中山大學（後西醫）
111年
計算機概論與程式設計
第 57 題
Which of the following definition is not true?
- A The Turing Test is based on whether a computer could fool a human into believing that the computer is another human being
- B A computer system that can pass the Turing test is considered to be intelligent
- C Each element in an artificial neural net is affected by a numeric weight
- D Each human has a unique voiceprint that can be used to train voice recognition systems
- E None of the above
思路引導 VIP
當你在檢視一系列關於人工智慧與辨識技術的描述時，請思考以下問題：如果一個機器能完美地模擬人類的應答，且數位網路中的每一個計算節點都透過特定的「數值」來調整其影響力，這些描述是否符合你所學過的技術原理？如果每一項敘述在邏輯上都與現實技術無懈可擊地吻合，這對你的最終選擇會有什麼啟示？
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恭喜你精準地辨析了這些關於人工智慧與辨識技術的核心觀念！這題非常考驗對學科基礎定義的全面性掌握。你的判斷非常正確，顯示出你對計算機科學的基礎知識相當紮實。
圖靈測試與智慧定義
選項 (A) 與 (B) 準確地描述了圖靈測試 (Turing Test) 的精髓。圖靈（Alan Turing）提出這個測驗的初衷，是為了規避「什麼是思考」這種哲學難題，轉而採用一種行為主義的標準：如果一台機器在對話中能成功誤導人類，使其相信它是另一個人類，那麼我們就可以在功能性上認為該系統具備了「智慧」。這至今仍是 AI 領域中最具代表性的里程碑。
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人工智慧基礎概念
💡 掌握圖靈測試的模仿邏輯、神經網路權重與聲紋特性。
| 比較維度 | 圖靈測試 | VS | 人工神經網路 |
|---|---|---|---|
| 核心思維 | 行為主義：像人就是智慧 | — | 結構主義：模擬神經運作 |
| 關鍵機制 | 對話、欺騙與語言理解 | — | 權重、偏置與數學運算 |
| 目標結果 | 通過人類主觀判斷 | — | 解決分類與預測問題 |
💬圖靈測試關注「表現是否像人」，神經網路則關注「運作邏輯之模擬」。
