1，模仿游戏

2，对新问题的评价

3，游戏中的机器

4，数字计算机

5，数字计算机的通用性

6，主要问题的对立观点

7，学习机器

1，模仿游戏

我建议考虑这样一个问题：“机器能思考吗?”要回答这个问题，需先给出术语“机器”和“思维”的定义。虽然可以用尽可能反映其普通用法的方式给出定义，但是这种方式是危险的，因为很难摆脱像用盖勒普调查那样的统计方式得出“机器能思考吗?”的结论及意义，显然这是荒谬的。因此，我不是试图给出这样的定义，而是提出另外一个问题，这个问题和原问题紧密相关，而且是用相对不含糊的词语表达的。

这个新的问题可以通过一个游戏来描述，称之为“模仿游戏”。需要三个人来玩，一个男人(A)，一个女人(B)和一个男女皆可的提问者(C)。提问者呆在一个与另外两人相隔离的屋子里，游戏的目标是提问者要判断出外面哪个是男人，哪个是女人。提问者用标签X，Y指称外面的两个人，游戏结束时，他要说出“X是A，Y是B”或者“X是B，Y是A”。提问者C允许向A和B提出下面这样的问题：

C：X，请告诉我你头发的长度。

现在假如X实际上是A，那么A必须回答。A在游戏中的目标是努力使C做出错误的判断，他的回答可以是：

我的头发乌黑发亮，最长的一缕大概九英寸长。

为了排除声音帮助提问者得出结论，问题的答案应该写出来，最好是打出来。理想的安排是，让两个屋子用远程打印通讯，也可以通过中间人传递答案。而B在这个游戏中的任务是努力帮助提问者，她的最优策略可能就是给出正确答案。她可以在她的答案中加入“我是女的，别听他的”这样的话，但是这并不能提供更多的帮助，因为男人A同样也能做出相似的评论。

现在提出这样一个问题，“如果用机器代替A，将会发生什么情况？”同与两个人玩这个游戏相比，提问者判断错误的几率是否发生变化？这个问题取代了原问题“机器能思考吗? ”

2，对新问题的评价

除了问：“新问题的答案是什么？”还会问：“这个新问题有研究的价值吗？”我们先考察第二个问题，避免进入无限循环。

新问题的优势在于，把一个人的体力和智力完全区分开了。没有任何工程师或化学家宣称能够生产出和人的皮肤完全相同的物质。在未来的某天，这可能成为现实，但是让一个“思维机器”具有如人一般的皮肤对于让它更像人并没有多大的帮助。我们设置问题的方式考虑到了防止让提问者看到、接触到或听到其他的游戏者。所提议的标准的其它优势在下面的样板问题和回答中显示出来：