人工智能：从图灵测试的主观评价到科学规范的缺失

人工智能（AI）这一概念自1956年出现在达特茅斯学院的研讨会后，便成为了人们追求通过现代科学与技术手段重现人类智能的一个重要领域。而这一领域的奠基人，大名鼎鼎的阿兰·图灵，被誉为“人工智能之父”，并非没有理由。他在1950年提出的图灵测试，为判断机器是否具备智能提供了一种可操作的方法，避开了对“思考”与“智能”的复杂定义。

图灵测试，简而言之，就是通过对话让一名询问者判断与其对话的对象是人还是机器。当机器能够让询问者无法准确判断其身份时，就被视为具备了与人类相似的思考能力。这种测试虽然在当时的背景下具有一定的创新性和实用性，却隐含了某些科学规范的缺失。当今对于人类智能的定义与表现尚未有明确的共识，何其艰难。

图灵测试的主题与内容的选择显然带有主观性。这一测试强调的是外部表现，而不是内在思维过程的真实反映。虽然这个“黑箱”测试使得对人的“思考能力”与其他特征进行了有效隔离，但它的依赖性与不完备性日渐显露。若单凭一种主观评价的标准判别智能，何以称之为科学？在科学领域，客观性是基础前提，而图灵测试却是建立在个人判断之上。

回顾图灵的论文，许多辩论围绕着机器能否思考展开。许多讨论却未能关注到图灵测试潜在的主观评价缺陷。即使有众多人士通过图灵测试的形式宣称机器具备智能，但迄今为止，没有一个公认有效的标准能够直接表明机器与人类的思考能力是等同的。这反映出图灵测试未能满足科学对客观性的要求。

随着AI技术的发展，特别是在大语言模型的崛起后，一些系统声称通过了图灵测试。尽管这些成就令人瞩目，它们依旧没有足够的根据以成立机器已具备人类思考能力的。当下，图灵测试继续被应用，但其科学有效性却受到挑战。许多人主观地解读其结果，使之成为评估智能的依据，这给学术界与工业界带来了困惑。

实验中的主观评价，终将造成科学标准的滑坡。而这种现象并不仅限于图灵测试所带来的影响。在与大脑神经活动进行类比的问题上，我们缺乏对真实神经元工作机制的透彻理解，仍在哪些层面与计算机运作进行比拟，却未能认识到这种比较的局限性。因此，试图通过粗略的模型间主观类比来提升对复杂系统的理解，始终只能是浮于表面。

例如，欧盟的“蓝脑计划”试图构建人脑的完整模拟，但这一目标的设计却是建立在对人脑理解懵懂的基础上。这一项目的财富与支持，犹如一个未被检验的假设，最终成为与现实背道而驰的象征。

再者，“摩尔定律”和“尺度定律”这些并不成立的学说，宛如无形的枷锁，束缚着当下某些研究者的思维，使其萎缩在无尽的想象与信念之中，如同陷入炼金术的轮回。许多学者通过想象来进行收费的工程决策，随即在没有坚实基础的情况下，宣称突破即将实现，结果却是时间的浪费与资源的错配。

正如德雷弗斯在早期报告中提到，人工智能的进步需要建立在科学理论之上，而非停留在对表象的认识与贪婪。AI的未来需依赖于对科学理性的追求，而非迷信于流行词汇与想象梦想。

回顾人工智能发展的历程，从图灵测试的主观评价到科学规范的缺失，我们不难发现，尽管技术在不断进步，但缺乏科学性的深厚基础终将制约其潜力的实现。未来的发展需要重塑一种清晰的科学架构，将想象与科学实验有机结合，拒绝脱离现实的幻想，坚守科技发展的理性规范。因此，在未来的工作中，人工智能仍需以问题解决的实际有效性为导向，为人类的进步添砖加瓦。