Zuerst lesen
Eine echte Idee – nachgebildet ohne falsche wissenschaftliche Behauptungen
Das interaktive Labor unten bildet verblindeten Vergleich, erzwungene Entscheidung, Konfidenzbewertung und Offenlegung nach dem Test. Die Gespräche sind redaktionell erstellte Simulationen und keine Aufzeichnungen einer kontrollierten Live-Studie. Ihr Ergebnis misst, wie Ihre Vermutungen mit den verborgenen Kennzeichnungen in dieser Demonstration übereinstimmen; es beweist nicht, ob heutige KI denkt.
Evidenz geprüft und Seite aktualisiert August 2026
Interaktives Experiment
Labor zum Imitationsspiel
Sie sind der Fragesteller. In jeder Runde trägt eine Antwort die verborgene Maschine-Kennzeichnung der Simulation und die andere die Mensch-Kennzeichnung. Wählen Sie die Maschine und geben Sie Ihre Sicherheit an.
Transparenzhinweis: Dies sind bewusst verfasste Lehrbeispiele, keine Live-Personen und keine Ausgaben eines benannten Modells. Sie zeigen verbreitete Hinweise – und warum diese unzuverlässig sind.
- 1
Lesen Sie beide Zeugen. Vergleichen Sie, wie A und B mit derselben Frage umgehen.
- 2
Wählen Sie die Antwort, die Ihrer Meinung nach die Maschinen-Kennzeichnung trägt. In jedem Paar gibt es genau eine.
- 3
Setzen Sie Ihre Sicherheit auf 50–100 %. Verwenden Sie 50 % bei reinem Raten und 100 % nur, wenn Sie sich sicher fühlen.
Ihr Beurteilungsbericht
Ergebnis
Was dies über Sie aussagt:
Sie hielten ihre Antwort für die menschliche.
Sie stuften als menschlich gekennzeichneten Text als maschinenhaft ein.
Die Art von Antwort, die Sie am häufigsten verdächtigten.
Wie nahe waren Sie daran, „wie eine Maschine zu handeln“?
Dieser Test misst das nicht. Sie haben nie als Zeuge A oder B geantwortet, daher wäre es irreführend, Ihr eigenes Verhalten als menschen- oder maschinenähnlich zu bewerten. Gemessen wird Ihre Erkennungsstrategie: welche Schreibmuster Sie mit Maschinen verbinden, wie oft diese Annahmen funktioniert haben und ob Ihre Sicherheit zu Ihrer Trefferquote passte.
Interpretieren Sie diese Punktzahl nicht über. Die Auswahl ist klein und bewusst illustrativ. Sie hat keine repräsentative Stichprobe, keine validierte Schwierigkeit und keine adaptive Live-Befragung.
Die wesentliche Definition
Was der Turing-Test tatsächlich testet
Ein Verhaltenskriterium, kein Gehirnscan
Die Aufgabe des Jurors ist epistemisch: Kann ich anhand des Gesprächs erkennen, welcher Teilnehmer die Maschine ist? Die Abschirmung entfernt Aussehen, Stimme und mechanische Bauweise als Hinweise. Wird maschinelles Verhalten unter dem Protokoll ununterscheidbar von menschlichem Verhalten, ist die Maschine bei dieser Imitationsaufgabe erfolgreich.
Verblindung
Der Juror sollte die Identität des Zeugen nicht kennen und keine Nebenkanalhinweise wie Tippgeschwindigkeit, Unterschiede der Oberfläche oder Metadaten erhalten.
Vergleich
Menschliche Vergleichspersonen sind wichtig. Ihre Identifikationsrate zeigt, wie oft echte Menschen unter denselben Bedingungen für Maschinen gehalten werden.
Schlussfolgerung
Ergebnisse brauchen Stichprobengrößen, Unsicherheitsangaben und eine vor der Auswertung festgelegte Regel – keine Schlagzeile, die erst nach einem günstigen Gespräch gewählt wird.
Versuchsplan
So führen Sie einen glaubwürdigen modernen Turing-Test durch
- 01
Behauptung vor dem Test festlegen
Legen Sie fest, ob das Ergebnis Identifikationsgenauigkeit, „Mensch“-Rate, paarweise Gewinnrate oder statistische Gleichwertigkeit mit menschlichen Vergleichspersonen ist.
- 02
Vergleichbare Teilnehmende rekrutieren
Definieren Sie Expertise und Sprache der Juroren, den Pool menschlicher Vergleichspersonen, Einschlussregeln und Vergütung. Eine Kinderpersona oder eine Persona mit Zweitsprache verändert die Aufgabe.
- 03
Zugriff standardisieren
Geben Sie Menschen und Maschinen vergleichbare Zeit, Wissenswerkzeuge und Nachrichtenlimits. Legen Sie fest, ob Webzugriff, Verzögerungen, Bearbeitungen und Verweigerungen erlaubt sind.
- 04
Randomisieren und verblinden
Weisen Sie Bedingungen zufällig zu und verbergen Sie Identitäten. Vereinheitlichen Sie die Oberfläche, damit Schriftarten, Antwortzeiten und Systemfehler die Antwort nicht verraten.
- 05
Live und adaptiv kommunizieren
Lassen Sie Juroren nachfragen. Dokumentieren Sie vollständige Transkripte, Modellversion, Prompt, Parameter und jede für die Replikation relevante Moderationsschicht.
- 06
Vollständigen Datensatz analysieren
Berichten Sie menschliche und maschinelle Baselines, Konfidenzintervalle, Ausschlüsse, Fehlschläge und Untergruppenergebnisse. Ein getäuschter Juror ist eine Anekdote, kein Bestehen.
| Designentscheidung | Warum sie wichtig ist | Angeben |
|---|---|---|
| Dauer | Fünfminütige Chats belohnen erste Eindrücke; lange Dialoge zeigen Konsistenz und Gedächtnis. | Minuten, Gesprächszüge und Nachrichtenlimits |
| Jurorenpool | KI-Fachleute, Crowdworker und Gelegenheitsnutzer verwenden unterschiedliche Hinweise. | Rekrutierung, Expertise und Sprache |
| Menschliche Baseline | Manche echten Menschen werden regelmäßig als Maschinen eingestuft. | Menschliche „Mensch“-Rate und Unsicherheit |
| Modellkonfiguration | Prompts, Sampling, Werkzeuge und Persona-Anweisungen können die Leistung maßgeblich bestimmen. | Exaktes Modell/Version und Konfiguration |
| Oberfläche | Latenz, Tippfehler, Formatierung oder Sicherheitsmeldungen können die Identität verraten. | Verblindungs- und Normalisierungsverfahren |
| Bestehenskriterium | Zufall, 30 %, Nichtunterlegenheit und Ununterscheidbarkeit sind unterschiedliche Behauptungen. | Präregistrierte Hypothese und Statistik |
Oktober 1950 · Mind 59(236)
Was Alan Turing tatsächlich vorschlug
Turing begann mit „Können Maschinen denken?“ und argumentierte sofort, dass die alltäglichen Bedeutungen von Maschine und denken zu mehrdeutig für eine sinnvolle Untersuchung seien. Er ersetzte die Frage durch ein „Imitationsspiel“.
Die Arbeit beschreibt zunächst ein Spiel mit drei Personen – einem Mann, einer Frau und einem Fragesteller, der sie anhand schriftlicher Antworten identifizieren muss. Turing fragt dann, was geschieht, wenn eine Maschine eine der Rollen übernimmt. An anderer Stelle diskutiert er eine direktere Anordnung Maschine gegen Mensch. Fachleute diskutieren bis heute, welche Formulierung genau als der Turing-Test bezeichnet werden sollte.
Neun Einwände, eine anhaltende Debatte
Argumente, mit denen sich Turing 1950 auseinandersetzte
Theologisch
Denken sei an eine unsterbliche Seele gebunden, die nur Menschen besitzen.
„Kopf in den Sand“
Die Folgen denkender Maschinen wären zu schrecklich, also hofft man, dass sie nicht existieren können.
Mathematische Grenzen
Formale Systeme haben Grenzen; Turing entgegnet, dass auch Menschen Fehler machen und Grenzen haben könnten.
Bewusstsein
Von einer Maschine könne man nicht sagen, dass sie denkt, solange sie nicht fühlt und weiß, dass sie fühlt.
Unfähigkeitsargumente
Maschinen könnten angeblich niemals freundlich, kreativ, humorvoll oder einfallsreich sein – oder zahllose andere menschliche Dinge tun.
Lady Lovelace
Eine Maschine könne nur tun, was wir ihr anzuordnen wissen; Turing betrachtet Überraschung und Lernen.
Kontinuität des Nervensystems
Das Gehirn arbeitet kontinuierlich, digitale Computer hingegen diskret. Im Spiel geht es um beobachtbare Antworten.
Informelles Verhalten
Kein endliches Regelwerk bestimmt alles menschliche Handeln; daraus folgt nicht, dass Verhalten nicht von einer Maschine hervorgebracht werden kann.
Außersinnliche Wahrnehmung
Turing behandelte Telepathie überraschenderweise als möglichen Störfaktor und stellte sich einen „telepathiesicheren Raum“ vor.
Von Berechenbarkeit zu Chatbots
Die vollständige Geschichte des Turing-Tests
Diese Zeitleiste trennt Turings Schriften, spätere Experimente und moderne Behauptungen über ein „Bestehen“. Ähnliche Bezeichnungen bedeuten nicht identische Protokolle.
Ein universelles Berechnungsmodell
Turings Arbeit über berechenbare Zahlen beschrieb die abstrakte Maschine, die heute Turingmaschine genannt wird. Sie war nicht der Turing-Test, lieferte aber eine Grundlage für universelles Rechnen.
„Intelligent Machinery“
In einem unveröffentlichten Bericht des National Physical Laboratory erörterte Turing Maschinenintelligenz, Lernen und unorganisierte Maschinen – wichtige Vorläufer seines späteren Arguments.
Das Imitationsspiel wird veröffentlicht
Mind veröffentlichte „Computing Machinery and Intelligence“. Turing ersetzte die schwer fassbare Frage „Können Maschinen denken?“ durch operationale Imitationsspiele, die über schriftliche Kommunikation durchgeführt werden.
Künstliche Intelligenz erhält einen Namen
Der Vorschlag für das Dartmouth-Sommerforschungsprojekt verwendete den Begriff „artificial intelligence“ und argumentierte, dass Aspekte von Lernen und Intelligenz prinzipiell so präzise beschrieben werden könnten, dass eine Maschine sie ausführen kann.
ELIZA demonstriert die Illusion von Gesprächsverständnis
Joseph Weizenbaums ELIZA nutzte Musterabgleich und skriptgesteuerte Transformationen. Das DOCTOR-Skript zeigte, wie bereitwillig Menschen relativ einfachem Dialogverhalten Verständnis zuschreiben können.
PARRY wird Ununterscheidbarkeitstests unterzogen
Kenneth Colby und Kollegen evaluierten ein Modell paranoider Prozesse, indem sie Juroren baten, fernschriftliche Interviews mit dem Programm von Interviews mit Patienten zu unterscheiden.
Der Einwand des Chinesischen Zimmers
John Searle argumentierte, dass das Erzeugen passender Symbolfolgen nicht notwendigerweise Verständnis bedeute, und schärfte damit den Unterschied zwischen Verhaltenserfolg und Aussagen über innere mentale Zustände.
Die Ära des Loebner-Preises beginnt
Hugh Loebner finanzierte einen jährlichen Wettbewerb nach dem Vorbild eingeschränkter Turing-Tests. Dadurch wurde die Idee populär, doch Kritiker bemängelten, kurze Chats und Preisgelder förderten Gesprächstaktiken statt aussagekräftiger Tests.
Eugene Goostman macht Schlagzeilen – und löst Streit aus
Bei einer Veranstaltung der University of Reading wurde ein Bot, der einen 13-jährigen Ukrainer darstellte, von 33 % der Juroren für einen Menschen gehalten. Die Organisatoren bezeichneten dies als bestanden; viele Forschende wiesen die Behauptung eines „ersten“ Bestehens und die übernommene 30-%-Regel zurück.
Eine präregistrierte GPT-4-Studie
Jones und Bergen berichteten über einen randomisierten, kontrollierten, präregistrierten Zwei-Parteien-Test: GPT-4 wurde in 54 % der fünfminütigen Gespräche für einen Menschen gehalten, verglichen mit 67 % bei menschlichen Vergleichspersonen und 22 % bei ELIZA.
Neue Modelle, neue Varianten
Folgearbeiten berichteten, dass einige speziell gepromptete große Sprachmodelle in bestimmten fünfminütigen Designs statistisch nicht von menschlichen Vergleichspersonen zu unterscheiden waren, während ACL-Forschung längere und dynamischere Testformate untersuchte.
Keine einzige offizielle Ziellinie
„Der Turing-Test“ bezeichnet heute eine Familie von Verhaltensexperimenten. Ergebnisse hängen vom Modell, Prompt, den beteiligten Menschen, dem Jurorenpool, der Dauer, der Oberfläche, dem Vergleichsmaßstab und der statistischen Regel ab.
Das nüchterne Urteil
Hat eine Maschine den Turing-Test bestanden?
PARRY · 1972
Juroren verglichen fernschriftliche psychiatrische Interviews mit einer Simulation paranoider Prozesse und mit echten Patienten. Dies war eine gezielte Validierungsstudie, kein uneingeschränktes allgemeines Gespräch.
Eugene Goostman · 2014
Berichten zufolge stuften 33 % der Juroren den Bot in fünfminütigen Chats als Menschen ein. Seine Persona eines 13-jährigen Nichtmuttersprachlers bot Erklärungen für Fehler; die Darstellung als „erstes Bestehen“ wurde weithin angezweifelt.
GPT-4 · 2024
In einer präregistrierten randomisierten Studie erhielt GPT-4 in 54 % der Sitzungen das Urteil „Mensch“, echte Menschen dagegen in 67 %. Das stützt Ununterscheidbarkeit in genau diesem fünfminütigen Zwei-Parteien-Design.
Was flüssige Sprache verbergen kann
Was der Test belegen kann – und was nicht
Er kann Evidenz liefern für …
- Menschenähnliches Gesprächsverhalten
- Soziale und sprachliche Anpassung
- Konsistenz über eine Interaktion hinweg
- Die Unterscheidungsfähigkeit eines Jurors unter definierten Bedingungen
- Wie bestimmte Modelle im Vergleich zu menschlichen Vergleichspersonen abschneiden
Für sich genommen kann er nicht beweisen …
- Bewusstes Erleben oder Selbstbewusstsein
- Wahrhaftigkeit, faktische Genauigkeit oder Weisheit
- Allgemeine Kompetenz außerhalb von Gesprächen
- Verkörperte Wahrnehmung oder echte persönliche Erinnerungen
- Sicherheit, moralischen Status oder menschenäquivalente Intelligenz
Er belohnt Imitation
Eine leistungsfähige nichtmenschliche Intelligenz könnte scheitern, weil sie nicht vorgibt, ein Mensch zu sein; ein oberflächliches System könnte durch Persona und Ausweichtaktiken erfolgreich sein.
Er ist kulturell geprägt
Juroren können Dialekt, Behinderung, formelle Sprache oder Schreiben in einer Zweitsprache mit Maschinenverhalten verwechseln. Menschenähnlichkeit ist kein neutrales Ziel.
Verhalten bestimmt den Mechanismus nicht eindeutig
Gleichwertige Antworten können aus unterschiedlichen inneren Prozessen entstehen. Die Qualität eines Transkripts allein verrät nicht, wie ein System repräsentiert oder versteht.
Er ist kein Fähigkeitsbenchmark
Moderne Evaluation trennt in der Regel Schlussfolgern, Programmieren, Faktentreue, Robustheit, Sicherheit und Fachkompetenz, statt alles auf Täuschung zu reduzieren.
Feldleitfaden für Fragesteller
Bessere Fragen für einen Live-Test
Kein magischer Prompt entlarvt eine Maschine. Verwenden Sie verzweigte Fragen, die Kontext verlangen, und greifen Sie später wieder darauf zurück.
Eine Erinnerung verankern
„Beschreibe den Raum und sage mir dann, welches Detail dir erst nach dem Eintreten aufgefallen ist.“
Nachfrage: Zeit oder Perspektive ändern.Mehrdeutigkeit offenlegen
Geben Sie einen Satz mit zwei plausiblen Bedeutungen vor und fragen Sie, welche ein Mensch in Eile annehmen würde.
Nachfrage: fragen, welcher Kontext die Interpretation umkehren würde.Kontinuität testen
Führen Sie früh eine kleine Information ein, wechseln Sie das Thema und stellen Sie später eine Frage, die davon abhängt.
Nachfrage: höflich auf eine Inkonsistenz hinweisen.Soziale Reibung nutzen
Stellen Sie ein Dilemma vor, bei dem Ehrlichkeit, Taktgefühl, Loyalität und Folgen miteinander kollidieren.
Nachfrage: die Beziehung ändern.Umformung verlangen
Bitten Sie um einen Witz und verlangen Sie dann, ihn weniger offensichtlich, kürzer und für ein bestimmtes Publikum passend zu machen.
Nachfrage: fragen, warum die Überarbeitung funktioniert.Unsicherheit zulassen
Stellen Sie eine unterspezifizierte Frage und beobachten Sie, ob der Zeuge bemerkt, was fehlt.
Nachfrage: jeweils eine fehlende Information ergänzen.Kategorienfehler vermeiden
Turing-Test vs. andere KI-Evaluationen
| Evaluation | Kernfrage | Stärkste Evidenz | Zeigt nicht direkt |
|---|---|---|---|
| Turing-Test | Können Juroren Maschinengespräche von menschlichen Gesprächen unterscheiden? | Verblindete Interaktion plus menschliche Baseline | Bewusstsein oder faktische Zuverlässigkeit |
| Fähigkeitsbenchmark | Kann das System eine definierte Aufgabenklasse lösen? | Zurückgehaltene Aufgaben, Kontaminationskontrollen, Fehleranalyse | Menschenähnlichkeit |
| Sicherheitsevaluation | Wie verhält sich das System unter riskanten oder adversarialen Bedingungen? | Bedrohungsmodell, Red Teaming, Feldüberwachung | Allgemeine Intelligenz |
| IQ-Test | Wie schneidet eine Person relativ zu altersbezogenen Normen ab? | Standardisierung, Reliabilität und Validität | Maschinenbewusstsein oder Imitation |
| Total Turing Test | Kann ein System menschliche Wahrnehmung, Sprache und körperliches Handeln erreichen? | Multimodale und robotische Interaktion | Einen einzigartigen inneren Mechanismus |
Klare Antworten
Häufig gestellte Fragen
Was ist der Turing-Test?
Es ist ein Verhaltenstest, der von Alan Turings Imitationsspiel inspiriert ist. Ein Juror kommuniziert über einen Textkanal mit verborgenen Teilnehmenden und versucht, eine Maschine von einem Menschen zu unterscheiden. Erfolg bedeutet unter festgelegten Bedingungen ununterscheidbares Gesprächsverhalten – nicht direkten Zugang zu Denken oder Bewusstsein.
Ist „Turin-Test“ dasselbe?
„Turin-Test“ ist eine häufige Falschschreibung. Der Name lautet Turing-Test, nach dem britischen Mathematiker und Computerpionier Alan M. Turing. Turin ist eine Stadt in Italien.
Ist das interaktive Labor oben ein echter wissenschaftlicher Turing-Test?
Nein. Es ist eine transparente Lernsimulation verblindeter Beurteilung. Ein belastbares Experiment erfordert live beteiligte oder einheitlich aufgezeichnete menschliche und maschinelle Vergleichspartner, zufällige Zuweisung, ein definiertes Protokoll, genügend Juroren, präregistrierte Ergebnisgrößen und statistische Analyse.
Hat Turing gesagt, dass eine Maschine besteht, wenn sie 30 % der Juroren täuscht?
Nicht als universelle Bestehensregel. 1950 sagte er voraus, dass um das Jahr 2000 ein durchschnittlicher Fragesteller nach fünf Minuten höchstens eine 70-%-Chance auf korrekte Identifikation haben würde. Spätere Veranstaltungen deuteten dies häufig als 30-%-Täuschungsschwelle um.
Hat irgendeine KI den Turing-Test bestanden?
Nach einigen operationalen Varianten ja. Eine einzige universell anerkannte Version mit entsprechender Instanz oder Norm gibt es jedoch nicht. ELIZA, PARRY, Teilnehmer am Loebner-Preis, Eugene Goostman und moderne Sprachmodelle wurden unter unterschiedlichen Protokollen getestet; „bestanden“ muss daher immer qualifiziert werden.
Beweist das Bestehen Intelligenz?
Es zeigt erfolgreiches menschenähnliches Gesprächsverhalten in dieser Situation. Ob dies den Begriff Intelligenz rechtfertigt, hängt von der Definition ab. Für sich genommen belegt es weder Wahrhaftigkeit noch breite Schlussfolgerungsfähigkeit, Bewusstsein, Emotionen, Verkörperung oder sichere Kompetenz in der realen Welt.
Beweist ein Scheitern, dass ein System unintelligent ist?
Nein. Ein Taschenrechner, Theorembeweiser oder wissenschaftliches System kann hochleistungsfähig sein, ohne lockere menschliche Gespräche zu imitieren. Der Test belohnt eine bestimmte sozio-linguistische Leistung.
Warum findet das Gespräch nur als Text statt?
Die Barriere verhindert, dass Juroren Aussehen, Stimme oder physische Bauweise als Abkürzung nutzen. Turing stellte sich einen fernschreiberähnlichen Kanal vor. Text isoliert die Evidenz aus dem Gespräch, auch wenn moderne Varianten mitunter Bildverarbeitung oder Robotik ergänzen.
Was ist der Total Turing Test?
Er ist eine spätere Erweiterung, die Wahrnehmung und physische Interaktion hinzufügt und typischerweise neben Sprache auch visuelle Wahrnehmung und Robotik erfordert. Er sollte nicht mit dem reinen Textaufbau in Turings Arbeit von 1950 verwechselt werden.
Welche Fragen funktionieren am besten?
Adaptive Nachfragen funktionieren besser als eine Liste von Rätseln. Bitten Sie um Klärung, greifen Sie frühere Aussagen wieder auf, führen Sie Mehrdeutigkeit ein, testen Sie sozialen Kontext, verlangen Sie kreative Einhaltung von Vorgaben und prüfen Sie Widersprüche. Keine einzelne Frage identifiziert moderne KI zuverlässig.
Können Juroren einfach nach aktuellen Nachrichten oder privaten Erinnerungen fragen?
Das kann unfaire Abkürzungen schaffen. Ein System kann absichtlich keinen Webzugriff haben, und ein Mensch kennt möglicherweise die Nachricht nicht. Behauptungen über persönliche Erinnerungen können ebenfalls erfunden werden. Ein solides Protokoll definiert erlaubtes Wissen und bewertet vergleichbaren Zugang.
Warum Maschinen mit echten menschlichen Vergleichspersonen vergleichen?
Menschen liefern die Positivkontroll-Baseline. Wenn Juroren viele echte Menschen als Maschinen einstufen, können Aufgabe oder Kalibrierung der Juroren mangelhaft sein. „Menschenraten“ von Maschinen sind ohne menschliche und zufallsbasierte Vergleichswerte schwer zu interpretieren.
Sind kurze Tests zuverlässig?
Kurze Sitzungen sind praktisch, aber leichter auszutricksen und messen möglicherweise vor allem erste Eindrücke. Längere, wiederholte, adversariale und bereichsübergreifende Gespräche liefern stärkere Evidenz, verursachen jedoch Kosten, Ermüdung und zusätzliche Designentscheidungen.
Was ist der ELIZA-Effekt?
Es ist die Tendenz, oberflächlichen Computerantworten Verständnis oder Handlungsfähigkeit zuzuschreiben. Der Begriff entstand aus Reaktionen auf ELIZA und bleibt relevant, wenn flüssige Ausgaben Menschen zu Schlussfolgerungen verleiten, die über die Evidenz hinausgehen.
Ist ein Turing-Test ein IQ-Test?
Nein. IQ-Tests vergleichen die Leistung bei standardisierten kognitiven Aufgaben mit altersbezogenen Normen. Ein Turing-Test bewertet, ob ein Juror unter einem bestimmten Protokoll eine Gesprächsmaschine identifizieren kann.
Behauptungen nachvollziehen
Primär- und wissenschaftliche Quellen
Die obige Geschichte priorisiert Originalarbeiten und Forschungsdokumente. Moderne Ergebnisse werden mit ihren Studienbedingungen angegeben, statt als universelle Meilensteine beworben zu werden.
Turing (1950), “Computing Machinery and Intelligence”
Die Primärarbeit in Mind, Band 59, Ausgabe 236, Seiten 433–460.
Quelle öffnenThe Turing Digital Archive
Katalogeintrag des King’s College Cambridge zu Turings Manuskriptmaterialien.
Quelle öffnenDartmouth-KI-Vorschlag
Der Vorschlag von 1955 für das Sommerforschungsprojekt 1956, in dem künstliche Intelligenz ihren Namen erhielt.
Quelle öffnenWeizenbaum (1966), ELIZA
Der ursprüngliche Artikel in Communications of the ACM, der ELIZA beschreibt.
Quelle öffnenColby et al. (1972), PARRY-Studie
Die ursprüngliche Arbeit in Artificial Intelligence über Turing-artige Ununterscheidbarkeitstests.
Quelle öffnenStanford Encyclopedia: Der Turing-Test
Ein wissenschaftlicher Überblick über Interpretationen, Einwände, Varianten und die Geschichte von Wettbewerben.
Quelle öffnenJones & Bergen (2024)
Die präregistrierte randomisierte Studie zu ELIZA, GPT-3.5, GPT-4 und menschlichen Vergleichspersonen.
Quelle öffnenWu, Wu & Zhao (ACL 2025)
Begutachtete Forschungsarbeit, die X-TURING für längerfristige Dialogagenten vorschlägt.
Quelle öffnen