导读：现代计算机的原型，当推1936年英国数学家图灵设计的理想计算机(即图灵机)为最早。图灵主要是把人们在进行计算时的动作分解为比较简单的动作。设想一个人在一张纸上做计算，他需要：(1)一种储存计算结果的存储器，即纸张；(2)一种语言，表示加减乘
现代计算机的原型，当推1936年英国数学家图灵设计的理想计算机(即图灵机)为最早。图灵主要是把人们在进行计算时的动作分解为比较简单的动作。设想一个人在一张纸上做计算，他需要：(1)一种储存计算结果的存储器，即纸张；(2)一种语言，表示加减乘除等操作和数字的符号；(3)扫描区，在计算过程中，看到的上下左右几个方格中的数字；(4)计算意向，即在计算的每一阶段打算下一步做什么，例如看到6+9就要准备进位等；(5)执行下一步计算。
至于每一步计算，无非是：(1)改变数字或符号；(2)扫描区的改变，往左进位或往右添位等；(3)计算的意向改变等。图灵把问题设想得更简单一些，把26×32的竖式演算穿在纸带上：26×32=52+780=832。如果每个数字都用二进位数表示，加减乘除、等号也用二进数码表示，那么一个计算就得到一条纸带上的由0和1组成的数串。
图灵成功地把人的计算活动机械化了。从理论上说，解方程，搞近似计算，无非是按照某种算法，告诉机器在遇到注视格中出现什么情况时，按什么计算意向去执行下一步动作。因此，凡是人或者其他机器能执行的算法，图灵设计的机器都可以做到。
1
我深深地吸了一口气，让控制室中凉爽的氧气一次性地灌入自己的胸腔，将手抄在裤兜里，眼睛紧紧盯着屏幕里那张精致的面容上，唇角勾起一丝极为勉强的笑意：“莉莉安，恭喜你啊，你通过了第三阶段图灵测试，欢迎来到芝加哥图灵工作中心。”
这是个更好的时代，同时也是一个最坏的时代。
我暗自在心中说道。
2
这里是美国芝加哥，而这，是一个社会科技全速发展的时代。人和宇宙的关系不再单单是三维体生活在四维世界中。科技的发达，驳倒了一个世纪之前的科学家为维度和时间轴下的定义，人类在无尽的探索和探究中，发掘了五维空间对时间轴的控制。这是2157年的地球年，走在街道上，这里一切的一切都是人类高科技的产物。而在这个全新的时代，这里一切的一切又同时导致一个不可控制的因素的发展——人工智能。
人工智能发源于几乎两个世纪之前的地球。1953年，之一台人工智能机器人通过了当时的图灵测试——使人们通过和它的对话认为他是个小男孩。这是美国人首创的图灵测试，也就是我们现在所称的之一阶段图灵测试。
自此之后，人工智能飞速发展。
从智能AlphaGo击败世界顶尖围棋高手到现在。
终于，在两个世纪后的今天，人工智能达到了恐怖谷理论的谷底。所谓恐怖谷理论，就是人与人工智能差距越来越小的预言。
3
面前的莉莉安已经与人类毫无差别，从眼神到行为举止，自然得体，每一块肌肉都显得那么真实可触。若不是作为一个将她制造出来的图灵工作者的我，恐怕压根不会分辨这到底是不是人类。
我是一名图灵工作者，如今的图灵是以人工智能为对象的完整的设计和测试体系，我敢说，这项工程是人类除航空航天外，最伟大，也是发展最迅速的一项工程了。以目前芝加哥的技术而言，几乎每一个被制造出来的机器人都能顺利地通过图灵测试的第三阶段。这就是将机器人赋予记忆后分配到社会各界，没有人能分辨出其是人还是机器人的测试。作为一名图灵的总设计师，初来时的细节让我思考了很久，每个通过图灵测试的机器人将会被像产品一样回收总部，被图灵工作者们重新进入新的记忆，按性能的高低重新分配。这对于一个和人一样的机器人来说无疑是残忍的，我曾经多少次地为他们所经历的美好的感情又化作乌有而叹谓，却又不停的劝告自己，这些不过是为了完成人类目标而制造出来的机器人罢了。
有时在深夜为总部绘制设计图时，或是在不知多少杯咖啡后，为计算出精确的数据比例而揉着泛红的眼眶时，望着手中的蓝图上的机器人发怔。记忆植入大脑，使机器人自己根本地，彻底地消失自己是机器人的认识，即使他们是被上一秒制造出来的，仍然拥有十几年甚至几十年的记忆，对自己是人类的事坚信不疑。
而这，大概就是恐怖谷的恐怖之处了吧。
想到这里，寒意沿着脊骨攀了上来。
4
维克托是我的上司，也是我的工作伙伴。他是一位图灵工作的狂热爱好者，他总是能做出一些出乎人们意料的事情，更重要的是，他总能在我对创新的机器人结构一筹莫展时，为我递上一个令人激动的全新的视角，这也让我在熬夜到凌晨的倦意中得到一个巨大的安慰和动力。
他对工作的敬业程度同时也让人惊叹。每一次通过图灵测试的机器人被通知通过时，会在瞬间失去所有“生命体征”和记忆，这样一个我自己亲眼看着设计和制造的“人”刹那什么都不剩下了……我绝对会郁闷很长时间，那种悲伤没法办法描述，可维克托却一点情绪都没有流露，只是用他那双冰冷的深邃的蓝眼睛，盯着屏幕，脑子中只想着怎样将其重新组装成更接近完美的“人”。
真是个没有情感的人啊！我常常想。
他经常说：“作为图灵工作者，要视一切机器人只为机器，那最终不过被处理掉，尤其是你啊，艾琳，别总为他们掉眼泪。”
我的名字，叫做艾琳。
5
莉莉安是我和维克托设计测试的第七个项目，这可能是我有史以来设计的比例最为准确，面容最为精致的一个机器人了，这是连续几个星期维克托不再做他的仿真部件，而是陪着我画设计图的成果；是在芝加哥联邦图灵研讨发布会上，我演讲介绍，他帮我放映三维立体的图文文献的结果。可是最后一刻，莉莉安还是走了，像前六个一样，不再是我的莉莉安，不再有任何关于我的记忆。
最后的屏幕变黑的那一刻，泪水还是从我的眼眶中一涌而出。
我听到莉莉安叫我的名字：“艾琳，艾琳”，看到莉莉安睁开大大的，明亮的眸子望着我……
我在泪水模糊中看到维克托回首望着卷缩在墙角的我，他无奈地蹙了下眉头，最后还是转身坐在我旁边，看着极力忍住啜泣的我：“艾琳，别哭了……”“我能怎么办？我平生最怕的就是孤独，不能向任何人诉说，我怕，我怕有一天大家都忘了我，那我还有什么意义？”我几乎喊出来，带着哭腔，说出自己都不敢相信的话。
“……你看，艾琳，在这个世界里，任何东西都有其自己的意义，人工智能的意义就是帮助人类，即使他们忘了你，可他们会去帮助更多的人。坦然的接受，正是图灵工作者的义务和职责啊。”与其是对我说，他却更像是对自己说。
直至后来，我才懂得为什么。
6
那正是我准备设计第八个项目的早晨，维克托的助理突然叫我到维克托的办公室去。
我推门进去，却发现办公室里一个人都没有，我刚想张嘴喊维克托，一张放在他桌子上的纸引起了我的注意，上面大大的写着几行单词——“艾琳你的意义”。
这是什么，我皱了一下眉。
7
突然维克托桌子前的屏幕亮了起来，我看见维克托一个人站在控制室里，我甚至能感觉到那凉爽的空气。
这场景我简直太熟悉了，就在那一瞬间我什么都明白了。
维克托紧紧的盯着我，我看着，未语。
他深蓝色的眸底一如既往的没有波澜：“艾琳，恭喜你，通过了第三阶段图灵测试，欢迎来到芝加哥图灵工作中心。”终于，他静如古井的眼底勾起了波澜，狠狠的皱眉，轻启薄唇想说些什么，终没有说出。
我深深地知道，这将是我最后的记忆了。
看着黯淡下去的屏幕和逐渐模糊的视线。
“我明白，我全都明白。”我垂下眼帘……
图灵在科学、特别在数理逻辑和计算机科学方面，取得了举世瞩目的成就，他的一些科学成果，构成了现代计算机技术的基础。计算，可以说是人类更先遇到的数学课题，并且在漫长的历史年代里，成为人们社会生活中不可或缺的工具．那么，什么是计算呢？直观地看，计算一般是指运用事先规定的规则，将一组数值变换为另一(所需的)数值的过程．对某一类问题，如果能找到一组确定的规则，按这组规则，当给出这类问题中的任一具体问题后，就可以完全机械地在有限步内求出结果，则说这类问题是可计算的。这种规则就是算法，这类可计算问题也可称之为存在算法的问题。这就是直观上的能行可计算或算法可计算的概念．
在20世纪以前，人们普遍认为，所有的问题类都是有算法的，人们的计算研究就是找出算法来。似乎正是为了证明一切科学命题，至少是一切数学命题存在算法，莱布尼茨(Leibniz)开创了数理逻辑的研究工作。但是20世纪初，人们发现有许多问题已经过长期研究，仍然找不到算法，例如希尔伯特第10问题，半群的字的问题等．于是人们开始怀疑，是否对这些问题来说，根本就不存在算法，即它们是不可计算的。这种不存在性当然需要证明，这时人们才发现，无论对算法还是对可计算性，都没有精确的定义！按前述对直观的可计算性的陈述，根本无法作出不存在算法的证明，因为“完全机械地”指什么？“确定的规则”又指什么？仍然是不明确的。实际上，没有明确的定义也不能抽象地证明某类问题存在算法，不过存在算法的问题一般是通过构造出算法来确证的，因而可以不涉及算法的精确定义问题。
解决问题的需要促使人们不断作出探索。1934年，哥德尔(Godel)在埃尔布朗(Herbrand)的启示下提出了一般递归函数的概念，并指出：凡算法可计算函数都是一般递归函数，反之亦然。1936年，克林(Kleene)又加以具体化．因此，算法可计算函数的一般递归函数定义后来被称为埃尔布朗-哥德尔-克林定义．同年，丘奇证明了他提出的λ可定义函数与一般递归函数是等价的，并提出算法可计算函数等同于一般递归函数或λ可定义函数，这就是著名的“丘奇论点”。
用一般递归函数虽给出了可计算函数的严格数学定义，但在具体的计算过程中，就某一步运算而言，选用什么初始函数和基本运算仍有不确定性。为消除所有的不确定性，图灵在他的“论可计算数及其在判定问题中的应用”一文中从一个全新的角度定义了可计算函数。他全面分析了人的计算过程，把计算归结为最简单、最基本、最确定的操作动作，从而用一种简单的 *** 来描述那种直观上具有机械性的基本计算程序，使任何机械(能行)的程序都可以归约为这些动作。这种简单的 *** 是以一个抽象自动机概念为基础的，其结果是：算法可计算函数就是这种自动机能计算的函数。这不仅给计算下了一个完全确定的定义，而且之一次把计算和自动机联系起来，对后世产生了巨大的影响，这种“自动机”后来被人们称为“图灵机”。
图灵机是一种自动机的数学模型，它是一条两端(或一端)无限延长的纸带，上面划成方格，每个方格中可以印上某字母表中的一个字母(亦可为空格，记为S0)；又有一个读写头，它具有有限个内部状态。任何时刻读写头都注视着纸带上的某一个方格，并根据注视方格的内容以及读写头当时的内部状态而执行变换规则所规定的动作。每个图灵机都有一组变换规则，它们具有下列三种形状之一：
qiaRqi，qiaLqi，qiabqj
意思是：当读写头处于状态qi时如果注视格的内容为字母a则读写头右移一格，或左移一格，或印下字母b(即把注视格的内容由a改成b．a，b可为S0)。
图灵把可计算函数定义为图灵机可计算函数．1937年，图灵在他的“可计算性与λ可定义性”一文中证明了图灵机可计算函数与λ可定义函数是等价的，从而拓广了丘奇论点，得出：算法(能行)可计算函数等同于一般递归函数或λ可定义函数或图灵机可计算函数．这就是“丘奇-图灵论点”，相当完善地解决了可计算函数的精确定义问题，对数理逻辑的发展起了巨大的推动作用。
图灵机的概念有十分独特的意义：如果把图灵机的内部状态解释为指令，用字母表的字来表示，与输出字输入字同样存贮在机器里，那就成为电子计算机了。由此开创了“自动机”这一学科分支，促进了电子计算机的研制工作．
与此同时，图灵还提出了通用图灵机的概念，它相当于通用计算机的解释程序，这一点直接促进了后来通用计算机的设计和研制工作，图灵自己也参加了这一工作。
在给出通用图灵机的同时，图灵就指出，通用图灵机在计算时，其“机械性的复杂性”是有临界限度的，超过这一限度，就要靠增加程序的长度和存贮量来解决．这种思想开启了后来计算机科学中计算复杂性理论的先河。 所谓“判定问题”指判定所谓“大量问题”是否具有算法解，或者是否存在能行性的 *** 使得对该问题类的每一个特例都能在有限步骤内机械地判定它是否具有某种性质(如是否真，是否可满足或是否有解等，随大量问题本身的性质而定)的问题。
判定问题与可计算性问题有密切的联系，二者可以相互定义：对一类问题若能找到确定的算法以判定其是否具有某种性质，则称这类问题是能行可判定的，或可解的；否则是不可判定的，或不可解的。二者又是有区别的：判定问题是要确定是否存在一个算法，使对一类问题的每一个特例都能对某一性质给以一个“是”或“否”的解答；可计算性问题则是找出一个算法，从而求出一些具体的客体来。
图灵在判定问题上的一大成就是把图灵机的“停机问题”作为研究许多判定问题的基础，一般地，把一个判定问题归结为停机问题：“如果问题A可判定，则停机问题可判定．”从而由“停机问题是不可判定的”推出“问题A是不可判定的”。
所谓停机指图灵机内部达到一个结果状态、指令表上没有的状态或符号对偶，从而导致计算终止。在每一时刻，机器所处的状态，纸带上已被写上符号的所有格子以及机器当前注视的格子位置，统称为机器的格局。图灵机从初始格局出发，按程序一步步把初始格局改造为格局的序列。此过程可能无限制继续下去，也可能遇到指令表中没有列出的状态、符号组合或进入结束状态而停机。在结束状态下停机所达到的格局是最终格局，此最终格局(如果存在)就包含机器的计算结果。所谓停机问题即是：是否存在一个算法，对于任意给定的图灵机都能判定任意的初始格局是否会导致停机？图灵证明，这样的算法是不存在的，即停机问题是不可判定的，从而使之成为解决许多不可判定性问题的基础。
1937年，图灵用他的 *** 解决了著名的希尔伯特判定问题：狭谓词演算(亦称一阶逻辑)公式的可满足性的判定问题。他用一阶逻辑中的公式对图灵机进行编码，再由图灵机停机问题的不可判定性推出一阶逻辑的不可判定性。他在此处创用的“编码法”成为后来人们证明一阶逻辑的公式类的不可判定性的主要 *** 之一。
在判定问题上，图灵的另一成果是1939年提出的带有外部信息源的图灵机概念，并由此导出“图灵可归约”及相对递归的概念。运用归约和相对递归的概念，可对不可判定性与非递归性的程度加以比较。在此基础上，E．波斯特(Post)提出了不可解度这一重要概念，这方面的工作后来有重大的进展。
图灵参与解决的另一个著名的判定问题是“半群的字的问题”，它是图埃(Thue)在1914年提出来的：对任意给定的字母表和字典，是否存在一种算法能判定两个任意给定的字是否等价[给出有限个不同的称为字母的符号，便给出了字母表，字母的有限序列称为该字母表上的字。把有限个成对的字(A1，B1)，…，(An，Bn)称为字典．如果两个字R和S使用有限次字典之后可以彼此变换，则称这两个字是等价的]1947年，波斯特和A．A．马尔科夫(Markov)用图灵的编码法证明了这一问题是不可判定的。1950年，图灵进一步证明，满足消元律的半群的字的问题也是不可判定的。 图灵在第二次世界大战中从事的密码破译工作涉及到电子计算机的设计和研制，但此项工作严格保密。直到70年代，内情才有所披露。从一些文件来看，很可能世界上之一台电子计算机不是ENIAC，而是与图灵有关的另一台机器，即图灵在战时服务的机构于1943年研制成功的CO-LOSSUS(巨人)机，这台机器的设计采用了图灵提出的某些概念。它用了1500个电子管，采用了光电管阅读器；利用穿孔纸带输入；并采用了电子管双稳态线路，执行计数、二进制算术及布尔代数逻辑运算，巨人机共生产了10台，用它们出色地完成了密码破译工作．
战后，图灵任职于泰丁顿国家物理研究所(Teddington National Physical Laboratory)，开始从事“自动计算机”(Automatic Computing Engine)的逻辑设计和具体研制工作。1946年，图灵发表论文阐述存储程序计算机的设计。他的成就与研究离散变量自动电子计算机（Electronic Discrete Variable Automatic Computer）的约翰·冯·诺伊曼（John von Neumann）同期。图灵的自动计算机与诺伊曼的离散变量自动电子计算机都采用了二进制，都以“内存储存程序以运行计算机”打破了那个时代的旧有概念。 1949年，图灵成为曼切斯特大学（University of Manchester ）计算实验室的副院长，致力研发运行Manchester Mark 1型号储存程序式计算机所需的软件。1950年他发表论文《计算机器与智能》（ Computing Machinery and Intelligence），为后来的人工智能科学提供了开创性的构思。提出著名的“图灵测试”，指出如果第三者无法辨别人类与人工智能机器反应的差别， 则可以论断该机器具备人工智能。
1956年图灵的这篇文章以“机器能够思维吗？”为题重新发表．此时，人工智能也进入了实践研制阶段。图灵的机器智能思想无疑是人工智能的直接起源之一。而且随人工智能领域的深入研究，人们越来越认识到图灵思想的深刻性：它们至今仍然是人工智能的主要思想之一。 1945年到1948年，图灵在国家物理实验室，负责自动计算引擎（ACE）的工作 。1949年，他成为曼彻斯特大学计算机实验室的副主任，负责最早的真正的计算机---曼彻斯特一号的软件工作。在这段时间，他继续作一些比较抽象的研究，如“计算机械和智能”。图灵在对人工智能的研究中，提出了一个叫做图灵试验的实验，尝试定出一个决定机器是否有感觉的标准。
图灵试验由计算机、被测试的人和主持试验人组成。计算机和被测试的人分别在两个不同的房间里。测试过程由主持人提问，由计算机和被测试的人分别做出回答。观测者能通过电传打字机与机器和人联系（避免要求机器模拟人外貌和声音）。被测人在回答问题时尽可能表明他是一个“真正的”人，而计算机也将尽可能逼真的模仿人的思维方式和思维过程。如果试验主持人听取他们各自的答案后，分辨不清哪个是人回答的，哪个是机器回答的，则可以认为该计算机具有了智能。这个试验可能会得到大部分人的认可，但是却不能使所有的哲学家感到满意。图灵试验虽然形象描绘了计算机智能和人类智能的模拟关系，但是图灵试验还是片面性的试验。通过试验的机器当然可以认为具有智能，但是没有通过试验的机器因为对人类了解的不充分而不能模拟人类仍然可以认为具有智能。图灵试验还有几个值得推敲的地方，比如试验主持人提出问题的标准，在试验中没有明确给出；被测人本身所具有的智力水平，图灵试验也疏忽了；而且图灵试验仅强调试验结果，而没有反映智能所具有的思维过程。所以，图灵试验还是不能完全解决机器智能的问题。例如：质问者可以说：“我听说，今天上午一头犀牛在一个粉红色的气球中沿着密西西比河飞。你觉得怎样？”(你们可以想像该电脑的肩头上泛出的冷汗：)电脑也许谨慎地回答： “我听起来觉得这不可思议，”到此为止没有毛病。质问者又问： “是吗我的叔叔试过一回，顺流、逆流各一回，它只不过是浅色的并带有斑纹。 这有什么不可思议的”很容易想像，如果电脑没有合适的“理解”就会很快地暴露了自己、在回答之一个问题时，电脑的记忆库非常有力地想列犀牛没有翅膀，甚至可以在无意中得到“犀牛不能飞”，或者这样回答第二个问题“犀牛没有斑纹”。下一回质问者可以试探真正无意义的问题．譬如把它改变成“在密西西比河下面”，或者“在一个粉红色的气球之外”．或者“穿一件粉红色衣服”，再去看看电脑是否感觉到真正的差别。其实，要求电脑这样接近地模仿人类，以使得不能和一个人区分开实在是太过分了。一些专家认为，我们不该以电脑能否思维为目标，而是以能多大程度地模仿人类思维为目标；然后，让设计者再朝着这个目标努力。1952年，图灵写了一个国际象棋程序。可是，当时没有一台计算机有足够的运算能力去执行这个程序，他就模仿计算机，每走一步要用半小时。他与一位同事下了一盘，结果程序输了。后来美国新墨西哥州洛斯阿拉莫斯国家实验室的研究群根据图灵的理论，在MANIAC上设计出世界上之一个电脑程序的象棋。
最伟大的程序设计师恐怕只有图灵
他参与了最早一批计算机的程序设计，并提出了人工智能的概念和 ***
其他一些人虽然也很杰出，比如：
C语言的设计者Dennis MacAlistair Ritchie
linux之父林纳斯·托瓦兹
dos、windows创始人比尔盖茨
等等
但是这些人对软件开发的影响还远远无法和图灵相比较
另外虽然像香农这样的数学家对计算机的影响比图灵更加深远
但是他们毕竟没有写过代码，只是做理论研究而已
