趋势 | 图灵测试的现实意义
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Google 发布了自动驾驶路测报告，已经达到了1 000万英里，机器人一直在问人类：“你们为什么还不给我们发驾照?”如果发驾照发什么?中国的驾照有A 类、B 类、C 类，开小车的是C 照，开大车的可以拿到A 照。无人驾驶车发什么照?将来是不是发AP 照、BP 照、CP 照?无人车上路要颁发驾照已经成为各国交管部门当务之急。
中国工程院院士 李德毅
当客服机器人和我们聊天时，它在听，你也在听;它在说，你也在说;甚至可以同时问问题、翻译、语音。当机器人医生进行远程医疗时，当陪读机器人为孩子做咨询或辅导时，当机器同传能够使我们和外国朋友直接交谈时，当机器人写作的诗集出版了，著作权人是谁?法官和法官机器人，谁判决准确率更高?
人类是拿驾照的，当刚拿到驾照时，你跑了5 000 公里了? 可能500公里 都没有，50 公里还差不多。你当了1-2 年菜鸟，后来跑了几万公里时，你才成为老司机。为什么对机器人那么苛刻?人类社会常年考驾照，测试标准和测试环境已经能够清楚界定，加之驾驶行为大数据可以精准收集，评测结果较为客观。国内的人考驾照，考官不在现场，都在房间里看你有没有碰到杆子，已经积累了丰富的测试经验。
在这样的情况下，SAE 标准给了我们一个档案，把智能驾驶分为六个等级，到L4 时就可以不用眼睛和注意力了，到L5时就不要驾驶员了。自动驾驶等级转换点如何度量?有的企业说是3.5，有的说是2.5，怎么度量?当汽车把接管权交给人时，反复说怎样度量。尤其是第五级，什么叫完全自动?恶劣天气，人都不能开，还能完全自动吗?所以将来人类怎样给无人驾驶车发驾照?第一步，在车里配一个安全驾驶员，让无人车自己开，但安全驾驶员有驾照，随时干预。这是目前的状况。第二步，不要驾照的安全员在车里，可以干预车。但这个安全员本身可以没有驾照。第三步，共享汽车时乘员不必有驾照，但仍然可以人工指挥。因为我们知道，机器人和人在一起时一定要听人指挥。按照这“三步曲”，可以看出图灵测试是多么重要，因为各行各业都需要人，这个机器人应该持照上岗，这个“照”谁来发?
图灵测试本质上是替代测试
图灵测试本质上不是智能测试，是替代测试，是机器人能不能替代人的工作。无人驾驶难在拟人。我们有马车时，觉得马车不够快，换了汽车。虽然汽车开得快，但有时不如马，因为老马识途，汽车没有地图怎么回去?当我们讨论L2 是辅助驾驶、L3 是自动驾驶时，L3 的基本问题到底是放在车上还是人上?如果放在车上，就要让车企把车越做越好。我最近访问了博世，它是做底层设计的，要在中国做线控的自动改造，我们把车子越做越好，像Tesla 一样，做一个软件定义的机器人，要自动驾驶，这是一条龙。我做无人驾驶车时，也希望有一个好线控的、高精度的自动驾驶汽车，但我把重点放在解决人的问题上，把驾驶员的认知用机器人替代，让机器人成为记忆、决策和行为能力的认知主体。长期以来，有一个词不停地被提及，那就是Agency，其实本意就叫代理。实际上，现在做的就是做一个驾驶员的智能代理，实现智能驾驶，希望这个代理有驾驶的技巧，还有驾驶的个性。
汽车的行为由驾驶员决定，无人驾驶难在拟人，要研究驾驶员的行为学和心理学，物化驾驶员的感知、决策、记忆、控制和行为技巧，而不是一味地改进车辆动力学性能，实现自动驾驶。最近我们的团队在天津港用卡车做了一个精准定位，以前我们做精准定位，无论是空载还是满载，大概误差在20 厘米。港口的集装箱要求准确落在无人驾驶卡车上，提出精确到5 厘米的定位要求，其实集装箱的大卡车很难达到。所以做好无人驾驶，既要有好的车，更要有好的驾驶员的智能代理。
交互智能测试
图灵先生提出用对话的方式考虑机器的语言智能。把机器人的记忆智能和计算智能藏起来，当前的聊天机器人把对话交互方式推向了高潮。在开车过程中，驾驶员与环境和周边车辆有没有交互?我认为是有的，必须不时地与环境和周边车辆进行交互，驾驶员的经验和临场处置能力必须能够体现。为此我们在交互认知之上做了很多的工作，首先研究了无人驾驶基于语言的交互。无人驾驶车面对复杂、不确定的周围环境，可以通过智能音箱、手机和互联网的方式，进行语音、语义等自然语言的理解，与车主、乘员、运行维护人员、远程约车请求等不同人群进行交互。
无人驾驶要能够响应远程车主的干预，因为车主是车子的主人，要能够响应约车的请求。运维人员可以远程在线干预无人驾驶车，研发人员可以利用特定的接口，与无人驾驶车进行交互，监控车辆实时状态，完成调试工作。无人驾驶车还要能够识别周边人群的肢体语言，例如现场执勤的交警，你必须服从它。行人要坐你的车，可能看你比较远，用手势来表达，你也必须能理解。超车并道在无人驾驶中是一个难点，尤其从低速车道汇入高速车道比较难。例如有四辆红色车是由人驾驶的，一辆灰色车辆是无人驾驶的，怎么换道?一定不时用打灯、按喇叭或者踩油门、刹车的方式告诉周边的人，如果他与你协作，你就能超车并道了。
不确定性智能测试
图灵测试有没有漏洞?我就发现了一个。因为图灵测试要求测试人是主体，如果被测试的一方支支吾吾、保持沉默或者主动插话介入，就可能抢夺了话语权，颠覆了测试者的主导定位。就像青年人去面试，本来老板考他，他很厉害，考了老板。就很难区分对方到底是人还是机器人，这再一次暴露出图灵测试的瑕疵。
图灵测试对话过程中充满了不确定性，例如聊天本来是浅层次、短时长的对话，也是最通用的对话，有的就是为了消磨时间，对话客气而礼貌，充满了不确定性，总是在讲一些所谓的废话。其实废话不废，它带来了亲和感，在社交生活中不可或缺，不会聊天的对话机器人，人们会觉得它太乏味。不确定性智能测试，表现在对话的语境和语用、情感的交互、交互环境的不确定性。我们必须研究不确定性智能的客观性、普遍性和积极意义，寻找不确定性中的基本确定。驾驶员曾经开过这样的车，想换道，后面的车不让你，你开了一半又回到原来车道。这种情况还是经常会发生的，并且有下面几种情况：首先常见的就是超车并道，成功了;也有在超车的过程中，中途放弃换道;还有强行换道，不换也得换……无人泊车过程中有很多的不确定性，尤其是非常规泊车，我们叫做边缘泊车。大家都说无人驾驶难在最后1 公里，因为它把人放下之后，往哪里去?有很多选择，加油站、停车场?我个人认为，应该把最后1 公里当做最先1 公里来解决，否则老百姓不接受。
人工智能的使命就是加速汽车向可交互的轮式机器人转变。目前，全国各地火爆的智能驾驶专用实验场和评估环境，很可能发展成为人与轮式机器人比赛驾驶智能的实验场，发展成为赛车手和赛车机器人角逐冠军的比赛场，发展成为后图灵时代的图灵测试场。我们一般看车就是看底盘、发动机，底盘就是看它的手和脚，实际上是驾驶人力量的延伸;发动机就相当于心脏，而我们加了传感器、指纹，等于加了一个智能代理。因此有可能使汽车成为驾驶员自己，这应该是人工智能时代最有意义的科学课题， 再一次彰显了图灵测试的意义。机器人给人类带来了一个新的行业，就是后图灵时代的图灵测试应该考虑人机共生、共融、共发展的测试方法学和测试标准。
（本文根据李德毅的公开演讲整理而成，未经本人确认。）
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