построить интеллектуальную систему.
Честно говоря, сам Тьюринг изложил свой тест немного путано (да ещё и в нескольких вариантах), так что сегодня исследователи ломают копья на тему того, каким образом интеллектуальная система должна проходить данный тест. Но большинство исследователей сходится в одном: прохождение системой теста Тьюринга – необходимый фактор для того, чтобы признать за системой наличие интеллекта, но отнюдь не достаточный. Впрочем, и с этим утверждением многие будут спорить, так как сама природа человеческого интеллекта до сих пор не ясна, потому и бессмысленна разработка какого-либо теста для проверки на наличие интеллекта, «похожего на человеческий». Тем более что основная критика интуитивного подхода заключается в том, что моделирование естественного интеллекта не является единственной возможностью создания интеллектуальной системы. Искусственный интеллект может быть построен на совершенно иных принципах, как это ранее бывало со многими иными изобретениями (колесо для передвижения, реактивная тяга для полёта по воздуху, радиоволны для систем связи и т. д.).
Тем не менее, несмотря на то что тест Тьюринга и интуитивный подход в целом не могут считаться серьёзными инструментами в вопросе разработки искусственного интеллекта, сам по себе тест Тьюринга позволяет определить тот минимальный набор технологий и решаемых задач, которые должна обеспечивать система, чтобы считаться интеллектуальной. Кратко перечислим их.
1. Обработка естественного языка: интеллектуальная система должна уметь общаться с человеком на естественном языке, воспринимая все его неоднозначности, неопределённости и умолчания.
2. Представление знаний: в рамках искусственного интеллекта должны быть представлены как общие, так и специальные знания, при этом система должна постоянно обучаться и пополнять свою базу знаний, в том числе и в процессе диалога с человеком.
3. Логический вывод: используя знания и получаемые на вход запросы от человека, интеллектуальная система должна осуществлять правдоподобный логический вывод, который позволяет сформировать ответ на том же естественном языке. 4. Машинное обучение: система искусственного интеллекта должна быть адаптивной и приспосабливаться к меняющейся ситуации в общении, используя имеющиеся у неё знания в качестве шаблонов и применяя их к схожим ситуациям и, само собой разумеется, актуализируя по результатам свои знания об окружающей среде.