抽象
这篇文章主张对通信研究进行重大的重新定位和重新认识，以适应日益智能的机器，自主决策系统和智能设备引入的机遇和挑战。历史上，通信学科通过将这些创新转化为人类交互和消息交换的媒介来适应新技术。使用计算机，这个交易在20世纪后半期的计算机中介通信（CMC）的发展中尤其明显。在CMC中，计算机被理解和研究为一个或多或少的中性信息传递和人类交互的工具。这种形式化虽然不一定不正确，但忽略了一个事实，即与以前的技术进步不同，计算机也占据交际交流中的参与者的地位。这一点的证据已经在AI的科学中可用，并且已经由一些最早的关于通信和计算机的着作明确描述。因此，论文1）表明，CMC模式尽管不可否认具有影响力和成功，但不够充分，不再能够成为可能，2）认为，传播研究需要改变其基本框架，以解决和应对独特的技术挑战和机遇21世纪。
介绍
在一个现在着名的，经常复制的纽约人卡通由彼得·斯坦纳，两只狗坐在互联网连接的电脑前。操作机器的人对他的同伴说：“在互联网上，没有人知道你是一只狗。”
卡通经常被引用来解决计算机中介通信（CMC）中的身份和匿名的问题。根据这个特别的读物，卡通描绘的是，谁是谁在CMC中是什么，正如Sandy Stone，Sherry Turkle和其他人所证明的，可以容易和无止境地重新配置的东西。这种解释，虽然不一定不正确，但错过了由有线犬提供的更有趣和暗示的洞察力。卡通说明的不仅是在CMC中的其他人的匿名性和不确定性，而且毫无疑问的假设，尽管这是匿名的，用户认为与他们交互和沟通的另一个人是另一个人。面对我们的另一个人总是，假设，另一个人类，像我们自己。这些其他人可能是“另一种”在“庆祝多样性”的意义上的另一种族，另一种性别，另一种族，另一种社会阶层等。但他们从来不是一只狗。因此，卡通通过一种巧妙的反转说明了，是主流通信理论和实践的标准操作推测。在线身份实际上是可重新配置的。你可以是一只狗，或者你可以说你是。
但是每个人都知道，或者假设，在光缆的另一端是什么是另一个人类用户，有人是，尽管经常被解释为物理外观和背景的微小变化，基本上像我们假设我们自己。这篇文章调查和设法介入这个根深蒂固的，经常是毫无疑问的假设，追踪它对我们目前的理解和未来的沟通研究方向的影响。特别是，它明确承认并努力处理大多数在线交流不是人与人（H2H）交流这一事实，但正如诺伯特·维纳在1950年已经预测的，人与机器和机器与机器之间的相互作用。 关于网络流量的当前统计数据已经给机器一个轻微的优势，所有活动的51％不是人类。这个数字预计将以加速的速度增长。在最近的一份白皮书中，思科系统公司预测，机器对机器（M2M）数据交换将平均每年增长86％，到2016年将达到每月507 PB。[4]即使人们怀疑曾经实现传统上被称为“强大的AI”的可能性，事实是，我们的世界已经由半智能物品或智能设备填充，这些设备越来越多地发挥不是通信介质而是信息源或接收器的作用。
传播研究，将被争论，必须达到这个发展的条件和重新定向其理论框架，以便能够适应和应对交往交流中的另一个不再完全是人类的情况。这是最重要的，什么将决定21世纪传播研究的机遇和挑战。 AI和通信无论是否明确承认，通信（和“通信”作为概念被理解和动员在通信研究的学科）是赢咖4（AI）的理论和实践的基础。特别是，它是向科学提供其确定的测试用例和实验证据的通信。这在定义机器智能的议程设置论文中就显而易见，Alan Turing的“计算机器和智能”。
虽然标题“赢咖4”是1956年达特茅斯会议的产物，它是图灵的1950年论文及其“模仿游戏”，或现在常规称为“图灵测试”，定义和表征该学科。虽然图灵通过提出考虑“机器思考”的问题开始他的文章，他立即认识到持续和似乎不可解决的术语困难与问题本身。因此，他建议采用另一种探究方式，正如他所说的那样，它可以“以相对明确的词语表达”。“问题的新形式可以用我们所称的游戏“模仿游戏”。它与三个人玩，一个男人（A），一个女人（B）和一个可能是任何性别的审问员（C）。询问器停留在与其他两个房间分开的房间中。询问者的游戏目标是确定其他两个中的哪个是男人，哪个是女人。“[5]这个决定是基于简单的问题和答案。询问者询问A和B各种问题，并且基于他们对这些询问的响应试图辨别回答者是男人还是女人。 “为了声调可能不能帮助审讯者，”图灵进一步规定，“答案应该是写的，或更好的是，打字。理想的安排是有一个电传打字机在两个房间之间通信。“。以这种方式，“模仿游戏”的初始安排是，如图灵描述的那样，计算机中介通信（CMC）先锋。询问器通过同步计算机介导的交互的形式与两个未知参与者交互，我们现在通常称为“聊天”。由于交换通过经由机器的工具路由的文本消息发生，所以询问器不能看见或以其他方式感知身份的两个对话者，因此，必须根据提供的问题，如“请X请告诉我他/她的头发的长度”的问题确定性别。[7]像我们开始的有线犬，身份对话者是看不见的并且仅能够通过待交换的消息来确定的东西。
图灵接着将他的思想实验进一步。 “我们现在可以问这个问题：”当一台机器在这个游戏中占据A的一部分时，会发生什么？“当游戏像这样玩时，询问器会做出错误的决定，当游戏在一个人和一个女人？这些问题取代了我们原来的“机器能思考吗？”[8]换句话说，如果模拟游戏中的男人（A）被计算机代替，这个设备能否回答问题，“传递“作为另一个人，有效地愚弄审讯者认为它只是另一个人对话者？ 。根据图灵，这是一个问题，替换了最初的和不幸的模糊的查询“机器可以思考？”因此，如果一台计算机确实能够成功地模拟一个人类，性别，在与人类的交流交流询问器到这样的程度，使得询问器不能判断他是否正在与机器或另一个人进行交互，那么该机器将会被认为是“智能的”。
在图灵发表文章的时候，他估计，翻转点 - 一台机器将能够成功地玩模拟游戏的点 - 至少在将来半个世纪。 “我相信在大约五十年的时间里，将有可能编程计算机，存储容量大约为109，使他们玩模拟游戏，以至于平均询问者不会有超过70％的机会，使在5分钟的询问后正确识别“。它没有那么长。已经在1966年，约瑟夫·威岑鲍姆展示了一个简单的自然语言处理赢咖4平台，能够与人类的询问机，以这样一种方式，似乎是另一个智能代理。 ELIZA，因为赢咖4平台被调用，是一个喋喋不休。从技术上讲，这是一个相当简单的程序设计，“主要包括分析句子和句子片段的通用方法，在文本中定位所谓的关键词，从片段中组装句子等等。换句话说，它没有内置的语篇的语境框架。这是一个'脚本'提供给它。在某种意义上，ELIZA是一个女演员，命令了一套技术，但谁没有什么自己的说话。“
尽管如此，Weizenbaum的程序展示了图灵最初预测的：“ELIZA创造了最令人惊讶的幻觉，在理解许多人的心中与它交谈。人们非常清楚地知道，他们正在和一台机器交谈很快忘记了这个事实，就像戏剧演员，在暂停的怀疑的夹缝中，很快忘记了他们目睹的行动不是“真实的”。这种幻觉特别强烈，最顽强坚持在谁知道很少或没有什么电脑的人。他们经常要求被允许与私人的系统交谈，并且在与他交谈一段时间后，尽管我的解释，仍坚持机器真正理解他们。“虽然有一个好的可以说，响应图灵的文章，模仿的游戏和像伊丽莎提供的实证示范，让我强调两个对通信研究特别重要的后果。首先，图灵的文章将沟通定位为赢咖4的决定因素。因为“原始问题”机器能否思考？“被图灵认为是”太无意义“，他重新制定并将探究称为交际能力的示范。
这不是一个反复无常的决定，有一个良好的科学原因以这种方式进行，它与哲学家通常称为“另一个心灵问题”有关。“如何决定，”如Paul Churchland所描述的，无论是自己以外的东西 - 外星生物，复杂的赢咖4，社会活跃的计算机，甚至是另一个人 - 真的是一种思维，感觉，意识;而不是例如一个无意识的自动机，其行为产生于除了真正的精神状态之外的东西？“[14]正如戈达纳·多里格·克尼科维奇和丹尼尔·佩尔森解释的那样，这个困难源于一个不可否认的事实：”我们没有权利到人类心灵的内在运作 - 远远不及我们获得计算系统的内在运作。“实际上，我们不能像Donna Haraway所说的那样，爬上他人的头脑”得到充分的从内部的故事。“
因此，尝试解决或至少响应这个问题不可避免地涉及某种行为演示或测试，如图灵的模仿游戏。 “换句话说，”Roger Schank总结说，“我们真的不能以一种确定实际知道的方式检查一个智能实体的内部。我们唯一的选择就是问问和观察。“[17]对于图灵来说，对于AI领域中的许多人来说，他遵循他的创新方法，智力是不可直接观察到的。因此，它是基于被认为是一般的情报交流和特别是人类语言交谈的标志或症状的行为来证明和决定的。换句话说，因为智能思维是不可直接观察到的，最好的一个可以做的是处理一些东西，如交际互动，这是常规上被认为是智力的产物，实际上可以经验观察，测量和评估。第二个并直接从这里，图灵的建议假设通信是智力的产物。这意味着任何东西 - 另一个人，动物，机器等 - 能够执行与通常期望的另一人类个体相同的通信操作，而不管在头部或信息处理器内部实际进行的是什么实体本身，需要被认为是智能的。在哲学术语中，智力被认为是交际行为的必要和充分条件。因此，图灵估计，机器通信的发展将进步到这样的程度，即在二十世纪末，说出（并智能地说）机器智能是有意义的。 “我预测，”图灵写道，“到本世纪末，使用话语和一般的教育意见将改变太多，以至于人们能够说机器思考，而不希望是矛盾的。”
虽然这个声明从图灵的观点出发是相当逻辑的，但已经并且继续受到相当大的阻力。对于图灵来说，关键的挑战已经由Lovelace夫人（也就是英国诗人Lord Byron的女儿Ada Augusta Byron）阐述，他不仅为Charles Babbage的分析引擎编写软件，而且因为这个原因被认为是第一计算机科学家。 “我们最详细的巴贝奇分析引擎的信息，”图灵解释说，“来自夫人Lovelace的回忆录。在其中她说，“分析引擎没有任何起源任何东西。它只能做我们知道如何命令它执行的任何事情。“根据Lovelace，一台计算机（当时她写这个，”计算机“不是指电子设备，而是一个大型机械信息处理器的复杂齿轮和杠杆），无论它的编程如何复杂，只有我们告诉它做。事实上，我们可以编写一个像ELIZA这样的软件程序，它接受语言输入，提取关键字，根据预编程的脚本重新排列这些单词，并输出可读的结果。然而，这不一定意味着这样的机器能够原始思想或理解甚至以初步方式陈述的内容。这个位置由John Searle在他着名的“中国房”范例中进一步开发。这个有趣的和有影响力的思想实验，在1980年推出的文章“心灵，脑，和程序”，并在随后的出版物阐述，作为反对强烈的AI的说法提出的机器能够实现智能思想：
想象一个母语为英语的人，他们不知道中国人在一个装有中文符号（数据库）的房间里，以及一本操纵符号（程序）的说明书。想象一下，房间外的人会发送其他中文符号，房间里的人不知道是中文的问题（输入）。想象一下，按照程序中的说明，房间里的人能够传出中文符号，这是对问题（输出）的正确答案。该计划使得房间里的人能够通过图灵测试来理解中文，但他不懂中文。
塞尔的想象力的点，虽然种族中心的插图是相当简单的 - 模拟不是真正的事情。只是以一种看起来像语言理解的方式移动语言符号，并不是真正理解语言。正如Terry Winograd所解释的，计算机并不真正理解它所处理的语言标记;它只是“不依赖于它们的解释来操纵符号”。或者，如Searle总结，记录这种洞察对赢咖4标准测试的影响：“这表明图灵测试不能区分真实的心理能力和模拟的这些能力。模拟不是重复。“图灵的立场与Lovelace，Searle和Winograd之间的区别取决于人们如何理解和操作”智力“，”思想“和”理解“等词语。最初，这些能力，现代哲学家经常位于一般术语“理性”之下，是人类与其他事物，最显着的是其他生物，如动物和人工构造的机制，如自动机或赢咖4。对于像Rene Descartes这样的现代思想家来说，人类与动物和机器的区别在于，前者能够理性思考，而动物和机器只是在没有理性的情况下运作的机制。以这种方式概念化，动物和机器（或称为混合术语bétemachine的笛卡尔）在本体上是无法区分的。 “如果有这样的机器，”笛卡尔写道，“有没有理由的猴子或其他动物的器官和外形，我们应该没有办法知道，他们不具有完全相同的性质，这些动物。 什么允许人类从动物和人类看起来的自动机区分是人类通过在语言中表达自己的方式思考和证明这一点。例如，如果一个人面对一个看起来像人类一样的巧妙设计的机器，笛卡尔认为，这是一种至少一种非常确定的手段，即认识到这些人造人物实际上是机器而不是真正的人：
