v6-vs-v8-engine-difference/


بگذارید از ابتدا بگویم که عاشق موتورهای V8 هستم و این بهترین طراحی موتور از نظر من است. من ترجیح می‌دهم یک موتور V8 داشته باشم تا V6، V10 یا V12. اما این بدان معنا نیست که V8 از V6 بهتر است.

۶ سیلندر تقریباً برای یک موتور چند سیلندری چهار زمانه ایده‌آل است. اول از همه، ۶ سیلندر حداقل تعداد سیلندری است که قدرت مداومی را به میل لنگ بدون وقفه منتقل می‌کند (در حالی که یک سیلندر در حال احتراق است، سیلندر بعدی به انتهای کورس قدرت خود می‌رسد). این بدان معناست که این مزیت را با قطعات متحرک کمتری نسبت به موتورهایی با سیلندر بیشتر ارائه می‌دهد. این به معنای کاهش تلفات اصطکاکی، کاهش جرم متقابل و کاهش پیچیدگی است.

اگر با زاویه بانک ۶۰ درجه طراحی شود، به طور طبیعی متعادل می‌شود. موتورهای V8 به طور طبیعی در زاویه ۹۰ درجه متعادل می‌شوند و در نتیجه از V6 عریض‌تر هستند.

V6 کوتاه‌تر از V8 است، بنابراین جمع و جورتر است و در نتیجه سفت‌تر است و میل لنگ سختی پیچشی بیشتری خواهد داشت. این منجر به ساختاری قوی‌تر و دوام بیشتر می‌شود.

V8 از نظر تئوری نرم‌تر است زیرا هر ۹۰ درجه یک پالس احتراق دارد، در حالی که V6 هر ۱۲۰ درجه یک پالس دارد، اما با فناوری مدیریت موتور مدرن، تشخیص تفاوت در نرمی بسیار دشوار است.

در حجم‌های بزرگتر، V8 ممکن است در کنترل آلایندگی مزیت داشته باشد زیرا برای یک حجم مشخص (مثلاً ۴.۰ لیتر به عنوان مثال، زیرا این حجم برای V6 بسیار زیاد است) حجم سیلندر برای V8 کوچکتر از V6 است. یک سیلندر کوچکتر از نظر دستیابی به احتراق کامل مخلوط هوا/سوخت و احتراق پاک‌تر، مدیریت آسان‌تری دارد، اما دوباره، با فناوری مدیریت موتور مدرن، این مسئله بسیار کمتر از گذشته اهمیت دارد.

تنها جایی که V6 نمی‌تواند با V8 مقایسه شود، صدا است. موتورهای V6 با صدای عالی وجود دارند، اما هیچ‌کدام نمی‌توانند با غرش اولیه و خشن V8 مطابقت داشته باشند. اما برای کسی که علاقه‌ای به خودرو ندارد، این موضوع مهم نیست.


آیا یک موتور V8 و یک موتور V6 با حجم یکسان، توان و گشتاور یکسانی خواهند داشت؟
اگر محدودیت‌های اضافی زیر را در نظر بگیریم:
* هر دو موتور تنفس طبیعی باشند
* هر دو نسبت تراکم مشابهی داشته باشند
* هر دو زمان‌بندی سوپاپ مشابهی داشته باشند
* هر دو سیستم سوخت‌رسانی مشابهی داشته باشند (سیستم سوخت‌رسانی شامل نحوه عملکرد همه چیز تا جایی است که هوا و سوخت با هم مخلوط می‌شوند و تا پشت سوپاپ‌های ورودی ادامه می‌یابد)
* هر دو سیستم اگزوز مشابهی داشته باشند
آن‌گاه انتظار دارم که خروجی گشتاور در اوج، "به طور معقولی نزدیک" باشد اما یکسان نباشد. تفاوت‌ها به دلیل اصطکاک داخلی (V8 قطعات متحرک بیشتری دارد) و تفاوت در سایر موارد مانند جریان هوا، بازده حجمی، میزان "یکنواختی" توزیع در تمام سیلندرها و غیره ایجاد خواهند شد.
استدلال: گشتاور از افزایش فشار ناشی از آزاد شدن انرژی ناشی از سوزاندن حجمی از هوا و سوخت به درستی مخلوط شده به دست می‌آید. حجم یکسان (و همه محدودیت‌های دیگر) به این معنی است که هر دو موتور...
این سوال زیاد پرسیده می‌شود. پاسخ البته این است که توان اسب بخار به عوامل زیادی بستگی دارد، نه فقط حجم، اما اگر همه چیز یکسان باشد، انتخاب 6 یا 8 سیلندر تأثیر بسیار کمی بر قدرت خواهد داشت.
اما انتخاب تعداد سیلندرها در دنیای مهندسی واقعی واقعاً ارزشی ندارد، زیرا استفاده از 8 سیلندر در حالی که 6 سیلندر کافی است، مزیت چندانی ندارد. معمولاً اگر به حجم بیشتری نیاز دارید، سیلندرهای بیشتری انتخاب می‌کنید. به عنوان مثال، بیشتر موتورهای 4 سیلندری با تنفس طبیعی 2.5 لیتر یا کمتر هستند، در حالی که بیشتر موتورهای 6 سیلندری با تنفس طبیعی 3.5 لیتر یا بیشتر هستند.
مثالی از خودروهای میان‌رده با قیمت مناسب که توسط یک خودروساز یکسان ساخته شده‌اند و از نظر حجم مشابه هستند اما از نظر تعداد سیلندرها (6 یا 8) متفاوت هستند عبارتند از:

Toyota 4Runner با موتور 6 سیلندری 4.0 لیتری تنفس طبیعی، 270 اسب بخار و 278 پوند فوت گشتاور، شروع قیمت از 40,390 دلار
Lexus GX 460 با موتور 8 سیلندری 4.6 لیتری تنفس طبیعی، 301 اسب بخار و 329 پوند فوت گشتاور، شروع قیمت از 56,425 دلار

اما به خاطر داشته باشید که موتورهای 4Runner و GX 460 طرح‌های قدیمی هستند و به احتمال زیاد به زودی با موتورهای کوچک‌تر توربوشارژ و موتورهای هیبریدی اختیاری به‌روزرسانی خواهند شد.
رقبای با عملکرد بالاتر احتمالاً انتخاب شخصی در مورد تعداد سیلندرها خواهند داشت. اما در این رده قیمت بالاتر، مردم احتمالاً بر اساس صدای موتور تصمیم می‌گیرند. تفاوت در صدای موتور 6 یا 8 سیلندری وجود دارد.

Maserati Ghibli Trofeo: موتور V8 تویین توربو 3.8 لیتری، 580 اسب بخار و 538 پوند فوت گشتاور تولید می‌کند. شروع قیمت از 143,200 دلار
992-gen Porsche Turbo S: موتور تخت شش‌سیلندری تویین توربو 3.7 لیتری، 640 اسب بخار و 590 پوند فوت گشتاور تولید می‌کند. شروع قیمت از 172,150 دلار

این امکان وجود دارد اما تضمین شده نیست. عوامل زیادی فراتر از حجم و تعداد سیلندرها بر خروجی موتور تأثیر می‌گذارند. به عنوان مثال، یک GM 5.7L V8. در سال 1980، یک Corvette با موتور 5.7 تنها 190 اسب بخار تولید می‌کرد. در سال 2002 با همان حجم موتور 5.7L، Corvette دارای 405 اسب بخار بود - بیش از دو برابر مدل 1980. تحویل بهتر سوخت و جرقه، بهبود آب‌بندی موتور، کاهش اصطکاک، طراحی محفظه احتراق تنها چند دلیل برای این تغییر بین دو سال است. بنابراین همانطور که در ابتدا گفتم، دو موتور با تعداد سیلندرهای متفاوت و حجم یکسان ممکن است خروجی یکسانی داشته باشند، اما این اساساً یک تصادف خواهد بود.
تعداد سیلندرها تأثیر چندانی بر توان اسب بخار ندارد. عوامل دیگری مانند نسبت تراکم، حداکثر دور در دقیقه، ابعاد کورس در قطر، هندسه ورودی و اگزوز و... وجود دارند که اهمیت دارند. بنابراین نمی‌توان گفت کدام یک قدرتمندتر خواهد بود، فقط بر اساس تعداد سیلندرها.


آزمایش تورینگ چیست؟

آزمایش تورینگ روشی برای بررسی در زمینه هوش مصنوعی (AI) است که برای تعیین اینکه آیا یک کامپیوتر قادر به تفکر مانند یک انسان است یا خیر، به کار می‌رود. این آزمایش به نام آلن تورینگ، بنیان‌گذار آزمایش تورینگ و یک دانشمند کامپیوتر، رمزنگار، ریاضیدان و زیست‌شناس نظری انگلیسی نام‌گذاری شده است.

تورینگ پیشنهاد کرد که اگر یک کامپیوتر بتواند تحت شرایط خاص، پاسخ‌های انسانی را تقلید کند، می‌توان گفت که دارای هوش مصنوعی است. آزمایش اصلی تورینگ به سه ترمینال نیاز دارد که هر کدام از دو ترمینال دیگر به صورت فیزیکی جدا شده‌اند. یک ترمینال توسط یک کامپیوتر و دو ترمینال دیگر توسط انسان‌ها اداره می‌شوند.

در طول آزمایش، یکی از انسان‌ها به عنوان پرسش‌گر عمل می‌کند، در حالی که انسان دوم و کامپیوتر به عنوان پاسخ‌دهنده عمل می‌کنند. پرسش‌گر از پاسخ‌دهندگان در یک زمینه موضوعی خاص، با استفاده از یک قالب و زمینه مشخص، سوال می‌پرسد. پس از مدت زمان یا تعداد سوالات از پیش تعیین شده، از پرسش‌گر خواسته می‌شود که تصمیم بگیرد کدام پاسخ‌دهنده انسان و کدام کامپیوتر بوده است.

این آزمایش بارها تکرار می‌شود. اگر پرسش‌گر در نیمی از آزمایش‌ها یا کمتر، تشخیص صحیح دهد، کامپیوتر دارای هوش مصنوعی تلقی می‌شود، زیرا پرسش‌گر آن را به اندازه پاسخ‌دهنده انسانی "انسانی" می‌داند.

تاریخچه آزمایش تورینگ

این آزمایش به نام آلن تورینگ نام‌گذاری شده است که در دهه 1940 و 1950 پیشگام یادگیری ماشین بود. تورینگ این آزمایش را در مقاله سال 1950 خود به نام "ماشین‌آلات محاسباتی و هوش" در حالی که در دانشگاه منچستر بود، معرفی کرد.

در مقاله خود، تورینگ پیچشی در آنچه به عنوان "بازی تقلید" شناخته می‌شود، پیشنهاد کرد. بازی تقلید هیچ‌گونه استفاده از هوش مصنوعی ندارد، بلکه شامل سه شرکت‌کننده انسانی در سه اتاق جداگانه است. هر اتاق از طریق یک صفحه نمایش و صفحه کلید به هم متصل است، یکی حاوی یک مرد، دیگری یک زن و دیگری حاوی یک قاضی مرد یا زن است. زن سعی می‌کند قاضی را متقاعد کند که او مرد است و قاضی سعی می‌کند تشخیص دهد که کدام یک کدام است.

تورینگ مفهوم این بازی را تغییر می‌دهد تا هوش مصنوعی، یک انسان و یک پرسش‌گر انسانی را شامل شود. وظیفه پرسش‌گر سپس تصمیم‌گیری در مورد اینکه کدام یک هوش مصنوعی و کدام یک انسان است، می‌باشد. از زمان شکل‌گیری این آزمایش، بسیاری از هوش‌های مصنوعی توانسته‌اند آن را پشت سر بگذارند. یکی از اولین آن‌ها برنامه‌ای است که توسط جوزف وایزنباوم به نام ELIZA ایجاد شده است.

این آزمایش شامل دو انسان و یک ماشین است.

محدودیت‌های آزمایش تورینگ

آزمایش تورینگ در طول سال‌ها مورد انتقاد قرار گرفته است، به ویژه به این دلیل که از نظر تاریخی، ماهیت سوالات باید محدود می‌شد تا یک کامپیوتر بتواند هوش شبیه به انسان را نشان دهد. برای سال‌های طولانی، یک کامپیوتر ممکن است فقط در صورتی امتیاز بالایی کسب کند که پرسش‌گر سوالات را به گونه‌ای فرموله کند که پاسخ‌های "بله" یا "خیر" داشته باشند یا به یک زمینه دانش محدود مربوط شوند. هنگامی که سوالات باز بودند و به پاسخ‌های محاوره‌ای نیاز داشتند، بعید بود که برنامه کامپیوتری بتواند با موفقیت پرسش‌گر را فریب دهد.

علاوه بر این، برنامه‌ای مانند ELIZA می‌توانست با دستکاری نمادهایی که به طور کامل درک نمی‌کند، آزمایش تورینگ را پشت سر بگذارد. جان سرل استدلال کرد که این هوش قابل مقایسه با انسان را تعیین نمی‌کند.

برای بسیاری از محققان، سوال اینکه آیا یک کامپیوتر می‌تواند آزمایش تورینگ را پشت سر بگذارد یا نه، بی‌اهمیت شده است. به جای تمرکز بر اینکه چگونه کسی را متقاعد کنیم که با یک انسان و نه یک برنامه کامپیوتری صحبت می‌کند، تمرکز واقعی باید بر این باشد که چگونه تعامل انسان و ماشین را شهودی‌تر و کارآمدتر کنیم. به عنوان مثال، با استفاده از یک رابط محاوره‌ای.

تغییرات و جایگزین‌هایی برای آزمایش تورینگ

تغییرات متعددی در آزمایش تورینگ برای مرتبط‌تر کردن آن ایجاد شده است. به عنوان مثال:

آزمایش تورینگ معکوس - که در آن یک انسان سعی می‌کند یک کامپیوتر را متقاعد کند که کامپیوتر نیست. نمونه‌ای از این CAPTCHA است.
آزمایش تورینگ کامل - که در آن پرسش‌گر می‌تواند توانایی‌های ادراکی و همچنین توانایی دستکاری اشیاء را نیز آزمایش کند.
آزمایش سیگنال هوش حداقل - که در آن فقط سوالات درست/غلط و بله/خیر پرسیده می‌شود.

جایگزین‌هایی برای آزمایش‌های تورینگ بعداً توسعه یافتند زیرا بسیاری آزمایش تورینگ را دارای نقص می‌دانند. این جایگزین‌ها شامل آزمایش‌هایی مانند موارد زیر است:

آزمایش مارکوس - که در آن برنامه‌ای که می‌تواند یک برنامه تلویزیونی را "تماشا" کند، با پرسیدن سوالات معنادار در مورد محتوای برنامه آزمایش می‌شود.
آزمایش لوولیس 2.0 - که آزمایشی است که برای تشخیص هوش مصنوعی از طریق بررسی توانایی آن در خلق هنر ساخته شده است.
چالش شمای وینگراد - که آزمایشی است که سوالات چند گزینه‌ای را در قالب خاصی می‌پرسد.

آزمایش تورینگ امروزه چگونه استفاده می‌شود؟

اگرچه تغییرات آزمایش تورینگ اغلب بیشتر با درک فعلی ما از هوش مصنوعی مطابقت دارد، اما فرمت اصلی آزمایش هنوز هم امروزه استفاده می‌شود. به عنوان مثال، جایزه لوبنر از سال 1990 به طور سالانه به انسانی‌ترین برنامه کامپیوتری که توسط هیئت داوران انتخاب شده است، اهدا می‌شود. این مسابقه از قوانین استاندارد آزمایش تورینگ پیروی می‌کند. منتقدان مرتبط بودن این جایزه را اغلب کم‌اهمیت جلوه می‌دهند و می‌گویند که بیشتر به تبلیغات مربوط است تا اینکه واقعاً آزمایش کند که آیا ماشین‌ها می‌توانند فکر کنند یا خیر.

در یک مسابقه سازمان‌دهی شده توسط دانشگاه ریدینگ برای بزرگداشت شصتمین سالگرد مرگ تورینگ در سال 2014، یک چت‌بات به نام Eugene Goostman که یک پسر 13 ساله را شبیه‌سازی می‌کند، در نظر برخی از داوران آزمایش تورینگ را پشت سر گذاشت، زمانی که 33 درصد از داوران را فریب داد. این اولین گذر موفقیت‌آمیز با انتقادهای زیادی از سوی کسانی که استدلال می‌کنند تعداد داوران کافی نبود، ماشین‌های دیگری در گذشته عملکرد بهتری در این آزمایش داشته‌اند و آزمایش برای مدت زمان پنج دقیقه معتبر نیست، مواجه شد.

در سال 2018، Google Duplex با موفقیت یک قرار ملاقات با یک آرایشگر را از طریق تلفن در مقابل جمعیتی متشکل از 7000 نفر انجام داد. پذیرنده کاملاً نمی‌دانست که با یک انسان واقعی صحبت نمی‌کند. این توسط برخی به عنوان یک گذر موفقیت‌آمیز آزمایش تورینگ امروزی در نظر گرفته می‌شود، اگرچه به فرمت واقعی آزمایش همانطور که توسط آلن تورینگ طراحی شده بود، تکیه نمی‌کند.

GPT-3، یک مدل پردازش زبان طبیعی که توسط OpenAI ایجاد شده است، توسط برخی به عنوان بهترین شانس برای پشت سر گذاشتن آزمایش به شکل واقعی خود در بین هر فناوری که امروزه داریم، در نظر گرفته می‌شود. اما، حتی با توانایی‌های پیشرفته تولید متن خود، بسیاری از این ماشین انتقاد کرده‌اند زیرا می‌توان آن را فریب داد تا به سوالات بی‌معنی پاسخ دهد و بنابراین در شرایط آزمایش تورینگ با مشکل مواجه شود.

علیرغم بحث‌های فراوان در مورد مرتبط بودن آزمایش تورینگ امروزه و اعتبار مسابقاتی که بر اساس آن برگزار می‌شوند، این آزمایش هنوز به عنوان یک نقطه شروع فلسفی برای بحث و تحقیق در مورد هوش مصنوعی باقی مانده است. با ادامه پیشرفت در هوش مصنوعی و درک و ترسیم بهتر نحوه عملکرد مغز انسان، آزمایش تورینگ همچنان برای تعریف هوش اساسی است و مبنایی برای بحث در مورد انتظارات ما از فناوری‌ها برای اینکه به عنوان ماشین‌های متفکر در نظر گرفته شوند، است.

آخرین به‌روزرسانی در آوریل 2023

ادامه مطلب در مورد آزمایش تورینگ

راهنمای جامع یادگیری ماشین در سازمان
10 روند برتر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
انواع الگوریتم‌های هوش مصنوعی و نحوه عملکرد آن‌ها
هوش مصنوعی در مقابل هوش انسانی: تفاوت‌های آن‌ها چیست؟
هوش مصنوعی در مقابل یادگیری ماشین در مقابل یادگیری عمیق: تفاوت‌های کلیدی

کاوش عمیق‌تر در فناوری‌های هوش مصنوعی

##### مدیران عامل مورد تجاری ایجاد مدیران اجرایی مبتنی بر هوش مصنوعی را می‌بینند. نویسنده: پاتریک تیبدو
##### هوش عمومی مصنوعی (AGI) چیست؟ نویسنده: کامرون هاشمی‌پور
##### زبان‌شناسی محاسباتی (CL) نویسنده: کینزا یاسار
##### مدیران ارشد فناوری در حال کار بر روی یک انقلاب هوش مصنوعی هستند. نویسنده: کلیف ساران


بیش از ۷۰ سال پیش، زمانی که هوش مصنوعی در حال شکل‌گیری بود، آلن تورینگ مقاله‌ای منتشر کرد که در آن روش شناسایی آن را شرح داده بود. بعدها این روش به «آزمون تورینگ» معروف شد و دهه‌ها برای تمایز بین انسان و هوش مصنوعی مورد استفاده قرار گرفت.
با این حال، با ظهور چت‌بات‌های پیشرفته هوش مصنوعی مانند ChatGPT و Google Bard، تشخیص اینکه آیا با یک هوش مصنوعی صحبت می‌کنید یا نه، دشوارتر می‌شود. این موضوع این سوال را مطرح می‌کند: آیا آزمون تورینگ منسوخ شده است؟ و اگر منسوخ شده باشد، جایگزین‌های آن چیست؟

آیا آزمون تورینگ منسوخ شده است؟

اعتبار تصویر: Jesus Sanz/Shutterstock

برای تعیین اینکه آیا آزمون تورینگ منسوخ شده است یا خیر، ابتدا باید نحوه کار آن را درک کنید. برای قبولی در آزمون تورینگ، یک هوش مصنوعی باید یک بازپرس انسانی را متقاعد کند که او یک انسان است. اما یک نکته وجود دارد: هوش مصنوعی در کنار یک انسان ارزیابی می‌شود و باید با استفاده از متن پاسخ دهد.
آن را به این شکل تصور کنید: اگر شما بازپرس باشید و با استفاده از متن از دو شرکت‌کننده آنلاین سوال بپرسید، اما یکی از آنها یک مدل هوش مصنوعی باشد، آیا پس از پنج دقیقه آنها را از هم تشخیص می‌دهید؟ به خاطر داشته باشید که هدف از آزمون تورینگ، شناسایی مدل هوش مصنوعی بر اساس پاسخ‌های صحیح نیست، بلکه ارزیابی این است که آیا هوش مصنوعی می‌تواند مانند یک انسان فکر کند یا رفتار کند.
مشکل رویکرد آزمون تورینگ که فقط به شناسایی پاسخ‌های شبیه به انسان متکی است، این است که سایر عوامل را در نظر نمی‌گیرد. به عنوان مثال، هوش مدل هوش مصنوعی یا دانش بازپرس. علاوه بر این، آزمون تورینگ فقط به متن محدود می‌شود و تشخیص یک هوش مصنوعی که صدای انسان تولید می‌کند یا ویدیوهای دیپ‌فیک (Deepfake) ایجاد می‌کند که رفتار انسان را تقلید می‌کنند، دشوارتر می‌شود.
با این حال، مدل‌های هوش مصنوعی فعلی مانند ChatGPT-4 و Google Bard هنوز به نقطه‌ای نرسیده‌اند که بتوانند به طور مداوم در آزمون تورینگ قبول شوند. در واقع، اگر با هوش مصنوعی آشنا باشید، می‌توانید متن تولید شده توسط آن را تشخیص دهید.

۵ بهترین جایگزین برای آزمون تورینگ

این احتمال وجود دارد که مدل‌های هوش مصنوعی آینده مانند ChatGPT-5 بتوانند در آزمون تورینگ قبول شوند. اگر این اتفاق بیفتد، به آزمون‌های مختلفی همراه با آزمون تورینگ نیاز خواهیم داشت تا مشخص کنیم آیا با یک هوش مصنوعی صحبت می‌کنیم یا یک انسان. در اینجا بهترین جایگزین‌های آزمون تورینگ آورده شده است:

۱. آزمون مارکوس

گری مارکوس، دانشمند شناختی و محقق برجسته هوش مصنوعی، جایگزینی برای آزمون تورینگ پیشنهاد کرد که در نیویورکر منتشر شد تا توانایی شناختی یک هوش مصنوعی را شناسایی کند. این آزمون ساده است: شما یک مدل هوش مصنوعی را بر اساس توانایی آن در تماشای ویدیوها و برنامه‌های تلویزیونی یوتیوب بدون زیرنویس یا متن قضاوت می‌کنید. برای قبولی در آزمون مارکوس، هوش مصنوعی باید طعنه، شوخ‌طبعی، کنایه و خط داستانی را هنگام تماشای ویدیوها درک کند و آن را مانند یک انسان توضیح دهد.
در حال حاضر، GPT-4 می‌تواند تصاویر را توصیف کند، اما تا به امروز هیچ مدل هوش مصنوعی وجود ندارد که بتواند ویدیوها را مانند یک انسان درک کند. وسایل نقلیه خودران نزدیک هستند، اما کاملاً مستقل نیستند و به حسگرها نیاز دارند زیرا نمی‌توانند همه چیز را در محیط اطراف خود درک کنند.

۲. آزمون تورینگ بصری

طبق یک مقاله تحقیقاتی منتشر شده در PNAS، آزمون تورینگ بصری می‌تواند برای شناسایی اینکه آیا با یک انسان یا یک هوش مصنوعی صحبت می‌کنید یا نه، با استفاده از پرسشنامه‌های تصویری استفاده شود. این آزمون مانند آزمون تورینگ کار می‌کند، اما به جای پاسخ دادن به سوالات با استفاده از متن، به شرکت‌کنندگان تصاویر نشان داده می‌شود و انتظار می‌رود در حالی که مانند یک انسان فکر می‌کنند به سوالات ساده پاسخ دهند. با این حال، آزمون تورینگ بصری با CAPTCHAها متفاوت است زیرا همه پاسخ‌ها درست هستند - اما برای قبولی در آزمون، هوش مصنوعی باید تصاویر را به طور مشابه با یک انسان پردازش کند.
علاوه بر این، اگر به یک هوش مصنوعی و یک انسان تصاویر متعددی در کنار هم نشان داده شود و از آنها خواسته شود تصاویر واقعی را شناسایی کنند، انسان توانایی شناختی برای قبولی در آزمون را خواهد داشت. این به این دلیل است که مدل‌های هوش مصنوعی در تشخیص تصاویری که به نظر نمی‌رسد در دنیای واقعی گرفته شده باشند، مشکل دارند. در واقع، به همین دلیل است که می‌توانید تصاویر تولید شده توسط هوش مصنوعی را با استفاده از ناهنجاری‌هایی که منطقی نیستند، شناسایی کنید.

۳. آزمون لاولیس ۲.۰

نظریه اینکه یک کامپیوتر نمی‌تواند ایده‌های اصلی فراتر از آنچه برای آن برنامه‌ریزی شده است ایجاد کند، برای اولین بار توسط آدا لاولیس قبل از آزمون تورینگ مطرح شد. با این حال، آلن تورینگ با این نظریه مخالفت کرد و استدلال کرد که هوش مصنوعی هنوز هم می‌تواند انسان‌ها را شگفت‌زده کند. تا سال ۲۰۰۱ بود که دستورالعمل‌های آزمون لاولیس تدوین شد تا یک هوش مصنوعی را از یک انسان متمایز کند - و طبق thekurzweillibrary قوانین بعداً در سال ۲۰۱۴ اصلاح شدند.
برای قبولی در آزمون لاولیس، یک هوش مصنوعی باید نشان دهد که می‌تواند ایده‌های اصلی ایجاد کند که فراتر از آموزش آن باشد. مدل‌های هوش مصنوعی فعلی مانند GPT-4 توانایی ارائه اختراعات جدید فراتر از دانش موجود ما را ندارند. با این حال، هوش مصنوعی عمومی می‌تواند به این توانایی دست یابد و در آزمون لاولیس قبول شود.

۴. آزمون تورینگ معکوس

چطور می‌شود آزمون تورینگ را به صورت معکوس انجام داد؟ به جای تلاش برای اینکه بفهمیم آیا با یک انسان صحبت می‌کنیم یا نه، هدف از آزمون تورینگ معکوس این است که هوش مصنوعی را متقاعد کنیم که شما یک هوش مصنوعی هستید. با این حال، شما به یک مدل هوش مصنوعی دیگر نیز نیاز دارید تا به همان سوالات با استفاده از متن پاسخ دهد.
به عنوان مثال، اگر ChatGPT-4 بازپرس باشد، می‌توانید Google Bard و یک انسان دیگر را به عنوان شرکت‌کننده ثبت نام کنید. اگر مدل هوش مصنوعی بتواند شرکت‌کننده انسانی را بر اساس پاسخ‌ها به درستی شناسایی کند، در آزمون قبول شده است.
نقطه ضعف آزمون تورینگ معکوس این است که غیرقابل اعتماد است، به خصوص با توجه به اینکه گاهی اوقات هوش مصنوعی نمی‌تواند محتوای نوشته شده توسط انسان و تولید شده توسط هوش مصنوعی را از هم تشخیص دهد.

۵. چارچوب طبقه‌بندی هوش مصنوعی

طبق چارچوب طبقه‌بندی هوش مصنوعی که توسط کریس سعد توسعه یافته است، آزمون تورینگ تنها یک روش ارزیابی برای دانستن اینکه آیا با یک هوش مصنوعی صحبت می‌کنید یا نه است. به طور خلاصه، چارچوب طبقه‌بندی هوش مصنوعی بر اساس نظریه هوش چندگانه است که نیاز به هوش انسانی دارد تا حداقل ۸ معیار مختلف را برآورده کند، از جمله: هوش موسیقایی-ریتمی، هوش منطقی-ریاضی، شناسایی بصری، هوش هیجانی، هوش خودبازتابی، توانایی تفکر وجودی و حرکت بدن.
از آنجایی که هوش مصنوعی بر اساس هشت پارامتر مختلف ارزیابی می‌شود، بعید است که حتی اگر در برخی از معیارها بهتر از حد متوسط عمل کند، به عنوان یک انسان شناخته شود. به عنوان مثال، ChatGPT می‌تواند مسائل ریاضی را حل کند، تصاویر را توصیف کند و مانند یک انسان به زبان طبیعی صحبت کند، اما در سایر دسته‌های تعریف شده در چارچوب طبقه‌بندی هوش مصنوعی شکست می‌خورد.

آزمون تورینگ قطعی نیست

آزمون تورینگ بیشتر به عنوان یک آزمایش فکری تا یک آزمون قطعی برای تمایز بین انسان و هوش مصنوعی در نظر گرفته شده است. زمانی که برای اولین بار پیشنهاد شد، معیار اصلی برای اندازه‌گیری هوش ماشین بود.
با این حال، با توسعه اخیر مدل‌های هوش مصنوعی با قابلیت‌های تعاملی گفتاری، بصری و شنیداری، آزمون تورینگ ناکافی است زیرا به مکالمه متنی محدود می‌شود. موثرترین راه حل، معرفی جایگزین‌های آزمون تورینگ است که بیشتر مدل‌های هوش مصنوعی را از انسان‌ها متمایز می‌کنند.


تست تورینگ چیست؟
تست تورینگ روشی به طرز فریبنده‌ای ساده برای تعیین این است که آیا یک ماشین می‌تواند هوش انسانی را نشان دهد یا خیر: اگر یک ماشین بتواند بدون اینکه به عنوان یک ماشین شناسایی شود، با یک انسان وارد گفتگو شود، هوش انسانی را نشان داده است.
تست تورینگ در مقاله‌ای که در سال 1950 توسط ریاضیدان و پیشگام محاسبات، آلن تورینگ منتشر شد، پیشنهاد شد. این تست به یک محرک اساسی در نظریه و توسعه هوش مصنوعی (AI) تبدیل شده است.

نکات کلیدی

تست تورینگ هوش موضوع آزمون را اندازه‌گیری می‌کند تا تعیین کند آیا یک ماشین می‌تواند هوش نشان دهد یا خیر.
طبق این تست، یک برنامه کامپیوتری می‌تواند فکر کند اگر پاسخ‌های آن بتواند یک انسان را متقاعد کند که او نیز انسان است.
همه افراد اعتبار تست تورینگ را نمی‌پذیرند، اما گذراندن آن همچنان یک چالش بزرگ برای توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی است.
تغییراتی در تست تورینگ و همچنین اصلاحاتی در رویکرد پرسیدن سوالات در تست‌های هوش مصنوعی مختلف وجود دارد.
تست تورینگ دارای محدودیت‌های متعددی از جمله نیاز به یک محیط کنترل‌شده، نداشتن تعریف مشخصی از هوش و نیاز به انطباق با پیشرفت‌های فناوری در حال تکامل است.

درک تست تورینگ
پیشرفت‌های سریع در محاسبات اکنون در بسیاری از جنبه‌های زندگی ما قابل مشاهده است. ما برنامه‌هایی داریم که یک زبان را در یک چشم به هم زدن به زبان دیگر ترجمه می‌کنند، ربات‌هایی که یک خانه کامل را در عرض چند دقیقه تمیز می‌کنند، ربات‌های مالی که سبد بازنشستگی شخصی‌سازی شده ایجاد می‌کنند و دستگاه‌های پوشیدنی که سطح سلامتی و تناسب اندام ما را ردیابی می‌کنند.
در خط مقدم فناوری‌های مخرب، توسعه هوش مصنوعی و محدودیت‌هایی که کامپیوترها می‌توانند تجربه کنند، قرار دارد. به همین دلیل، تست تورینگ برای ارزیابی اینکه آیا یک کامپیوتر به اندازه کافی "هوشمند" است که با یک انسان اشتباه گرفته شود، طراحی شده است. منتقدان تست تورینگ استدلال می‌کنند که می‌توان کامپیوتری ساخت که توانایی فکر کردن داشته باشد، اما نه داشتن ذهن خود. آنها معتقدند که پیچیدگی فرآیند تفکر انسانی را نمی‌توان کدگذاری کرد.
این تست در یک اتاق بازجویی که توسط یک داور اداره می‌شود، انجام می‌شود. موضوعات آزمون، یک فرد و یک برنامه کامپیوتری، از دید پنهان هستند. داور با هر دو طرف گفتگو می‌کند و سعی می‌کند بر اساس کیفیت مکالمه، تشخیص دهد که کدام یک انسان و کدام یک کامپیوتر است. تورینگ نتیجه می‌گیرد که اگر داور نتواند تفاوت را تشخیص دهد، کامپیوتر در نشان دادن هوش انسانی موفق شده است. یعنی، می‌تواند فکر کند.

تاریخچه تست تورینگ
آلن تورینگ برخی از مفاهیم اساسی علم کامپیوتر را در حالی که به دنبال روشی کارآمدتر برای شکستن پیام‌های رمزگذاری شده آلمانی در طول جنگ جهانی دوم بود، توسعه داد. پس از جنگ، او شروع به فکر کردن در مورد هوش مصنوعی کرد. در مقاله سال 1950 خود، تورینگ با طرح این سوال شروع کرد: "آیا ماشین‌ها می‌توانند فکر کنند؟" سپس آزمایشی را پیشنهاد کرد که قرار است به انسان‌ها کمک کند به این سوال پاسخ دهند.
چندین کامپیوتر اولیه ادعاهایی اولیه مبنی بر اینکه توانایی فریب دادن انسان‌ها را در موقعیت‌های بسیار ساده دارند. در سال 1966، جوزف وایزنباوم ELIZA را ایجاد کرد، ماشینی که کلمات خاصی را می‌گرفت و آنها را به جملات کامل تبدیل می‌کرد. ELIZA یکی از اولین کامپیوترهایی بود که توانست آزمایش‌کنندگان انسانی را متقاعد کند که او انسان است.
کمتر از یک دهه بعد، یک چت‌بات به نام PARRY برای تقلید از رفتار یک فرد مبتلا به اسکیزوفرنی پارانوئید مدل‌سازی شد. از گروهی از روانپزشکان خواسته شد تا مکالمات با بیماران واقعی و مکالمات PARRY را تجزیه و تحلیل کنند. وقتی از آنها خواسته شد که مشخص کنند کدام رونوشت‌ها برنامه‌های کامپیوتری هستند، گروه تنها توانست 48 درصد از ماشین‌ها را شناسایی کند. منتقدان ELIZA و PARRY می‌گویند که قوانین کامل تست تورینگ رعایت نشده است و نشان‌دهنده هوش کامل ماشین نیست.
یک چت‌بات به نام Eugene Goostman در سال 2014 توسط برخی به عنوان اولین نفری پذیرفته شد که تست تورینگ را پشت سر گذاشته است.

تست تورینگ امروز
تست تورینگ منتقدان خود را دارد، اما همچنان معیاری برای موفقیت پروژه‌های هوش مصنوعی است. یک نسخه به‌روز شده از تست تورینگ دارای بیش از یک داور انسانی است که با هر دو موضوع گفتگو و بازجویی می‌کند. اگر بیش از 30 درصد از داوران پس از پنج دقیقه مکالمه به این نتیجه برسند که کامپیوتر یک انسان است، پروژه موفق تلقی می‌شود.
جایزه Loebner یک مسابقه سالانه تست تورینگ است که در سال 1991 توسط هیو لوبنر، یک مخترع و فعال آمریکایی راه‌اندازی شد. لوبنر قوانین اضافی را ایجاد کرد که نیازمند این بود که انسان و برنامه کامپیوتری مکالمات 25 دقیقه‌ای با هر یک از چهار داور داشته باشند. برنده کامپیوتری است که برنامه آن بیشترین رای و بالاترین رتبه را از داوران دریافت می‌کند.
در سال 2014، کوین وارویک از دانشگاه ریدینگ یک مسابقه تست تورینگ را برای بزرگداشت شصتمین سالگرد مرگ آلن تورینگ سازماندهی کرد. یک چت‌بات کامپیوتری به نام Eugene Goostman که شخصیت یک پسر 13 ساله را داشت، از نظر فنی در آن رویداد تست تورینگ را پشت سر گذاشت. او 33 درصد آرا داوران را که متقاعد شده بودند او انسان است، به دست آورد.
در سال 2018، Google Duplex قابلیت انجام وظایف از طریق تلفن را نشان داد. در نمایش‌های مختلف، Duplex یک قرار ملاقات برای آرایشگاه رزرو کرد و با یک رستوران تماس گرفت، در حالی که فرد در طرف مقابل خط نمی‌دانست که با یک ماشین در تعامل است. با این حال، منتقدان اشاره می‌کنند که این تعامل با تست تورینگ واقعی مطابقت ندارد و ادعا می‌کنند که هنوز هیچ ماشینی نتوانسته است این تست را شکست دهد.

نسخه‌های تست تورینگ
تغییرات متعددی در تست‌های تورینگ وجود دارد که همه آنها با هدف تشخیص اینکه آیا پاسخ‌دهنده یک انسان است یا یک ماشین، یکسان است. هر تغییر رویکرد متفاوتی در پرسیدن سوالات مختلف از پاسخ‌دهنده و ارزیابی پاسخ‌ها دارد.

بازی تقلید
یکی از کاربردهای اولیه تست تورینگ، نسخه بازی تقلید اغلب از سه طرف استفاده می‌کند. فرد اول مرد بود، فرد دوم زن بود و فرد سوم مسئول تعیین جنسیت دو نفر اول بود. فرد اول اغلب وظیفه دارد که سعی کند فرد سوم را فریب دهد، در حالی که فرد دوم اغلب وظیفه دارد که سعی کند به فرد سوم کمک کند تا جنسیت هر فرد را به درستی شناسایی کند.
تکرارهای آینده بازی تقلید به این تکامل یافته‌اند که هر دو طرف سعی می‌کنند فرد سوم را فریب دهند تا جنسیت‌ها را به اشتباه شناسایی کند. در هر صورت، هدف بازی تقلید این است که تعیین شود آیا یک بازجوی می‌تواند فریب بخورد یا خیر.

تفسیر استاندارد
نسخه معمول دیگری از تست تورینگ تلاش نمی‌کند تا ببیند آیا یک کامپیوتر می‌تواند فریب بخورد یا خیر، بلکه تلاش می‌کند تا ببیند آیا یک کامپیوتر می‌تواند یک انسان را تقلید کند یا خیر. در نسخه تفسیر استاندارد تست تورینگ، فرد اول یک کامپیوتر و فرد دوم یک انسان با هر جنسیتی است.
در این تغییر، فرد سوم سعی می‌کند بفهمد کدام یک از دو نفر اول انسان است و کدام یک کامپیوتر. بازجو موضوع آزمون نیست. در عوض، کامپیوتری است که سعی می‌کند انسان را فریب دهد (برعکس جهت در بازی تقلید). به عنوان مثال، ممکن است از مجموعه‌ای از سوالات مالی شخصی پرسیده شود تا مشخص شود که آیا پاسخ‌های آن به طور معقولی در مورد مالی رفتاری مورد انتظار است یا خیر.
Voight-Kampff ساختگی در مجموعه دیستوپیایی علمی تخیلی Blade Runner، بازی بر ایده آزمایش یک ماشین برای رفتار هوشمند آن است.

رویکردهای مدرن به تست تورینگ
از زمان ایجاد تست تورینگ، رویکردهای مدرن‌تری تکامل یافته‌اند تا بتوانند انسان‌ها و ماشین‌ها را بهتر تشخیص دهند. این تغییرات در تست تورینگ به طور مداوم در حال تکامل هستند تا با پیشرفت‌های فناوری مرتبط بمانند.

تست تورینگ معکوس هدف دارد که یک انسان یک کامپیوتر را فریب دهد تا کامپیوتر باور کند که با یک انسان بازجویی نمی‌کند.
تست تورینگ کامل قابلیت‌های ادراکی و توانایی فرد مورد سوال برای دستکاری اشیاء را در بر می‌گیرد.
تست مارکوس از موضوعات آزمون می‌خواهد تا رسانه‌ها را مشاهده کنند و به سوالاتی در مورد محتوای مصرف شده پاسخ دهند.
تست Lovelace 2.0 از موضوعات آزمون می‌خواهد تا هنر ایجاد کنند و توانایی آنها در انجام این کار را بررسی کنند.
تست سیگنال هوشمند حداقل از موضوعات آزمون می‌خواهد فقط به سوالات باینری پاسخ دهند (یعنی فقط پاسخ‌های درست/غلط یا بله/خیر مجاز است).

محدودیت‌های تست تورینگ
منتقدان زیادی از تست تورینگ وجود دارند و تغییرات فوق سعی در کاهش برخی از محدودیت‌های تست تورینگ اصلی دارند. با این حال، مهم است که از معایب تست تورینگ و جایی که تجزیه و تحلیل آن ممکن است ناکافی باشد، آگاه باشید.

تست تورینگ برای انجام به یک محیط بسیار کنترل شده نیاز دارد. شرکت‌کنندگان در آزمون باید در طول کل آزمون از دید یکدیگر پنهان شوند، اگرچه طرفین باید وسیله ارتباطی قابل اعتمادی داشته باشند.
تست تورینگ ممکن است برای آزمایش هوش مناسب نباشد زیرا سیستم‌های محاسباتی مختلف به طور متفاوتی ساختار یافته‌اند. بنابراین، ممکن است محدودیت‌های ذاتی و طبیعی برای آنچه یک کامپیوتر قادر به انجام آن است وجود داشته باشد.
تست تورینگ در حال تکامل است. با این حال، پیشرفت‌های فناوری حتی سریع‌تر در حال تکامل هستند. قانون مور را در نظر بگیرید که بیانگر رشد سریع توانایی پردازش با کاهش سریع هزینه است. با افزایش قابلیت‌های کامپیوتر، روش‌های آزمایشی تاریخی ممکن است دیگر مناسب نباشند زیرا کامپیوترها قابلیت‌های شبیه‌تر به انسان را به دست می‌آورند.
تست تورینگ هوش را ارزیابی می‌کند، اما ممکن است معیار مناسبی برای همه انواع هوش نباشد. به عنوان مثال، یک کامپیوتر ممکن است با موفقیت یک بازجو را بر اساس توانایی خود در پردازش پاسخ‌ها مشابه یک انسان فریب دهد. با این حال، این ممکن است واقعاً نشان‌دهنده هوش عاطفی یا آگاهی نباشد. ممکن است به سادگی به این معنی باشد که کامپیوتر مجموعه کد بسیار مرتبط و شایستی داشته است.

تست تورینگ چگونه کار می‌کند؟
یک تست تورینگ با بازجویی از یک موضوع آزمون با مجموعه‌ای از سوالات کار می‌کند. هر طرف در یک منطقه جداگانه نگهداری می‌شود، بنابراین هیچ تماس فیزیکی مجاز نیست. پاسخ‌های داده شده توسط موضوع آزمون بر اساس اینکه آیا پاسخ‌ها می‌توانند بین پاسخ‌هایی که یک موضوع انسانی می‌دهد یا خیر، تمایز قائل شود، ارزیابی می‌شود.

آیا ماشینی تست تورینگ را پشت سر گذاشته است؟
در سال 2018، Google Duplex در کنفرانس سالانه توسعه‌دهندگان Google I/O معرفی شد. این ماشین یک قرار ملاقات برای آرایشگاه رزرو کرد و از طریق تلفن با یک دستیار آرایشگاه تعامل داشت. اگرچه برخی منتقدان به طور متفاوتی به نتیجه نگاه می‌کنند، اما برخی معتقدند Google Duplex تست تورینگ را پشت سر گذاشته است.

آیا یک انسان می‌تواند در تست تورینگ شکست بخورد؟
بله. اگرچه یک تست تورینگ بر اساس دانش و هوش است، اما همچنین در مورد ارزیابی نحوه ارائه پاسخ‌ها و اینکه آیا پاسخ‌ها به عنوان حیله‌گرانه تفسیر می‌شوند یا خیر، است.
به عنوان مثال، تصور کنید که از شما خواسته شود مجموع 43219 و 87878 را ارائه دهید. اینکه آیا می‌توانید پاسخ صحیح را ارائه دهید یا خیر، تنها بخشی از امتحان است. تست تورینگ ارزیابی می‌کند که چقدر طول می‌کشد تا پاسخ دهید، هر گونه سوالی که در پاسخ می‌پرسید یا اینکه آیا درک می‌کنید که باید اضافه کنید و نه دو رقم را کم کنید. بر اساس پاسخ‌های هر انسانی، ممکن است به اشتباه به عنوان یک کامپیوتر شناخته شوید (به عنوان مثال، اگر به طور تصادفی دو رقم را کم کنید به جای اینکه آنها را اضافه کنید، ممکن است مدرکی گناهکارانه باشد).

نمونه‌هایی از سوالات تست تورینگ چیست؟
یک مثال جالب از یک سوال احتمالی تست تورینگ ممکن است بر اساس زبان و بازی با کلمات باشد. به عنوان مثال، سوال ممکن است بپرسد "تفاوت بین پرواز زمان و پرواز هواپیما چیست؟". اگرچه این نوع سوال ممکن است برای شرکت‌کنندگانی که با زبان انگلیسی آشنا نیستند ناعادلانه باشد، اما نمونه‌ای از توانایی ایجاد تمایزهای منطقی است که در آن یک نمونه واحد (به عنوان مثال، کلمه پرواز) ممکن است معانی مختلفی در زمینه‌های مختلف داشته باشد.
مثال دیگر از یک سوال تست تورینگ اغلب سوالات بی‌معنی است. سوالاتی مانند "آیا تفاوت بین فوتبال این است که ضربه‌زن کلاه ایمنی می‌پوشد؟" از نظر دستوری نادرست است و به راحتی توسط یک انسان به عنوان بی‌معنی تشخیص داده می‌شود. با این حال، یک ماشین ممکن است هنوز سعی کند پاسخی را تجزیه کند.

نتیجه‌گیری
تست تورینگ ارزیابی است تا تعیین شود آیا یک ماشین قادر به نشان دادن همان هوش یک انسان است یا خیر. اکنون تغییرات زیادی در تست تورینگ وجود دارد و با پیشرفت فناوری با هوش مصنوعی در خط مقدم، خطوط فکری جدیدی در مورد روش‌های تعیین هوش و ظرافت‌های زیادی که از این تفکر ناشی می‌شود، در حال ظهور است که نیاز به کار بیشتری در این زمینه دارد.


آزمون تورینگ که در ابتدا برای تشخیص هوش انسانی در یک ماشین طراحی شده بود، از نقص‌های اساسی برخوردار است. اما این بدان معنا نیست که نمی‌توان آن را بهبود بخشید یا بیشتر اصلاح کرد. در اینجا هفت جایگزین پیشنهادی وجود دارد که می‌تواند به ما در تمایز بین ربات و انسان کمک کند:
۱. چالش شمای وینگراد
۲. آزمون مارکوس
۳. آزمون لاولیس ۲.۰
۴. چالش ساخت و ساز
۵. آزمون تورینگ بصری
۶. آزمون تورینگ معکوس
۷. تشریح دیجیتال
آزمون تورینگ برای سنجش کیفیت یک الگوریتم هوش مصنوعی طراحی نشده است، بلکه برای سنجش موفقیت یک الگوریتم هوش مصنوعی در شبیه‌سازی هوش انسانی است. اگر بتوانیم الگوریتمی هوش مصنوعی را طراحی کنیم که از این آزمون عبور کند، می‌توانیم بگوییم که با هوش مصنوعی قادر به توسعه ماشین‌هایی با هوش انسانی هستیم.
منطقی است که فرض کنیم آزمون‌های دیگری نیز وجود دارند که به همان اندازه کافی هستند، اما این آزمون در سادگی و کمبود نسبی محدودیت‌هایش، ظریف است.
برای درک بهتر، می‌توانید به لینک زیر مراجعه کنید: https://io9.gizmodo.com/8-possible-alternatives-to-the-turing-test-1697983985


«تفسیر استاندارد» آزمون تورینگ، که در آن بازیکن C، بازپرس، مأموریت دارد تشخیص دهد کدام بازیکن – A یا B – کامپیوتر است و کدام انسان. بازپرس فقط می‌تواند از پاسخ‌های متنی به سؤال‌های نوشتاری استفاده کند تا تصمیم‌گیری کند.[1] آزمون تورینگ، که در اصل توسط آلن تورینگ در سال ۱۹۵۰ به عنوان «بازی تقلید» نامیده شد، آزمایشی است برای توانایی یک ماشین در نشان دادن رفتار هوشمندانه‌ای که معادل یا غیرقابل تشخیص از رفتار انسانی باشد. تورینگ پیشنهاد کرد که یک ارزیاب انسانی مکالمات زبان طبیعی بین یک انسان و یک ماشینی که برای تولید پاسخ‌های شبیه به انسان طراحی شده است را قضاوت کند. ارزیاب می‌داند که یکی از دو شریک گفتگو یک ماشین است و همهٔ شرکت‌کنندگان از یکدیگر جدا هستند. گفتگو محدود به یک کانال متنی، مانند صفحه‌کلید و صفحه نمایش کامپیوتر می‌شود، بنابراین نتیجه به توانایی ماشین در تبدیل کلمات به گفتار وابسته نیست.[3] اگر ارزیاب نتواند به‌طور قابل اعتماد ماشین را از انسان تشخیص دهد، گفته می‌شود ماشین آزمون را پاس کرده است. نتایج آزمون به توانایی ماشین در ارائهٔ پاسخ‌های صحیح به سؤال‌ها وابسته نیست، بلکه به شباهت پاسخ‌های آن به پاسخ‌های انسانی بستگی دارد. از آنجا که آزمون تورینگ آزمونی برای عدم تشخیص‌پذیری در ظرفیت عملکرد است، نسخهٔ گفتاری آن به‌طور طبیعی به تمام ظرفیت‌های عملکرد انسانی، چه گفتاری و چه غیرگفتاری (رباتی) تعمیم می‌یابد.[4] این آزمون توسط تورینگ در مقالهٔ ۱۹۵۰ خود با عنوان «ماشین‌های محاسبه‌گر و هوش» معرفی شد، زمانی که در دانشگاه منچستر مشغول به کار بود.[5] مقاله با این کلمات آغاز می‌شود: «من پیشنهاد می‌کنم سؤال «آیا ماشین‌ها می‌توانند فکر کنند؟» را بررسی کنیم.» چون «فکر کردن» تعریف دشواری دارد، تورینگ تصمیم گرفت «سؤال را با سؤال دیگری که به‌طور نزدیک به آن مرتبط است و به‌صورت نسبتاً واضحی بیان شده است، جایگزین کند.»[6] تورینگ مسألهٔ جدید را به شکل یک بازی سه‌نفره به نام «بازی تقلید» توصیف می‌کند که در آن بازپرس سؤالاتی از یک مرد و یک زن در اتاق‌های جداگانه می‌پرسد تا جنسیت صحیح دو بازیکن را تشخیص دهد. سؤال جدید تورینگ این است: «آیا می‌توان کامپیوترهای دیجیتالی تصور کرد که در بازی تقلید عملکرد خوبی داشته باشند؟»[2] تورینگ بر این باور بود که این سؤال قابل پاسخ است. در بقیهٔ مقاله، او به مقابله با تمام اعتراضات عمده به این ادعا که «ماشین‌ها می‌توانند فکر کنند» می‌پردازد.[7] از زمان معرفی آزمون توسط تورینگ، این آزمون هم تأثیرگذار بوده و هم به‌طور گسترده‌ای مورد انتقاد قرار گرفته و به مفهومی مهم در فلسفهٔ هوش مصنوعی تبدیل شده است.[8][9][10] فیلسوف جان سرل در استدلال «اتاق چینی» خود به آزمون تورینگ اشاره می‌کند؛ او می‌گوید ماشینی نمی‌تواند «ذهن»، «درک» یا «آگاهی» داشته باشد، صرف‌نظر از این‌که برنامه چقدر هوشمندانه یا شبیه به انسان رفتار کند. سرل آزمون تورینگ را ناکافی می‌داند تا حضور آگاهی را کشف کند و همچنین مفهوم دوگانگی کارتیسی را که ذهن می‌تواند خارج از بدن وجود داشته باشد، به چالش می‌کشد.

تاریخچه
سوال اینکه آیا امکان فکر کردن ماشین‌ها وجود دارد، سابقهٔ طولانی دارد و ریشهٔ عمیقی در تمایز بین دیدگاه‌های دوگانه‌گرا و مادی‌گرا نسبت به ذهن دارد. رنه دکارت در رسالهٔ ۱۶۳۷ خود «گفتار دربارهٔ روش» پیش‌نقش‌هایی از آزمون تورینگ را مطرح می‌کند: «چندین اتوماتیک یا ماشین متحرک می‌توانند توسط صنعت انسان ساخته شوند... ما می‌توانیم به‌راحتی درک کنیم که ماشینی به‌گونه‌ای ساخته شود که بتواند کلمات بگوید و حتی به واکنش‌های جسمی پاسخ دهد... اما هرگز این‌گونه نیست که سخن خود را به‌روش‌های مختلف تنظیم کند تا به‌درستی به هر چیزی که در حضورش گفته می‌شود پاسخ دهد، همان‌طور که حتی پایین‌ترین نوع انسان می‌تواند انجام دهد.» دکارت می‌گوید اتوماتیک‌ها می‌توانند به تعاملات انسانی پاسخ دهند اما نمی‌توانند همان‌طور که انسان‌ها می‌توانند به همهٔ گفتارهای حاضر پاسخ مناسب بدهند. او به‌این ترتیب پیش‌نقش آزمون تورینگ را می‌داند، اما امکان پیشرفت اتوماتیک‌ها را در نظر نمی‌گیرد و آزمون تورینگ را به‌صورت صریح پیشنهاد نمی‌کند. دنیس دیدرو در کتاب ۱۷۴۶ خود «افکار فلسفی» معیاری شبیه به آزمون تورینگ ارائه می‌دهد، اگرچه با این فرض ضمنی که شرکت‌کنندگان موجودات زندهٔ طبیعی هستند، نه مصنوعات: «اگر طوطی‌ای پیدا کنند که به همهٔ سؤال‌ها پاسخ دهد، بدون تردید آن را موجود هوشمند می‌دانم.» این بیان نشان می‌دهد که در آن زمان برخی مادی‌گرایان به‌سختی می‌پذیرند که موجودی هوشمند می‌تواند صرفاً از طریق رفتار زبانی تشخیص داده شود.

بر اساس دوگانگی، ذهن غیر فیزیکی است (یا حداقل ویژگی‌های غیر فیزیکی دارد)[12] و بنابراین نمی‌توان آن را صرفاً به‌صورت فیزیکی توضیح داد. مادی‌گرایی می‌گوید ذهن می‌تواند به‌صورت فیزیکی توضیح داده شود و امکان وجود ذهن‌های مصنوعی را باز می‌گذارد.[13] در سال ۱۹۳۶، فیلسوف آلفرد آیر سؤال فلسفی استاندارد دربارهٔ ذهن‌های دیگر را بررسی کرد: «چگونه می‌دانیم دیگران تجربهٔ آگاهی مشابه ما دارند؟» در کتاب «زبان، حقیقت و منطق» آیر پروتکلی برای تشخیص یک انسان آگاه از یک ماشین بی‌آگاهی پیشنهاد داد: «تنها دلیلی که می‌توانم برای ادعای اینکه شیئی که به‌نظر آگاه می‌آید در واقع آگاه نیست، این است که در یکی از آزمون‌های تجربی که حضور یا عدم حضور آگاهی را تعیین می‌کند، ناکام بماند.» (این پیشنهاد شباهت زیادی به آزمون تورینگ دارد، اگرچه مشخص نیست که آیا اثر کلاسیک فلسفی آیر برای تورینگ شناخته‌شده بود یا نه.)

زمینهٔ فرهنگی
آزمون‌هایی که در آن یک انسان قضاوت می‌کند آیا کامپیوتر یا موجودی بیگانه هوشمند است، در داستان‌های علمی‑تخیلی دههٔ ۴۰ رواج داشت و احتمالاً تورینگ از آن‌ها آگاه بود.[15] «سفر مریخی» استنلی گ. وینبام (۱۹۳۴) نمونه‌ای از آزمون‌های دقیق را نشان می‌دهد.[15] پیشینهٔ اساطیری شامل اسطورهٔ یونانی پیگمالیون که زن سفالین را زنده می‌کند، رمان «ماجراهای پینوکیو» کارلو کولودی، و داستان «مرد شن» اثر ای. تی. ای. هافمان (۱۸۱۶) است؛ در همهٔ این مثال‌ها انسان‌ها توسط موجودات مصنوعی که تا حدی شبیه انسان بودند فریب می‌خورند.[16]

آلن تورینگ و بازی تقلید
پژوهشگران بریتانیا پیش از تأسیس حوزهٔ هوش مصنوعی (AI) در سال ۱۹۵۶، حدود ده سال به «هوش ماشین» می‌پرداختند.[17] این موضوع در میان اعضای «کلوپ ریشیو»، گروه غیررسمی پژوهشگران سایبرنتیک و الکترونیک بریتانیایی که تورینگ نیز جزوی از آن بود، رایج بود.[18] تورینگ حداقل از سال ۱۹۴۱ به‌طور جدی به مفهوم هوش ماشین می‌پرداخت و اولین اشارهٔ شناخته‌شدهٔ او به «هوش کامپیوتر» در سال ۱۹۴۷ است.[20] در گزارش «ماشین‌های هوشمند»[21] او سؤال «آیا ممکن است ماشین‌ها رفتار هوشمندانه نشان دهند؟» را بررسی کرد و به‌عنوان پیش‌نقش آزمون‌های بعدی پیشنهاد داد: «ساختن یک ماشین کاغذی که بتواند بازی شطرنج نسبتاً خوبی انجام دهد، دشوار نیست. حال سه نفر A، B و C را به‌عنوان سوژه‌های آزمایش در نظر بگیرید. A و C بازیکنان ضعیف شطرنج هستند، B اپراتور ماشین کاغذی است... دو اتاق برای تبادل حرکات استفاده می‌شود و بازی بین C و یا A یا ماشین کاغذی انجام می‌شود. C ممکن است تشخیص ندهد با چه کسی بازی می‌کند.»[24] مقالهٔ ۱۹۵۰ «ماشین‌های محاسبه‌گر و هوش» اولین مقالهٔ منتشرشدهٔ تورینگ بود که به‌طور اختصاصی به هوش ماشین می‌پرداخت. او با این ادعا شروع می‌کند: «من پیشنهاد می‌کنم سؤال «آیا ماشین‌ها می‌توانند فکر کنند؟» را بررسی کنیم.»[6] به‌جای تعریف دقیق «ماشین» و «فکر کردن»، تورینگ سؤال را با سؤال دیگری که به‌صورت واضح‌تری بیان شده است، جایگزین می‌کند.[6] به‌عبارت دیگر او سؤال را از «آیا ماشین‌ها می‌توانند فکر کنند؟» به «آیا ماشین‌ها می‌توانند همان کاری را انجام دهند که ما (به‌عنوان موجودات فکری) می‌توانیم انجام دهیم؟» تغییر می‌دهد.[25] تورینگ می‌گوید این سؤال «خطی نسبتاً واضح بین ظرفیت‌های فیزیکی و فکری یک انسان می‌کشد». برای نشان دادن این رویکرد، او آزمونی الهام‌گرفته از یک بازی مهمان‌نوازی – «بازی تقلید» – پیشنهاد می‌کند که در آن یک مرد و یک زن به‌صورت جداگانه در اتاق‌های مختلف قرار می‌گیرند و مهمانان سعی می‌کنند با نوشتن سؤال‌ها و خواندن پاسخ‌های تایپ‌شده، هویت آن‌ها را تشخیص دهند. در این بازی، هر دو مرد و زن سعی می‌کنند مهمانان را فریب دهند که خودشان دیگری هستند. (هُما شاه استدلال می‌کند که این نسخهٔ دو‑انسانی بازی فقط برای معرفی خواننده به آزمون سؤال‑پاسخ انسان‑ماشین ارائه شده است.) تورینگ بازی را این‌گونه توصیف می‌کند: «سؤال می‌کنیم: «چه اتفاقی می‌افتد وقتی ماشینی نقش A را در این بازی می‌گیرد؟ آیا بازپرس به همان اندازه که در بازی بین مرد و زن اشتباه می‌کند، در این حالت هم اشتباه می‌کند؟» این سؤالات جایگزین سؤال اصلی «آیا ماشین‌ها می‌توانند فکر کنند؟» می‌شوند.[26] در ادامهٔ مقاله، تورینگ فرمولهٔ «معادل» دیگری پیشنهاد می‌کند که در آن قاضی فقط با یک کامپیوتر و یک انسان گفتگو می‌کند.[28] اگرچه این فرموله‌ها دقیقاً با نسخهٔ امروزی آزمون تورینگ مطابقت ندارند، اما در سال ۱۹۵۲ نسخهٔ سومی را در یک برنامهٔ رادیویی بی‌بی‌سی مطرح کرد که در آن هیئت منصفه سؤالاتی از یک کامپیوتر می‌پرسد و هدف کامپیوتر این است که درصد قابل‌توجهی از هیئت منصفه را قانع کند که او در واقع یک مرد است.[29] تورینگ نه اعتراض اصلی را بررسی کرد که شامل برخی از بزرگ‌ترین استدلال‌های مخالف هوش مصنوعی است که پس از انتشار مقاله مطرح شده‌اند (به «ماشین‌های محاسبه‌گر و هوش» مراجعه کنید).[7]

الیزا و پاری
در سال ۱۹۶۶، جوزف ویزن‌بام برنامه‌ای ساخت که به‌نظر می‌رسید آزمون تورینگ را پاس می‌کند. این برنامه که الیزا نام داشت، با بررسی کلیدواژه‌های متنی کاربر، اگر کلیدواژه‌ای یافت شد، قاعده‌ای برای تبدیل گفتار کاربر اعمال می‌کرد و جملهٔ حاصل را برمی‌گرداند؛ در صورت عدم یافتن کلیدواژه، الیزا یا پاسخی کلی می‌داد یا یکی از جملات قبلی را تکرار می‌کرد.[30] ویزن‌بام الیزا را طوری طراحی کرد که رفتار یک روان‌درمانگر روجری را تقلید کند، به‌طوری که الیزا «آزاد باشد تا طوری رفتار کند که تقریباً هیچ‌چیزی دربارهٔ دنیای واقعی نمی‌داند.»[31] با این تکنیک‌ها الیزا توانست برخی افراد را فریب دهد که فکر می‌کردند با یک انسان واقعی صحبت می‌کنند؛ برخی سوژه‌ها حتی «بسیار سخت بود که قانع شوند الیزا [...] انسان نیست.»[31] به همین دلیل برخی ادعا می‌کنند الیزا یکی از برنامه‌هایی است (شاید اولین) که آزمون تورینگ را پاس کرده است، هرچند این دیدگاه به‌شدت مورد مناقشه است (به «ساده‌انگیزی بازپرس‌ها» زیر مراجعه کنید). کنت کولبی در سال ۱۹۷۲ برنامه‌ای به نام پاری ساخت که «الیزا با طرز رفتار» نامیده می‌شد.[33] پاری سعی کرد رفتار یک اسکیزوفرنی پارانوئید را مدل‌سازی کند و از رویکردی مشابه (اگرچه پیشرفته‌تر) الیزا استفاده کرد. برای ارزیابی کار، پاری در اوایل دههٔ ۷۰ با یک نسخهٔ تغییر یافتهٔ آزمون تورینگ آزمایش شد. گروهی از روانپزشکان با ترکیبی از بیماران واقعی و کامپیوترهای اجراکنندهٔ پاری از طریق تلپرینترها گفتگو کردند؛ سپس گروه دیگری از ۳۳ روانپزشک رونوشت‌های گفتگوها را دریافت کردند و از آن‌ها خواستند تشخیص دهند کدام «بیماران» انسان و کدام برنامهٔ کامپیوتری هستند.[34] روانپزشکان تنها ۵۲ درصد زمان تشخیص صحیح داشتند – که معادل حدس تصادفی است.[34] در قرن بیست و یکم، نسخه‌های این برنامه‌ها (اکنون به‌عنوان «چت‌بات‌ها» شناخته می‌شوند) همچنان مردم را فریب می‌دهند. «CyberLover» برنامه‌ای مخرب است که با قانع کردن کاربران اینترنت برای افشای اطلاعات هویتی یا هدایت آن‌ها به وب‌سایتی که محتوای مخرب به کامپیوترشان می‌فرستد، به‌دست می‌آورد.[35] این برنامه به‌عنوان «خطر ولنتاین» برای افرادی که به‌دنبال روابط آنلاین هستند تا داده‌های شخصی‌شان را جمع‌آوری کند، شناخته می‌شود.[36]

اتاق چینی
مقالهٔ ۱۹۸۰ جان سرل «ذهن‌ها، مغزها و برنامه‌ها» آزمایش فکری «اتاق چینی» را معرفی کرد و استدلال کرد که آزمون تورینگ نمی‌تواند تعیین کند آیا ماشینی می‌تواند فکر کند یا نه. سرل اشاره کرد که نرم‌افزارهایی مانند الیزا می‌توانند آزمون تورینگ را با دست‌کاری نمادهایی که اصلاً درک نمی‌کنند، پاس کنند. بدون درک، نمی‌توان گفت که آن‌ها همان‌طور که انسان‌ها «فکر می‌کنند» فکر می‌کنند. بنابراین سرل نتیجه گرفت که آزمون تورینگ نمی‌تواند ثابت کند ماشین‌ها می‌توانند فکر کنند.[37] همانند آزمون تورینگ، استدلال سرل هم به‌طور گسترده‌ای مورد انتقاد[38] و هم مورد حمایت[39] قرار گرفته است. این‌گونه استدلال‌ها و دیگر مباحث فلسفهٔ ذهن، بحث‌های شدیدی دربارهٔ طبیعت هوش، امکان وجود ماشین‌های دارای ذهن آگاه و ارزش آزمون تورینگ در دهه‌های ۸۰ و ۹۰ به‌وجود آوردند.[40]

جایزهٔ لوبنر
جایزهٔ لوبنر سالانه بستر عملی برای آزمون‌های تورینگ فراهم می‌کند؛ اولین مسابقه در نوامبر ۱۹۹۱ برگزار شد.[41] این جایزه توسط هوگ لوبنر تأمین مالی می‌شود. مرکز مطالعات رفتاری کمبریج در ماساچوست تا مسابقهٔ ۲۰۰۳ این جایزه را سازماندهی کرد. به‌گفتهٔ لوبنر، یکی از دلایل ایجاد این مسابقه پیشبرد وضعیت پژوهش هوش مصنوعی بود، چرا که پس از ۴۰ سال بحث دربارهٔ آزمون تورینگ، هیچ‌کس گام عملی برای پیاده‌سازی آن برنمی‌داشت.[42] مسابقهٔ اول لوبنر در سال ۱۹۹۱ بحثی تازه دربارهٔ قابلیت‌پذیری آزمون تورینگ و ارزش پیگیری آن در رسانه‌های عمومی[43] و دانشگاهی[44] برانگیخت. برندهٔ نخستین یک برنامهٔ بی‌هوش بود که توانست بازپرس‌های ساده‌لوح را فریب دهد؛ این نشان داد که آزمون تورینگ دارای نقص‌هایی است (که در ادامه بررسی می‌شود): برنده به‌دلیل توانایی «تقلید خطاهای تایپی انسانی» برنده شد؛ بازپرس‌های ناآشنا به‌راحتی فریب می‌خوردند؛ و برخی پژوهشگران هوش مصنوعی احساس کردند که این آزمون تنها حواس‌پرتی از پژوهش‌های مفیدتر است.[45] جوایز نقره‌ای (متن‑صرف) و طلایی (صوتی و تصویری) هرگز به‌دست نیامده‌اند؛ اما جایزهٔ برنزی هر سال به سیستمی اعطا می‌شود که به‌نظر داوران «بیشتر شبیه انسان» باشد. A.L.I.C.E. (Artificial Linguistic Internet Computer Entity) در سال‌های ۲۰۰۰، ۲۰۰۱ و ۲۰۰۴ برنزی شد؛ Jabberwacky در ۲۰۰۵ و ۲۰۰۶ برنده شد. جایزهٔ لوبنر هوش گفتاری را می‌سنجد؛ برندگان معمولاً برنامه‌های چت‌بات یا ACE (Artificial Conversational Entities) هستند. قوانین اولیهٔ لوبنر مکالمات را محدود می‌کرد: هر ورودی و انسان مخفی باید در یک موضوع واحد گفتگو می‌کردند، بنابراین بازپرس‌ها به‌یک خط سؤال محدود می‌شدند. این محدودیت در مسابقهٔ ۱۹۹۵ حذف شد. مدت زمان تعامل بین قاضی و موجود در مسابقات مختلف متفاوت بوده است؛ در لوبنر ۲۰۰۳ هر بازپرس پنج دقیقه زمان برای تعامل با موجود (ماشین یا انسان مخفی) داشت؛ بین ۲۰۰۴ تا ۲۰۰۷ زمان تعامل بیش از بیست دقیقه بود.

چت‌بات لا‌مدای گوگل
در ژوئن ۲۰۲۲ چت‌بات لا‌مدای (Language Model for Dialog Applications) گوگل به‌طور گسترده‌ای دربارهٔ ادعای رسیدن به خودآگاهی پوشش یافت. ابتدا در مقاله‌ای در «اکونومیست» پژوهشگر گوگل، بلیز آگورا ی آرکاس، گفت که لا‌مدا درجه‌ای از درک روابط اجتماعی را نشان داده است.[47] چند روز بعد مهندس گوگل، بلیک لموین، در مصاحبه‌ای با واشنگتن پست ادعا کرد که لا‌مدا به خودآگاهی رسیده است؛ او به‌دلیل این ادعا به مرخصی داخلی گذاشته شد. آگورا ی آرکاس (معاون رئیس‌جمهور گوگل) و جِن گنای (سرپرست نوآوری مسئول) ادعاها را بررسی کردند اما رد کردند.[48] ادعای لموین توسط دیگر متخصصان به‌طور گسترده‌ای رد شد؛ آن‌ها اشاره کردند که یک مدل زبانی که به‌نظر می‌رسد مکالمهٔ انسانی را شبیه‌سازی می‌کند، لزوماً هوشی پشت آن وجود ندارد، حتی اگر به‌نظر برسد آزمون تورینگ را پاس کرده است.[49] بحث‌های فراوانی بین طرفداران و مخالفان ادعای خودآگاهی لا‌مدا در شبکه‌های اجتماعی رخ داد؛ این بحث‌ها شامل تعریف خودآگاهی و معنای انسان بودن نیز شد.

چت‌جی‌پی‌تی
چت‌جی‌پی‌تی اوپن‌ای‌آی که در نوامبر ۲۰۲۲ منتشر شد، بر پایهٔ مدل‌های بزرگ زبانی GPT‑3.5 و GPT‑4 است. سِلست بِیور در مقاله‌ای در «نیچر» نوشت که «چت‌جی‌پی‌تی آزمون تورینگ را شکست.»[50] پژوهشگران استنفورد گزارش دادند که چت‌جی‌پی‌تی آزمون را پاس می‌کند؛ آن‌ها دریافتند چت‌جی‌پی‌تی‑4 «آزمون تورینگ سخت‌گیرانه‌ای را می‌پذیرد، عمدتاً برای همکاری بیشتر از رفتار متوسط انسانی انحراف دارد.»[51][52]

نسخه‌ها
بازی تقلید همان‌طور که آلن تورینگ در «ماشین‌های محاسبه‌گر و هوش» توصیف کرد، بازیکن C از طریق مجموعه‌ای از سؤال‌های نوشتاری سعی می‌کند تشخیص دهد کدام یک از دو بازیکن دیگر مرد است و کدام زن. بازیکن A (مرد) سعی می‌کند بازپرس C را فریب دهد تا تصمیم اشتباه بگیرد، در حالی که بازیکن B سعی می‌کند به C کمک کند. شکل اقتباس‌شده از سایگین، ۲۰۰۰.[8] ساؤل تراگر استدلال می‌کند حداقل سه نسخهٔ اصلی از آزمون تورینگ وجود دارد؛ دو نسخه در «ماشین‌های محاسبه‌گر و هوش» آمده‌اند و یکی را او «تفسیر استاندارد» می‌نامد.[53] اگرچه دربارهٔ این‌که «تفسیر استاندارد» همان‌طور که تورینگ توصیف کرد یا بر پایهٔ سوء‌تفسیر مقالهٔ اوست، بحث وجود دارد، این سه نسخه معادل شناخته نمی‌شوند و نقاط قوت و ضعف متفاوتی دارند.[54]

تورینگ در مقالهٔ اصلی خود بازی ساده‌ای مهمان‌نوازی با سه بازیکن توصیف می‌کند: بازیکن A مرد، بازیکن B زن و بازیکن C (بازپرس) می‌تواند از هر جنسیتی باشد. در بازی تقلید، بازپرس C نمی‌تواند بازیکنان A یا B را ببیند و فقط می‌تواند از طریق یادداشت‌های نوشتاری با آن‌ها ارتباط برقرار کند. با پرسیدن سؤال از A و B، C سعی می‌کند تشخیص دهد کدام مرد است و کدام زن. نقش A این است که بازپرس را فریب دهد، در حالی که B سعی می‌کند به بازپرس کمک کند.[8] سپس تورینگ می‌پرسد: «چه اتفاقی می‌افتد وقتی ماشینی نقش A را در این بازی می‌گیرد؟ آیا بازپرس به همان اندازه که در بازی بین مرد و زن اشتباه می‌کند، در این حالت هم اشتباه می‌کند؟» این سؤالات جایگزین سؤال اصلی «آیا ماشین‌ها می‌توانند فکر کنند؟» می‌شوند.[26]

در نسخهٔ اصلی بازی تقلید، بازیکن A با یک کامپیوتر جایگزین می‌شود؛ کامپیوتر نقش مرد را بر عهده می‌گیرد، در حالی که بازیکن B همچنان سعی می‌کند به بازپرس کمک کند. شکل اقتباس‌شده از سایگین، ۲۰۰۰.[8] نسخهٔ دوم که بعدها در مقالهٔ ۱۹۵۰ تورینگ ظاهر می‌شود، مشابه نسخهٔ اصلی است اما نقش B توسط یک مرد (به‌جای زن) ایفا می‌شود. تورینگ می‌گوید: «بیایید به یک کامپیوتر دیجیتالی خاص C توجه کنیم. آیا درست است که با تغییر حافظهٔ کافی، افزایش سرعت عمل و ارائهٔ برنامهٔ مناسب، می‌توان C را طوری تنظیم کرد که به‌خوبی نقش A را در بازی تقلید ایفا کند، در حالی که نقش B توسط یک مرد ایفا می‌شود؟»[26] در این نسخه هر دو بازیکن A (کامپیوتر) و B سعی می‌کنند بازپرس را فریب دهند. تفسیر استاندارد در مقالهٔ اصلی وجود ندارد، اما پذیرفته و مورد بحث قرار گرفته است. برداشت عمومی این است که هدف آزمون تورینگ نه تشخیص اینکه آیا کامپیوتر می‌تواند بازپرس را فریب دهد که فکر کند انسان است، بلکه این است که آیا کامپیوتر می‌تواند انسان را تقلید کند.[8] اگرچه برخی دربارهٔ این‌که آیا این تفسیر توسط تورینگ منظورش بوده است، اختلاف نظر دارند؛ استرِت معتقد است که بوده[55] و این تفسیر را با نسخهٔ دوم ترکیب می‌کند، در حالی که دیگران مانند تراگر این‌گونه نیستند[53] – اما این ترکیب منجر به آنچه می‌توان «تفسیر استاندارد» نامید، شده است. در این نسخه بازیکن A کامپیوتر و بازیکن B انسانی از هر جنسیتی است. نقش بازپرس این است که تشخیص دهد کدام کامپیوتر است و کدام انسان.[56] مشکل اساسی تفسیر استاندارد این است که بازپرس نمی‌تواند تشخیص دهد کدام پاسخ‌دهنده انسان است و کدام ماشین. مسائلی دربارهٔ مدت زمان وجود دارد، اما تفسیر استاندارد معمولاً این محدودیت را معقول می‌داند.

تفسیرها
بحثی دربارهٔ اینکه کدام فرمولهٔ جایگزین آزمون تورینگ توسط تورینگ منظور شده بود، به‌وجود آمد.[55] استرِت استدلال می‌کند دو آزمون متمایز می‌توان از مقالهٔ ۱۹۵۰ استخراج کرد و بر پایهٔ گفتهٔ تورینگ، آن‌ها معادل نیستند. آزمونی که از بازی مهمان‌نوازی استفاده می‌کند و فراوانی موفقیت‌ها را مقایسه می‌کند «آزمون اصلی بازی تقلید» نامیده می‌شود؛ در حالی که آزمونی که شامل قاضی انسانی است که همزمان با یک انسان و یک ماشین گفتگو می‌کند «آزمون استاندارد تورینگ» نام دارد و استرِت آن را معادل «تفسیر استاندارد» می‌داند نه نسخهٔ دوم بازی تقلید. استرِت می‌پذیرد که آزمون استاندارد تورینگ مشکلاتی که منتقدان به آن اشاره می‌کنند دارد، اما معتقد است که در مقابل، آزمون اصلی بازی تقلید به‌دلیل تفاوت اساسی – عدم استفاده از شباهت به عملکرد انسانی به‌عنوان معیار – در برابر بسیاری از این مشکلات ایمن است. در آزمون اصلی، می‌توان انسان را هم شکست داد؛ اما این ویژگی به‌عنوان یک فضیلت برای آزمون هوش در نظر گرفته می‌شود، زیرا شکست نشان‌دهندهٔ عدم توانایی است؛ آزمون اصلی نیاز به خلاقیت و منابع فکری دارد، نه صرفاً «شبیه‌سازی رفتار گفتاری انسانی». ساختار کلی آزمون اصلی می‌تواند حتی با نسخه‌های غیرگفتاری بازی‌های تقلید به‌کار رود.[57] بر اساس هُما شاه، تورینگ خود به‌دنبال این بود که آیا ماشین می‌تواند فکر کند و روشی ساده برای بررسی این سؤال ارائه دهد: از طریق جلسات سؤال‑پاسخ انسان‑ماشین.[58] شاه استدلال می‌کند بازی تقلید که تورینگ توصیف کرد می‌تواند به دو شکل عملی شود: الف) آزمون یک‑به‑یک بازپرس‑ماشین، ب) مقایسهٔ همزمان ماشین با انسان که هر دو به‌صورت موازی توسط بازپرس سؤال می‌شوند.[27] برخی دیگر[59] تورینگ را این‌گونه می‌خوانند که بازی تقلید خود آزمون است، بدون اینکه نحوهٔ در نظر گرفتن معیار فراوانی موفقیت در نسخهٔ مهمان‌نوازی را مشخص کنند. برخی می‌گویند بازی تقلید بهتر است از جنبهٔ اجتماعی‌اش درک شود. در مقالهٔ ۱۹۴۸ تورینگ هوش را «مفهوم احساسی» می‌نامد و می‌گوید میزان درک ما از هوش به‌میزان وضعیت ذهنی و آموزش خودمان و ویژگی‌های شیء مورد بررسی بستگی دارد. اگر بتوانیم رفتار را توضیح و پیش‌بینی کنیم یا به‌نظر برسد برنامه‌ریزی زیرین کمی وجود ندارد، تمایل کمتری به تصور هوش داریم. بنابراین ممکن است یک نفر آن را هوشمند ببیند و دیگری نه؛ دومین نفر قوانین رفتار آن را کشف کرده است.[60] بر پایهٔ این نکته، دایان پرادفوت[61] می‌گوید تورینگ رویکردی وابسته به پاسخ‌ها داشت؛ موجود هوشمند (یا متفکر) موجودی است که برای بازپرس متوسط هوشمند به‌نظر برسد. برناردو گونسالوز نشان می‌دهد اگرچه تورینگ آزمون خود را به‌عنوان یک «آزمایش بحرانی» برای تصمیم‌گیری دربارهٔ توانایی فکر کردن ماشین‌ها معرفی می‌کند، ارائهٔ آزمون او ویژگی‌های شناخته‌شدهٔ آزمایش‌های فکری در سنت علمی گالیله را برآورده می‌کند.[62][63] شلومو دانزیگر[64] تفسیر اجتماعی‑فنی ارائه می‌دهد؛ بر این باور است که تورینگ بازی تقلید را نه به‌عنوان آزمون هوش، بلکه به‌عنوان آرزوی فناوری می‌دید که تحقق آن احتمالاً تغییر نگرش جامعه نسبت به ماشین‌ها را به‌دنبال دارد. بر این اساس پیش‌بینی ۵۰‑سالهٔ مشهور تورینگ – اینکه تا پایان قرن بیستم آزمون او توسط ماشینی پاس خواهد شد – در واقع دو پیش‌بینی متمایز دارد: پیش‌بینی فنی: «من معتقدم حدود پنجاه سال دیگر می‌توان کامپیوترها را برنامه‌ریزی کرد تا به‌قدری بازی تقلید را انجام دهند که بازپرس متوسط بیش از ۷۰٪ احتمال نداشته باشد که پس از پنج دقیقه سؤال‑پاسخ تشخیص صحیح بدهد.»[65] پیش‌بینی جامعه‌شناختی: «من معتقدم در پایان قرن استفاده از واژه‌ها و نظرات عمومی به‌گونه‌ای تغییر خواهد کرد که بتوان دربارهٔ فکر کردن ماشین‌ها بدون مخالفت گفت.»[65] دانزیگر اضافه می‌کند که برای تورینگ، تغییر نگرش جامعه نسبت به ماشین‌ها پیش‌نیاز وجود ماشین‌های هوشمند است: تنها زمانی که عبارت «ماشین هوشمند» دیگر یک ترکیب ناسازگار باشد، وجود ماشین‌های هوشمند منطقی می‌شود. سایگین پیشنهاد می‌کند شاید بازی اصلی راهی برای طراحی آزمایشی کمتر جانبدارانه باشد، زیرا حضور کامپیوتر را پنهان می‌کند.[66] بازی تقلید همچنین شامل «هک اجتماعی» است که در تفسیر استاندارد یافت نمی‌شود؛ در این بازی هر دو کامپیوتر و مرد باید تظاهر کنند که شخص دیگری هستند.[67]

آیا بازپرس باید دربارهٔ کامپیوتر مطلع باشد؟
یک بخش حیاتی هر آزمون آزمایشی این است که باید یک کنترل وجود داشته باشد. تورینگ هرگز واضحاً بیان نکرد که بازپرس در آزمون‌های خود می‌داند یکی از شرکت‌کنندگان یک کامپیوتر است. او فقط می‌گوید بازیکن A باید با یک ماشین جایگزین شود، نه اینکه بازپرس C از این جایگزینی آگاه باشد.[26] وقتی کولبی، اف. دی. هیلف، اس. وبر و ای. دی. کرامر پاری را آزمایش کردند، فرض کردند بازپرس‌ها نیازی به دانستن اینکه یکی یا چند نفر مورد مصاحبه یک کامپیوتر هستند ندارند.[68] همان‌طور که آیسه سایگین، پیتر سویرسکی و دیگران تأکید کردند، این مسأله تأثیر بزرگی بر پیاده‌سازی و نتایج آزمون دارد.[8] مطالعهٔ تجربی که تخلفات حداکثری گریزهای گراسی را در رونوشت‌های مسابقات لوبنر (۱۹۹۴‑۱۹۹۹) بررسی کرد، نشان داد تفاوت‌های معناداری بین پاسخ‌های شرکت‌کنندگانی که می‌دانستند کامپیوترها درگیر هستند و کسانی که نمی‌دانستند.[70]

قوت‌ها
قابلیت‌پذیری و سادگی
جذابیت آزمون تورینگ از سادگی آن ناشی می‌شود. فلسفهٔ ذهن، روانشناسی و عصب‌شناسی مدرن نتوانسته‌اند تعاریفی از «هوش» و «فکر کردن» ارائه دهند که به‌قدر کافی دقیق و عمومی برای اعمال به ماشین‌ها باشند. بدون چنین تعاریفی، سؤالات اساسی فلسفهٔ هوش مصنوعی پاسخ‌پذیر نیستند. آزمون تورینگ، حتی اگر ناقص باشد، حداقل چیزی را فراهم می‌کند که می‌توان اندازه‌گیری کرد؛ بنابراین یک تلاش عملگرایانه برای پاسخ به سؤال فلسفی دشوار است.

گستردگی موضوع
قالب آزمون به بازپرس اجازه می‌دهد تا به ماشین وظایف فکری متنوعی بدهد. تورینگ نوشت که «روش سؤال‑پاسخ به‌نظر می‌رسد برای معرفی تقریباً هر یک از حوزه‌های انسانی که می‌خواهیم شامل شود، مناسب باشد.»[71] جان هاوگلند اضافه می‌کند «فهم کلمات کافی نیست؛ باید موضوع را نیز درک کرد.»[72] برای پاس کردن یک آزمون تورینگ خوب طراحی‌شده، ماشین باید زبان طبیعی را به‌کار ببرد، استدلال کند، دانش داشته باشد و یاد بگیرد. آزمون می‌تواند به ورودی ویدئویی گسترش یابد و حتی «درگاهی» داشته باشد که اشیاء از طریق آن عبور کنند؛ این امر ماشین را مجبور می‌کند تا مهارت‌های بینایی و رباتیک را نیز نشان دهد. این موارد تقریباً تمام مشکلات عمده‌ای را که پژوهش هوش مصنوعی می‌خواهد حل کند، در بر می‌گیرد.[73] آزمون فایگن‌بام برای بهره‌گیری از دامنهٔ وسیع موضوعات در آزمون تورینگ طراحی شده است؛ این یک فرم محدود از بازی سؤال‑پاسخ تورینگ است که ماشین را با توانایی‌های متخصصان در حوزه‌های خاص مانند ادبیات یا شیمی مقایسه می‌کند.

تاکید بر هوش عاطفی و زیبایی‌شناختی
به‌عنوان فارغ‌التحصیل ممتاز ریاضیات کمبریج، ممکن بود انتظار برود تورینگ آزمونی برای هوش کامپیوتری پیشنهاد کند که نیاز به دانش تخصصی در حوزه‌ای فنی دارد؛ اما همان‌طور که پیش‌تر اشاره شد، آزمونی که او در مقالهٔ ۱۹۵۰ خود توصیف کرد، نیاز دارد کامپیوتر بتواند در یک بازی مهمان‌نوازی عمومی رقابت کند و همان‌طور که مرد معمولی به‌سوالات متوالی پاسخ می‌دهد تا قانع‌کننده به‌نظر برسد که زن است. با توجه به اینکه تمایز جنسی انسانی یکی از قدیمی‌ترین موضوعات است، به‌طور ضمنی فرض می‌شود سؤالات شامل دانش تخصصی یا تکنیک پردازش اطلاعات نیست؛ چالش برای کامپیوتر، نشان دادن همدلی نسبت به نقش زن و همچنین حساسیت زیبایی‌شناختی است—دو ویژگی که در این قطعهٔ گفت‌وگو که تورینگ تصور کرده است، نمایان می‌شود:

بازپرس: «آیا می‌توانید طول موهای او/او را بگویید؟»
مشارکت‌کننده: «موهایم شینگل‌دار است و بلندترین رشته‌ها حدود نه اینچ طول دارند.»

وقتی تورینگ دانش تخصصی را وارد یکی از دیالوگ‌های تخیلی‌اش می‌کند، موضوع ریاضیات یا الکترونیک نیست بلکه شعر است:

بازپرس: «در اولین بیت سونت شما که می‌گوید «آیا تو را به روزی تابستانی تشبیه کنم»، آیا «یک روز بهاری» بهتر نیست؟»
شاهد: «این قافیه نمی‌شود.»
بازپرس: «چطور «یک روز زمستانی»؟ آن قافیه می‌شود.»
شاهد: «بله، اما هیچ‌کس نمی‌خواهد به روزی زمستانی تشبیه شود.»

به این ترتیب تورینگ بار دیگر علاقهٔ خود به همدلی و حساسیت زیبایی‌شناختی را به‌عنوان مؤلفه‌های هوش مصنوعی نشان می‌دهد؛ و با افزایش آگاهی از تهدید هوش مصنوعی مخرب، پیشنهاد شده است که این تمرکز شاید نشانگر درک انتقادی تورینگ باشد، یعنی هوش عاطفی و زیبایی‌شناختی نقش کلیدی در خلق «هوش مصنوعی دوستانه» خواهد داشت. با این حال، هر گونه الهام تورینگ در این جهت به حفظ دیدگاه اصلی او وابسته است؛ به‌عبارت دیگر، ترویج «تفسیر استاندارد» آزمون تورینگ که فقط بر هوش گفتاری تمرکز دارد، باید با احتیاط مورد بررسی قرار گیرد.

ضعف‌ها
تورینگ به‌طور صریح بیان نکرد که آزمون تورینگ می‌تواند به‌عنوان معیاری برای «هوش» یا هر ویژگی انسانی دیگری به‌کار رود. او می‌خواست جایگزینی واضح و قابل‌فهم برای واژهٔ «فکر کردن» ارائه دهد تا بتواند به انتقادات دربارهٔ امکان «ماشین‌های فکر‌کننده» پاسخ دهد و مسیرهای پژوهشی را پیشنهاد کند. با این حال، آزمون تورینگ به‌عنوان معیاری برای «توانایی فکر کردن» یا «هوش» ماشین پیشنهاد شده است و این پیشنهاد هم توسط فیلسوفان و هم توسط دانشمندان کامپیوتر مورد انتقاد قرار گرفته است. این تفسیر فرض می‌کند بازپرس می‌تواند با مقایسهٔ رفتار ماشین با رفتار انسانی تشخیص دهد که ماشین «فکر می‌کند». هر یک از این فرضیات مورد سؤال قرار گرفته‌اند: قابلیت اطمینان قضاوت بازپرس، ارزش مقایسهٔ ماشین با انسان، و ارزش مقایسهٔ صرف رفتار. به‌دلیل این و ملاحظات دیگر، برخی پژوهشگران هوش مصنوعی ارتباط آزمون با حوزهٔ خود را زیر سؤال می‌برند.

ساده‌انگیزی بازپرس‌ها
در عمل نتایج آزمون می‌تواند به‌راحتی تحت تأثیر نه هوش کامپیوتر، بلکه نگرش‌ها، مهارت یا سادگی‌گرایی سؤال‌کننده باشد. بسیاری از متخصصان، از جمله عصب‌شناس گاری مارکوس، اصرار دارند که آزمون تورینگ تنها نشان می‌دهد چقدر آسان است که انسان‌ها فریب بخورند و نشانگر هوش ماشین نیست.[76] تورینگ مهارت‌ها و دانش دقیق مورد نیاز بازپرس را مشخص نکرد، اما از اصطلاح «بازپرس متوسط» استفاده کرد: «بازپرس متوسط پس از پنج دقیقه سؤال‑پاسخ بیش از ۷۰٪ احتمال ندارد تشخیص صحیح بدهد.»[65] برنامه‌های چت‌بات مانند الیزا بارها افراد ناآگاه را فریب داده‌اند که فکر می‌کنند با انسان در حال گفتگو هستند؛ در این موارد بازپرس‌ها حتی از امکان تعامل با کامپیوترها آگاه نیستند. برای ظاهر شدن به‌عنوان انسان، ماشین نیازی به هوش ندارد؛ فقط شباهت سطحی به رفتار انسانی کافی است. مسابقات اولیهٔ جایزهٔ لوبنر از بازپرس‌های «ساده‌دل» استفاده می‌کردند که به‌راحتی فریب می‌خوردند.[44] از سال ۲۰۰۴ به‌بعد، برگزارکنندگان لوبنر فیلسوفان، دانشمندان کامپیوتر و روزنامه‌نگاران را به‌عنوان بازپرس‌ها به کار گرفتند؛ با این حال برخی از این متخصصان نیز توسط ماشین‌ها فریب خورده‌اند.[77] ویژگی جالب آزمون تورینگ، پدیدهٔ «اثر همدست» است؛ یعنی انسان‌های آزمایش‌شده که توسط بازپرس‌ها به‌عنوان ماشین شناسایی می‌شوند. پیشنهاد شده است که انتظارات بازپرس‌ها از پاسخ‌های انسانی لزوماً نمایانگر رفتار معمولی انسان‌ها نیست؛ در نتیجه برخی افراد می‌توانند به‌عنوان ماشین طبقه‌بندی شوند. این می‌تواند به نفع ماشین رقابتی باشد. انسان‌ها دستور داده می‌شود «خودشان باشند»، اما گاهی پاسخ‌هایشان شبیه آنچه بازپرس انتظار دارد که ماشین بگوید، است.[78] این سؤال را برمی‌انگیزد که چگونه می‌توان اطمینان حاصل کرد که انسان‌ها انگیزهٔ «رفتار انسانی» دارند.

هوش انسانی در مقابل هوش عمومی
آزمون تورینگ مستقیماً تست نمی‌کند که آیا کامپیوتر هوشمندانه رفتار می‌کند؛ فقط بررسی می‌کند که آیا کامپیوتر شبیه انسان رفتار می‌کند. چون رفتار انسانی و رفتار هوشمندانه یکسان نیستند، آزمون می‌تواند به دو شکل هوش را به‌درستی اندازه‌گیری نکند:

برخی رفتارهای انسانی هوشمند نیستند. آزمون تورینگ می‌طلبد ماشین بتواند تمام رفتارهای انسانی را اجرا کند، صرف‌نظر از اینکه هوشمندانه هستند یا نه. حتی رفتارهایی که ممکن است هوشمندانه محسوب نشوند، مانند حساسیت به توهین‌ها، تمایل به دروغ گفتن یا اشتباهات تایپی زیاد، مورد آزمون قرار می‌گیرد. اگر ماشین نتواند این رفتارهای «غیرهوشمند» را به‌دقت تقلید کند، آزمون را رد می‌کند. این انتقاد توسط «اکونومیست» در مقاله‌ای با عنوان «حماقت مصنوعی» پس از اولین مسابقهٔ لوبنر در سال ۱۹۹۲ مطرح شد؛ مقاله اشاره کرد که پیروزی اولین برندهٔ لوبنر به‌دلیل توانایی «تقلید خطاهای تایپی انسانی» بود.[43] خود تورینگ پیشنهاد کرده بود برنامه‌ها خطاهای خروجی خود را اضافه کنند تا «بازیکن بهتری» در بازی باشند.[80]

برخی رفتارهای هوشمند انسانی نیستند. آزمون تورینگ رفتارهای بسیار هوشمند مانند حل مسائل دشوار یا ارائهٔ بینش‌های اصیل را تست نمی‌کند. در واقع، آزمون مستلزم فریب‌کاری از سوی ماشین است: اگر ماشین هوشمندتر از انسان باشد، باید عمداً از نشان دادن هوشمندی بیش از حد خودداری کند. اگر بتواند مسأله‌ای محاسباتی را حل کند که برای انسان عملاً غیرممکن است، بازپرس می‌داند برنامه انسان نیست و ماشین آزمون را رد می‌کند. چون نمی‌تواند هوش فراتر از توانایی‌های انسانی را اندازه‌گیری کند، آزمون برای ارزیابی یا ساخت سیستم‌های هوشمندتر از انسان کاربردی نیست. به همین دلیل، چندین جایگزین آزمون پیشنهاد شده‌اند که قادر به ارزیابی سیستم‌های فوق‌هوشمند باشند.[81]

آگاهی در مقابل شبیه‌سازی آگاهی
آزمون تورینگ صرفاً به رفتار خارجی – رفتار قابل مشاهدهٔ ماشین – می‌پردازد؛ از این منظر، رویکردی رفتارگرایانه یا کارکردگرایانه نسبت به مطالعهٔ ذهن دارد. مثال الیزا نشان می‌دهد که ماشینی که آزمون را پاس می‌کند ممکن است تنها با دنبال کردن فهرست بزرگی از قواعد مکانیکی، رفتار گفتاری انسانی را شبیه‌سازی کند، بدون اینکه فکر کند یا ذهنی داشته باشد. جان سرل استدلال می‌کند رفتار خارجی نمی‌تواند تعیین کند که آیا ماشین «واقعاً» فکر می‌کند یا صرفاً «شبیه‌سازی» فکر است. استدلال «اتاق چینی» او برای نشان دادن این است که حتی اگر آزمون تورینگ تعریف عملی خوبی از هوش باشد، ممکن است نشانگر وجود ذهن، آگاهی یا قصد در ماشین نباشد. (قصد به معنای توانایی فکرها برای «دربارهٔ» چیزی بودن است.) تورینگ پیش از این انتقادات را پیش‌بینی کرده بود: «من نمی‌خواهم این تصور را القا کنم که هیچ رمزی دربارهٔ آگاهی وجود ندارد. به‌عنوان مثال، پارادوکسی در ارتباط با هر تلاشی برای محلی‌سازی آن وجود دارد. اما من فکر نمی‌کنم این رموز لزوماً باید پیش از پاسخ به سؤال این مقاله حل شوند.»[83]

عدم عملی بودن و بی‌ربطی برای پژوهش‌های هوش مصنوعی
پژوهشگران اصلی هوش مصنوعی استدلال می‌کنند که تلاش برای پاس کردن آزمون تورینگ صرفاً حواس‌پرتی از پژوهش‌های مفیدتر است.[45] در واقع، آزمون تورینگ تمرکز علمی یا تجاری عمده‌ای ندارد؛ همان‌طور که استوارت راسل و پیتر نورویگ می‌نویسند: «پژوهشگران هوش مصنوعی توجه کمی به پاس کردن آزمون تورینگ داشته‌اند.»[84] دلایل متعدد وجود دارد. اول، روش‌های ساده‌تری برای آزمون برنامه‌ها وجود دارد. اکثر پژوهش‌های جاری در زمینه‌های مرتبط با هوش مصنوعی به اهداف خاص و محدود مانند تشخیص اشیا یا بهینه‌سازی لجستیک می‌پردازند؛ برای ارزیابی هوش این برنامه‌ها، پژوهشگران مستقیماً همان کار را به آن‌ها می‌سپارند. راسل و نورویگ این را به‌مثال پرواز مقایسه می‌کنند: هواپیماها بر اساس توان پروازی خود ارزیابی می‌شوند، نه بر اساس شباهت به پرندگان. «کتاب‌های مهندسی هوافضا» هدف خود را «ساختن ماشین‌هایی که دقیقاً مثل کبوترها پرواز کنند تا دیگر کبوترها را فریب دهند» نمی‌دانند.[84] دوم، ساخت شبیه‌سازی‌های واقعی از انسان‌ها مسأله‌ای دشوار است که برای رسیدن به اهداف پایه‌ای هوش مصنوعی لازم نیست. شخصیت‌های انسانی باورپذیر ممکن است در هنر، بازی یا رابط‌های کاربری پیشرفته جالب باشند، اما بخشی از علم ساخت ماشین‌های هوشمند (یعنی ماشین‌هایی که با هوش مسائل را حل می‌کنند) نیستند. تورینگ قصد نداشت ایدهٔ خود را برای آزمون هوش برنامه‌ها به کار گیرد؛ او می‌خواست نمونه‌ای واضح و قابل‌فهم برای کمک به بحث فلسفی دربارهٔ هوش مصنوعی ارائه دهد.[85] جان مک‌کارتی می‌گوید تعجبی نیست که ایدهٔ فلسفی برای کاربردهای عملی بی‌فایده باشد؛ او می‌گوید فلسفهٔ هوش مصنوعی «به‌احتمال زیاد تأثیر چندانی بر عمل پژوهش هوش مصنوعی ندارد، همان‌طور که فلسفهٔ علم به‌طور کلی بر عمل علم تأثیر کمی دارد.»[86][87]

اعتراض مبتنی بر زبان
یکی دیگر از اعتراضات شناخته‌شده به آزمون تورینگ، تمرکز انحصاری آن بر رفتار زبانی است (یعنی فقط یک «آزمایش مبتنی بر زبان» است، در حالی که سایر توانایی‌های شناختی آزمایش نمی‌شوند). این نقص نقش سایر «قابلیت‌های هوشمند» خاص حوزه‌های حسی را که روانشناس هوارد گاردنر در نظریهٔ «هوش‌های چندگانه» به‌عنوان مهم می‌داند، کم‌رنگ می‌کند؛ توانایی‌های زبانی تنها یکی از این هوش‌ها هستند.[88]

سکوت
یک جنبهٔ بحرانی آزمون تورینگ این است که ماشین باید خود را از طریق گفتار فاش کند. اگر ماشین در طول مکالمه ساکت بماند، بازپرس نمی‌تواند ماشین را به‌جز از طریق حدس محاسبه‌شده شناسایی کند.[89] حتی اگر یک انسان مخفی به‌عنوان بخشی از آزمون حضور داشته باشد، ممکن است انسان‌ها به‌عنوان ماشین شناسایی شوند.[90]

دامن تورینگ
با تمرکز بر تقلید انسان به‌جای تقویت یا گسترش توانایی‌های انسانی، آزمون تورینگ خطر دارد که پژوهش و پیاده‌سازی را به سمت فناوری‌هایی سوق دهد که جایگزین انسان می‌شوند و در نتیجه دستمزد و درآمد کارگران را کاهش می‌دهد. همان‌طور که قدرت اقتصادی این کارگران کاهش می‌یابد، ممکن است قدرت سیاسی آن‌ها نیز کاهش یابد و تغییر توزیع ثروت و درآمد برایشان دشوارتر شود. اریک برین‌جولسون این وضعیت را «دامن تورینگ» نامیده و استدلال می‌کند که در حال حاضر مشوق‌های بیش از حدی برای ساخت ماشین‌هایی که انسان را تقلید می‌کنند، نه تقویت می‌کنند، وجود دارد.

گونه‌های مختلف
در طول سال‌ها نسخه‌های متعددی از آزمون تورینگ مطرح شده است، از جمله آن‌چه در بالا توضیح داده شد.

آزمون معکوس تورینگ و CAPTCHA
تغییری در آزمون تورینگ که در آن هدف یک یا چند نقش بین ماشین و انسان معکوس می‌شود، «آزمون معکوس تورینگ» نامیده می‌شود. مثال این مفهوم در کار روان‌پزشک ویلفرد بیون یافت می‌شود که به‌ویژه به «طوفانی» که از برخورد یک ذهن با ذهن دیگر ناشی می‌شود، علاقه‌مند بود. در کتاب ۲۰۰۰ خود، پژوهشگر پیتر سویرسکی مفهوم «آزمون سویرسکی» را مطرح کرد که اساساً آزمون معکوس تورینگ است و می‌گوید این روش می‌تواند اکثر اعتراضات استاندارد به نسخهٔ استاندارد را رفع کند. ر. دی. هینشل‌وود ذهن را «دستگاه شناسایی ذهن» توصیف کرد؛ چالش این است که کامپیوتر بتواند تشخیص دهد آیا با یک انسان یا کامپیوتر دیگر تعامل دارد. این گسترش سؤال اولیهٔ تورینگ است که شاید بتواند استانداردی کافی برای تعریف ماشینی که «فکر می‌کند» به‌صورت انسانی فراهم کند. CAPTCHA یک نوع آزمون معکوس تورینگ است. پیش از اجازهٔ انجام عملی در یک وب‌سایت، کاربر با تصویر مخدوش حروف الفبا مواجه می‌شود و باید آن‌ها را تایپ کند؛ هدف جلوگیری از سوءاستفادهٔ خودکار سیستم‌هاست. استدلال این است که نرم‌افزاری که به‌طور دقیق تصویر مخدوش را بخواند، وجود ندارد (یا برای کاربر متوسط در دسترس نیست)، بنابراین هر سیستمی که بتواند این کار را انجام دهد، احتمالاً انسان است. پس از ایجاد CAPTCHA، نرم‌افزارهایی برای شکستن آن با تحلیل الگوهای تولیدکنندهٔ تصویر توسعه یافتند. در سال ۲۰۱۳ محققان Vicarious ادعا کردند سیستمی ساخته‌اند که می‌تواند تا ۹۰٪ چالش‌های CAPTCHA گوگل، یاهو! و پی‌پل را حل کند.[94] در سال ۲۰۱۴ مهندسان گوگل سیستمی نشان دادند که می‌تواند با دقت ۹۹.۸٪ CAPTCHAها را شکست دهد.[95] در سال ۲۰۱۵ شومن گوسماجومدر، پیشین مسئول مبارزه با تقلب کلیک در گوگل، گفت سایت‌های مخرب وجود دارند که برای هزینه‌ای CAPTCHAها را می‌شکنند تا تقلب‌های مختلفی انجام دهند.[96]

تمایز استفادهٔ دقیق از زبان از درک واقعی
یک گونهٔ دیگر به‌دلیل نگرانی از این‌که پردازش زبان طبیعی مدرن می‌تواند متن‌های بزرگ را بر پایهٔ یک دیتاست عظیم تولید کند و شاید تنها با دستکاری کلمات و جملات موجود در داده‌های آموزشی آزمون تورینگ را پاس کند، مطرح شده است. چون بازپرس دانش دقیق داده‌های آموزشی را ندارد، مدل ممکن است صرفاً جملاتی را بازگرداند که در دیتاست بزرگ موجود است. برای این منظور، آرتور شوانینگر گونه‌ای از آزمون تورینگ پیشنهاد می‌کند که می‌تواند بین سیستم‌هایی که فقط می‌توانند از زبان استفاده کنند و سیستم‌هایی که زبان را درک می‌کنند، تمایز قائل شود. او آزمونی پیشنهاد می‌کند که در آن ماشین با سؤال‌های فلسفی که نیازی به دانش پیشین ندارند اما برای پاسخ مناسب نیاز به خوداندیشی دارند، مواجه می‌شود.[97]

آزمون تورینگ متخصص حوزه
گونهٔ دیگری «آزمون تورینگ متخصص حوزه» نام دارد؛ در اینجا پاسخ‌های ماشین نمی‌تواند از پاسخ‌های یک متخصص در یک زمینه خاص متمایز شود. این آزمون همچنین به‌عنوان «آزمون فایگن‌بام» شناخته می‌شود و توسط ادوارد فایگن‌بام در مقالهٔ ۲۰۰۳ پیشنهاد شد.[98]

آزمون شناختی «سطح پایین»
رابرت فرنچ (۱۹۹۰) استدلال می‌کند بازپرس می‌تواند با پرسیدن سؤال‌هایی که فرآیندهای سطح پایین (یعنی ناخودآگاه) شناخت انسانی را نشان می‌دهند، انسان و غیرانسان را تشخیص دهد؛ این سؤال‌ها جزئیات دقیق تجسم انسانی از فکر را آشکار می‌کند و می‌تواند کامپیوتر را فاش کند مگر اینکه همان‌طور که انسان‌ها تجربه می‌کند، جهان را تجربه کند.[99]

آزمون تورینگ کامل
«آزمون تورینگ کامل» که توسط دانشمند شناختی استوان هارند پیشنهاد شد، دو نیاز اضافی به آزمون سنتی تورینگ می‌افزاید: بازپرس می‌تواند توانایی‌های ادراکی موضوع (نیاز به بینایی ماشین) و توانایی دستکاری اشیاء (نیاز به رباتیک) را نیز ارزیابی کند.[101]

سوابق الکترونیکی سلامت
نامه‌ای در «Communications of the ACM» مفهوم تولید جمعیت بیماران مصنوعی را توصیف می‌کند و گونه‌ای از آزمون تورینگ برای ارزیابی تفاوت بین بیماران مصنوعی و واقعی پیشنهاد می‌دهد. این نامه می‌گوید: «در زمینهٔ سوابق الکترونیکی سلامت، اگرچه یک پزشک انسانی می‌تواند به‌راحتی بین بیماران مصنوعی و واقعی تفاوت قائل شود، آیا می‌توان ماشینی را طوری هوشمند ساخت که به‌تنهایی این تشخیص را بدهد؟» و ادامه می‌دهد: «پیش از اینکه هویت‌های بیماران مصنوعی به یک مشکل بهداشت عمومی تبدیل شوند، بازار معتبر سوابق الکترونیکی سلامت می‌تواند از تکنیک‌های شبیه‌سازی آزمون تورینگ برای اطمینان از قابلیت اطمینان داده‌ها و ارزش تشخیصی استفاده کند.»[102]

آزمون حداقل سیگنال هوشمند
آزمون حداقل سیگنال هوشمند توسط کریس مک‌کینستری به‌عنوان «حداکثر انتزاع آزمون تورینگ» پیشنهاد شد؛ در این آزمون تنها پاسخ‌های باینری (درست/نادرست یا بله/خیر) مجاز است تا فقط بر ظرفیت فکر کردن تمرکز شود. این روش مشکلاتی مانند تعصب انسان‌محور را حذف می‌کند و نیازی به شبیه‌سازی رفتار غیرهوشمند انسان ندارد، بنابراین می‌تواند برای سیستم‌هایی که هوش بالاتر از انسان دارند، مناسب باشد. سؤال‌ها باید به‌تنهایی قابل‌استقلال باشند، بنابراین شبیه آزمون IQ است تا آزمون مصاحبه. این روش معمولاً برای جمع‌آوری داده‌های آماری جهت مقایسهٔ عملکرد برنامه‌های هوش مصنوعی به‌کار می‌رود.[104]

جایزهٔ هاتر
سازمان‌دهندگان جایزهٔ هاتر معتقدند فشرده‌سازی متن زبان طبیعی یک مسألهٔ سخت هوش مصنوعی است که معادل پاس کردن آزمون تورینگ است. این آزمون فشرده‌سازی عددی واحدی می‌دهد که می‌توان مستقیماً برای مقایسهٔ «هوش» دو ماشین استفاده کرد؛ نیازی به دروغ گفتن به قاضی نیست. معایب این روش این است که نمی‌توان انسان‌ها را به‌این شکل آزمون کرد و هنوز مشخص نیست چه امتیازی معادل پاس کردن آزمون تورینگ در سطح انسانی است.

آزمون‌های مبتنی بر فشرده‌سازی یا پیچیدگی کولموگروف
رویکردی مشابه به جایزهٔ هاتر که در اواخر دههٔ ۱۹۹۰ ظاهر شد، شامل افزودن مسألات فشرده‌سازی به یک آزمون تورینگ گسترده است یا آزمون‌هایی که کاملاً از پیچیدگی کولموگروف استخراج می‌شوند.[106] آزمون‌های مرتبط دیگر توسط هرناندز‑اورلو و دووی ارائه شده‌اند.[107] آزمون IQ الگوریتمی یا AIQ سعی دارد معیار هوش جهانی (Universal Intelligence Measure) لگ و هاتر (مبتنی بر استنتاج القایی سولومونوف) را به یک آزمون عملی برای هوش ماشین تبدیل کند.[108] مزایای این آزمون‌ها قابلیت اعمال بر هوش‌های غیرانسانی و عدم نیاز به آزمون‌کنندگان انسانی است.

آزمون ابرت
آزمون تورینگ الهام‌بخش «آزمون ابرت» شد که در سال ۲۰۱۱ توسط منتقد فیلم روجر ابرت پیشنهاد شد؛ این آزمون می‌پرسد آیا صدای مصنوعی یک کامپیوتر به اندازه کافی در زمینهٔ لحن، نغمه و زمان‌بندی مهارت داشته باشد که مردم را بخنداند.[109]

در سال ۲۰۲۳ شرکت تحقیقاتی AI21 Labs با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ یک آزمایش اجتماعی آنلاین به نام «Human or Not?» ایجاد کرد. این آزمایش بیش از ۱۰ میلیون بار توسط بیش از ۲ میلیون نفر انجام شد؛ بزرگ‌ترین آزمایش سبک تورینگ تا آن زمان بود. نتایج نشان داد که ۳۲٪ افراد نمی‌توانستند انسان را از ماشین تشخیص دهند.[113][114]

کنفرانس‌ها
Turing Colloquium
سال ۱۹۹۰ چهلمین سالگرد اولین انتشار مقالهٔ «ماشین‌های محاسبه‌گر و هوش» تورینگ بود و بازهم توجه به آزمون را تجدید کرد. دو رویداد مهم در آن سال اتفاق افتاد: نخستین همایش Turing Colloquium که در آوریل در دانشگاه ساسکس برگزار شد و پژوهشگران و دانشگاهیان از رشته‌های مختلف را برای بحث دربارهٔ گذشته، حال و آیندهٔ آزمون تورینگ گرد هم آورد؛ دومین رویداد تأسیس مسابقات سالانهٔ جایزهٔ لوبنر بود. بلای ویتبی چهار نقطه عطف اصلی در تاریخ آزمون تورینگ را فهرست می‌کند: انتشار «ماشین‌های محاسبه‌گر و هوش» در ۱۹۵۰، … (ادامه متن در منبع)