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只需要针对某些特定的程序作出反应即可，现在他需要的是具有学习功能的智能软件。
他想到了“图灵测试”
，这种测试是列举一系列的问题，以问题的结果来判断机器是否具有智能，“图灵测试”
并没有统一的问卷，他让杨晓华尽可能多地收集类似的测试问题。
接下来的一周，吴凡把自己关在办公室里，埋首于这些繁多的图灵测试问题中，翻来覆去地研究这些五花八门的问题，他明白了这些问题背后的含义，机器可以极快地运算逻辑和数学问题，也可以在庞大的资料库中迅速地检索出常见问题的答案，但它缺乏必要的分析和推理能力。
他改变了思考的方向，他决定先要设计一款软件，用这款软件来测试和评估一台机器的智能水平，并要给出量化的数据结果。
最终他罗列出了130道单项选择题，这些题目包罗万象，包括逻辑推理和数学运算，文学艺术和生活常识。
他谨慎地选择每道题的四到五个答案选项，仔细地调整每道题的分数和权重，还在这130道题中设置了两道逻辑陷阱。
他再三模拟测试得分结果，满分为100分，具体分类如下：
0-20分：无智能。
机器只能遵照指令进行运算和检索答案。
20-40分：弱智能。
他称之为学习型智能，机器可以从现有资料和答案中学习并作出基本的模仿。
40分他认为是一个重要的门槛，超过40分才可以认为具有完整的智能。
40-60分：中等智能。
他称之为分析型智能，机器可以分析问题本身的逻辑，并给出准确答案。
60-80分：强智能。
他称之为推理型智能，机器不但可以准确地回答单个的问题，还可以分析不同问题之间的联系，具有基本的逻辑思维和推理能力，这已经很接近人类的初级智力。
80-100分：这是正常人类（具有中等以上的教育程度和社会经验）的测试得分，机器很难或者不会达到这种水平。
吴凡把整理好的测试题目和评分权重都交给杨晓华，让他编制成软件，这件事本身并不难，用常见的C语言就可以编制。
杨晓华很高兴，毕竟这是他到四方科技工作以来接到的第一份软件编写项目，他只用了四天就交了作业。
吴凡看后，做了一项简单的修改，那就是这130道题要重复测试10次，每次都会随机地打乱问题的顺序，最后取平均分值。
吴凡给这款软件命名为“智能测定”
，让杨晓华拿去四方科技的制造工厂去测试验证。
杨晓华很快拿回来测试数据，结果和吴凡所预估的基本吻合，市面上的硅基芯片电脑得分只有几分，四方科技公司自己制造的混合芯片的个人电脑得分高一些，但也不会超过20分。
吴凡自己私底下也测试过“隐者”
，曾经得到过26分，但也仅此而已。
下一步就是最困难的部分，如何在开发的系统软件中培养机器的学习，分析和推理能力呢？吴凡日思夜想，他仿佛又回到了几年前最终创作“隐者”
程序的思考阶段，那种“生存算法”
已经在“隐者”
系统上面证明有效，“隐者”
的算法模型中只针对少量软件（防火墙和扫描程序）的特征参数进行计算，要想机器具有广泛意义上的智能，那所对应的特征参数应该是什么呢？他想到了两点：数学和逻辑，他列出来数学的一些基本公式，包括微积分，还有一些逻辑运算公式，他仔细地筛选和斟酌这些公式，尽量减少运算量，最后还是写满了整整四页纸。
吴凡和杨晓华开始着手建立函数模型，他们废寝忘食地工作着，经常让人把饭菜送到办公室来，有时候甚至工作到深夜，两人就睡在机房里面。
杨晓华负责把这些公式遍成函数，吴凡则编写主控的“生存算法”
函数，并把杨晓华不断完成的一个个计算函数加入主函数。
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