摘要
计算机的算法有助于我们选择看哪一部电影，听哪种音乐，读哪类文学。
人与人工智能，谁才是艺术家？
计算机的算法有助于我们选择看哪一部电影，听哪种音乐，读哪类文学。但是，如果算法本身超越了人类文化介质的角色，并开始自己创造文化，那会是怎样一副光景？
图灵的模仿游戏
1950年，英国数学家和计算机科学家艾伦图灵发表了一篇论文《计算机器和智能》，并首先提出一种名为“模仿游戏”的思想实验。在一个房间里是人类“询问者”，在另外一个房间里是一位男性或女性的“对话者”。游戏的目标是让“询问者”判断出隐藏在另一个房间里的“对话者”是男是女。模仿游戏要通过一系列问题与回答来完成，信息的收发要通过第三方或者打字进行。“赢”下模仿游戏，意味着这个识别游戏的第一步成功了。
之后，图灵对模仿游戏进行了修改，将其中一名“对话者”替代为计算机，观察计算机能否顺利的完成对话，并让“询问者”无法分辨计算机和人类“对话者”的区别。这个版本的模仿游戏被称为“图灵测试”。
图灵提出的这个简单却又功能强大的思想实验，给出了一个通用的人工智能测试框架，能够研究人类与机器边界的各个方面，而会话只是其中一个例子。
艾伦图灵提出一种名为“模仿游戏”的思想实验
与人工智能比写诗
5月18日在美国常春藤大学之一的达特茅斯学院，计算机系和音乐系的教授与学生们将一起探讨人工智能的不同领域，关注机器创造艺术的问题。具体地说，在“艺术创作图灵测试”中，我们将观察参与者们能否区分人类和机器所创作的十四行诗、短篇小说、和音乐。当然，机器创作的艺术远没有莎士比亚、欧亨利和傻朋克那么好。
舞曲比赛（“Algorhythms”）要求参与者从一个预设的曲库中选择出最适合在舞池中使用的音乐，构建一个令人愉快的舞曲合集。在这种情况下，计算机软件会从舞曲数据库中随机挑选一段音轨作为初始的“灵感种子”开始创作。该软件会根据这段初始音轨，从曲库中选择、修改并混音，创造出15分钟的舞曲。其中包括20个特征的标准注释，如体裁、节奏（BPM）、节奏点、饱和度（音高）和亮度（音色）。
十四行诗比赛（“PoeTix”）和短篇故事比赛（“DigiLit”）对于计算机来说更是严峻挑战。比赛要求参与者提交独立的软件包，基于特定“灵感种子”，或输入一个普通名词短语（如“狗”或“奶酪刨丝器”），然后软件再根据它来创作所需的文学作品。此外，参赛的软件算法要求从一个给定的提示，产生无限数量的不同作品。
为了进行测试，我们会先浏览一遍电脑的“创作”，将明显是机器产物的排除掉。我们将人类创作和机器创作混合在一起，然后请来一个小组的“裁判”，让他们分辨这些艺术创作来自人还是机器。在舞曲创作的竞争中，我们交给了一群学生，让他们分别伴随着人类和机器创作的音乐来跳舞。在统计数据上和人类作品没有区别的作品将会成为最终的“赢家”。
这个比赛对任何人都是开放的。到目前为止，参赛者包括了学者以及非学术从业者。然而截止到现在，没有一家公司正式宣布参赛。这有点出乎我们的意料，毕竟文学领域的“机器写作”公司已经如雨后春笋般出现，文字生成软件的使用越来越普遍，如盈利报告和体育赛事总结等等。当然，在流媒体音乐播放领域，很多公司也在使用人工智能进行自动化地列表生成，最著名的就是潘多拉。
对参赛作品的评判并不简单。即使是在最初的模仿游戏中，“对话者”的性别也要随着时间的推移，才能逐渐透露，从文字中展露出来。相似的，在图灵测试中，人们无法从单一交互实现中判断计算机的话语缺乏人性，而需要一段较长时间的反复测试。