1950年，图灵发表了题为《机器能思考吗？》的论文，提出了著名的图灵测试：即一个人在不接触对方的情况下，和对方进行一系列的问答，如果无法根据这些问题判断对方是人还是计算机，就可以认为这个计算机具有同人相当的智力。图灵测试成为判断计算机是否具有人工智能的一个很重要的标准。

2010年，IBM公司的电脑Watson在知识类问答节目上战胜了人类选手，这与图灵测试之间的关系如何？ IBM在电脑Watson上成功是否意味着在机器智能方面的又一个突破？……

2011年6月24日，CCF YOCSEF在清华大学FIT楼举办“电脑Watson与图灵检验”学术报告会，本次报告会邀请了人工智能相关领域的研究者，包括参与IBM Watson电脑研制的工程师、认知科学与脑科学的研究者与大家共同探讨上述问题。报告会由CCF YOCSEF主席陈文光和AC委员熊伟主持。

IBM中国研究院信息分析首席科学家、同时也参与IBM Watson电脑研制的潘越博士首先向参会者介绍了沃森，它一个可以理解人类自然语言的问题，并且给出快速，准确，可信的答案的计算系统，利用IBM的POWER7集群系统，并将它优化使其可以同时，迅速地处理上千个任务。潘越还介绍了沃森深度对话的技术原理，即深度对话通过可扩展的自然语言处理，机器学习，推理算法集产生许多假设答案，并给他们评分。这些算法通过非结构化的和结构化的信息来收集和评估证据，最终确定有最好置信度的答案。

清华大学自动化系赵南元教授作了题为“特征、相似和举一反三”的报告，他指出智能的核心是学习，人类学习高于机器学习主要是由于人类学习具有主动性、半工半读、举一反三的特点。报告也就此三个特点谈了其机器实现的可能性，特别重点介绍了举一反三的特点，他指出分类的目的就是用同一方法处理不同问题。

北京大学心理学系李晟研究员认为大脑的学习机制仍处在不断探索当中，如何将现有的知识集成到机器智能中是关键；大脑的学习机制具有很强的灵活性，它受到各种因素的调节以适应外部环境的变化；同时，针对不同的任务，大脑的学习又可以产生特异性或泛化能力， 而特异性与泛化能力的优化平衡是理解这一机制的重点。他指出这种学习的灵活性可以为机器智能的实现提供一些借鉴。

在panel互动环节，特邀讲者和参会者就电脑Watson在知识类问答节目上战胜了人类选手，这与图灵测试之间的关系如何？人工智能研究在经过了一段时间的低迷之后，下一个高潮是否即将到来？人工智能未来的发展趋势如何？等问题进行了深入探讨。CCF YOCSEF副主席袁晓如、AC委员张云泉、胡春明，委员丁大勇、刘伟峰、李睿等出席会议。

特邀讲者潘越博士

特邀讲者赵南元教授

特邀讲者李晟研究员

参会者与讲者热烈探讨

执行主席与讲者合影，左起陈文光、李晟、赵南元、潘越、熊伟