图灵测试以测试人工智能能力而闻名，它通过任务，通过发现人类何时与人交谈，以及当他们与机器交谈时，来测试人工智能的能力。它测试AI的能力，足以理解人类语言，以便能够举行自然似乎的谈话。
任何试图与AI支持的聊天机器人或虚拟助手交谈的人可以证明，在技术掌握这个最人性化的能力之前，还有一段路要走。马里兰大学的新研究旨在通过确定大约1，200个问题来帮助AI进步，这些问题虽然对人类来说相当容易回答，但传统上却为当今最好的技术提供了答案。
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我们是否通过将其塑造成人类思维而使 AI 效率低下？
研究人员解释说：”大多数回答问题的计算机系统没有解释为什么它们会以他们的方式回答，但我们的工作可以帮助我们看到计算机实际理解的内容。此外，我们还制作了一个数据集，用于在计算机上进行测试，该数据集将揭示计算机语言系统是否确实在读取和执行人类能够执行的相同类型的处理。
更智能的机器
研究人员解释说，目前许多运行中的问答系统都依赖于人类或计算机来产生设计用来训练系统的问题。这种方法的问题在于，要理解为什么计算机难以正确回答问题，这并不容易。研究人员认为，通过更好地了解机器的树桩，我们可以更好地设计数据集来训练它们。
该团队开发了一个系统，该系统能够在尝试回答每个问题时显示其思维过程，他们认为，该系统不仅能够深入了解计算机正在经历的过程，而且如果在实时环境中部署，则允许人类提问者修改他们的调查路线。
人与机器之间的伙伴关系使1，213个自行击败计算机的问题得以成功解答。
作者解释道：”三、四年来，人们一直意识到计算机问答系统非常脆弱，很容易被愚弄。”但是，这是我们意识到的第一篇论文，它实际上使用机器来帮助人类打破模型本身。
该团队认为，这些问题将作为一个有价值的数据集，以更好地为自然语言处理工作提供信息，同时作为培训数据集，特别是因为问题发现了六种独特的现象，这些现象使基于 AI 的系统感到困惑。
这些失败出现在语言领域，如解释或意外的背景，或推理技能的失败，如问题中各种要素的三角剖分，或在得出结论时需要使用多个步骤。
研究人员解释说：”人类能够概括更多，并看到更深层次的联系。”他们没有无限的计算机内存，但他们在看到树木的森林方面仍然具有优势。对计算机的问题进行编目有助于我们了解我们需要解决的问题，以便我们实际上能够让计算机开始通过树木看到森林，并回答人类面临的问题