はじめに

AI（人工知能）の歴史を学ぶとき、避けて通れない概念がいくつかある。その中でも「チューリングテスト」は、AIの知性を測る最も古典的かつ象徴的な指標の一つだ。

G検定においても、AIの基礎的な考え方やその評価方法は頻出分野となっている。今回は、G検定の過去問を参考にしながら、「チューリングテスト」に関する基本を押さえておこう。

Contents

チューリングテストとは？

チューリングテスト（Turing Test）は、1950年にイギリスの数学者アラン・チューリングが提案した、機械の知性を評価するための手法だ。

「機械は思考できるか？」という問いに対して、チューリングは次のような実験形式を示した。

対話者（人間）が、画面越しに相手と文字ベースで会話をする。
その相手が人間かAIかを事前に知らされていない状態で会話をし、AIが人間と区別できない程度に会話を成立させられるならば、そのAIは「知的」であると見なせる。

このテストの肝は、「知性を内在的に測るのではなく、行動（会話）として観測可能な形で測定する」という点にある。

G検定の過去問から、次のような出題がある。

AIがどれだけ知的かを評価する方法である、1950年にイギリスの数学者が考案した「機械は思考できるのか」という問題意識から提案した質疑応答式のテストとして、最も適切な選択肢を選べ。

正解は「1. チューリングテスト」

チューリングテストの目的は、AIが人間のように「自然な対話を通して、知的にふるまえるかどうか」を判断することにある。

他の選択肢と比較することで、チューリングテストの特徴がより明確になる。

選択肢	説明	違いのポイント
チューリングテスト	人間との対話によってAIの知性を評価する方式	AIの思考能力を「人間らしさ」で測る
A/Bテスト	2つの異なるパターンを提示して、どちらの効果が高いかを検証する実験手法	マーケティングやUI改善などに使われる検証手法で、AIの知性とは無関係
AUC評価	機械学習モデルの性能指標の一つで、ROC曲線の下の面積を指す	モデルの分類能力を数値で評価するもので、会話や知能とは関係しない
ソフトウェアテスト	プログラムのバグや仕様通りの動作を確認するためのテスト技術	ソフトウェアの正確性や信頼性を保証する手法であり、知性評価とは別物

つまり、「質疑応答を通じて知性を評価する」という問いに正しく答えるには、チューリングテストしか選びようがないというわけだ。

チューリングテストは、AIにとって最も初期に提案された評価法の一つであり、現在でも哲学的・歴史的な意味合いを持つ。

ただし、現代のAI研究においては、チューリングテストを唯一の指標とはしていない。なぜなら以下のような課題があるためだ。

それでもなお、チューリングテストは「AIと人間の違いとは何か？」を考える上で、今なお議論の起点となっている重要な概念だ。

G検定では、単なる用語の暗記ではなく、用語の背景にある意図や目的を理解することが求められる。

以下に、チューリングテストに関する整理ポイントを挙げておこう。

チューリングテストは、AIの「知性とは何か」という根源的な問いに挑んだ画期的な試みだ。G検定においても、AIの歴史的背景を理解するために必ず押さえておきたい概念である。

G検定の合格を目指すうえでは、以下を意識しておこう。

AIの知性とは何か──。それを追い続けた先人の問いに、今の技術がどう応えているのかを知ることは、AIに携わる者としての基礎教養と言える。