論文の概要: Normality and the Turing Test

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.21382v1
• Date: Fri, 29 Aug 2025 07:55:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-01 19:45:10.95256
• Title: Normality and the Turing Test
• Title（参考訳）: 正常性とチューリング試験
• Authors: Alexandre Kabbach,
• Abstract要約: チューリングテスト(英: Turing test)は、単一の「平均的な」裁判官によって行われるのではなく、常に完全な陪審員によって行われる統計試験である。 論文は、チューリングテストは、人間の尋問者のプールの平均的な判断を特徴付ける通常の裁判官によって評価される通常の知性のテストであると主張している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.56484100374058
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper proposes to revisit the Turing test through the concept of normality. Its core argument is that the statistical interpretation of the normal--understood as the average both in the normative and mathematical sense of the term--proves useful for understanding the Turing test in at least two ways. First, in the sense that the Turing test targets normal/average rather than exceptional human intelligence, so that successfully passing the test requires building machines that "make mistakes" and display imperfect behavior just like normal/average humans. Second, in the sense that the Turing test is a statistical test where judgments of intelligence are never carried out by a single "average" judge (understood as non-expert) but always by a full jury. As such, the notion of "average human interrogator" that Turing talks about in his original paper should be understood primarily as referring to a mathematical abstraction made of the normalized aggregate of individual judgments of multiple judges. In short, this paper argues that the Turing test is a test of normal intelligence as assessed by a normal judge characterizing the average judgment of a pool of human interrogators. Its conclusions are twofold. First, it argues that large language models such as ChatGPT are unlikely to pass the Turing test as those models precisely target exceptional rather than normal/average human intelligence. As such, they constitute models of what it proposes to call artificial smartness rather than artificial intelligence per se. Second, it argues that the core question of whether the Turing test can contribute anything to the understanding of human cognition is that of whether the human mind is really reducible to the normal/average mind--a question which largely extends beyond the Turing test itself and questions the conceptual underpinnings of the normalist paradigm it belongs to.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、正規性の概念を通じてチューリング試験を再検討することを提案する。 その中心的な議論は、正規項の統計的解釈は、その項の規範的および数学的意味の両方において平均として理解され、少なくとも2つの方法でチューリングテストを理解するのに有用であるということである。 第一に、チューリングテストが人間の異常な知能ではなく普通の/平均を目標とするという意味では、テストに合格するためには、"ミスを犯す"マシンを構築し、通常の/平均的な人間と同じように不完全な振る舞いを表示する必要がある。 第二に、チューリングテスト(チューリングテスト)は、知能の判断が単一の「平均的」裁判官(非専門家と解釈される)によって行われるのではなく、常に完全な陪審によって行われる統計テストである。 このように、チューリングがオリジナルの論文で語った「平均的な人間の尋問者」の概念は、主に複数の裁判官の個人判断の正規化された集合からなる数学的抽象概念として理解されるべきである。 本論では,チューリングテストは,人間の尋問者のプールの平均的判断を特徴付ける正常な判断によって評価される通常の知能検査である,と論じる。 その結論は2つある。 第一に、ChatGPTのような大きな言語モデルはチューリングテストに合格する可能性は低い、と論じている。 そのため、人工知能ではなく、人工知能と呼ぶもののモデルを構成する。 第二に、チューリングテストが人間の認知の理解に何らかの貢献できるかどうかという質問は、人間の心が正常/平均的な心に本当に還元可能であるかどうかである、と論じている。

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