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图灵测试的核心想法是要求计算机在没有直接物理接触的情况下接受人类的询问，并尽可能把自己伪装成人类。
图灵测试的方法很简单，就是让测试者（人）与被测试者（机器）隔开，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。进行多次测试后，如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人工智能。
图灵测试最早出现在1950年由艾伦·麦席森·图灵发表的一篇名为《计算机械和智能》（Computing Machinery andIntelligence）的论文中，是判断机器是否具有人工智能的一套方法。而图灵测试是人工智能最初的概念，它甚至早于“人工智能”这个词本身，人工智能一词是在1956年才被提出的。它的发明者图灵被誉为计算机科学之父、人工智能之父。
图灵测试的目的是用来测试它的测试对象——机器，是否达到了人工智能或人类感知的水平。当然，测试对象并不是《终结者》当中天网那样的超级计算机系统。用简单的话来描述的话，图灵测试的意义在于评判一台机器是否能够成功的模仿人类。
扩展资料：
2014年，为了纪念图灵逝世六十周年，雷丁大学在伦敦进行了一场图灵测试。其中一名叫尤金·古斯曼（EugeneGoostman）的聊天机器人程序达到了33%的成功率，即在场有33%的评判员误认为尤金·古斯曼是一个真实的人。
这是靠前次通过图灵测试的程序，但是，也有人认为这场测试的时长只有5分钟，用短短5分钟来判断一个程序是否人工智能，实在太草率。但不可否认的是，时至今日，人工智能已经有了质的变化。
在不久的将来，就会有程序能通过图灵测试，真的像人一样与人沟通。到那个时候，你就无法分清在网上和你聊天的是人还是机器。
图灵测试的目的是为了判断机器能否具备与人类类似的“智能”。
测试方法：如果一个人（代号C）使用测试对象皆理解的语言去询问两个他不能看见的对象任意一串问题。对象为：一个是正常思维的人（代号B）、一个是机器（代号A）。如果经过若干询问以后，C不能得出实质的区别来分辨A与B的不同，则此机器A通过图灵测试。
图灵测试的目的在于检测计算机的发展程度
图灵测试的价值在于回答了人工智能的可计算性问题。
俄罗斯人弗拉基米尔·维西罗夫创立的人工智能软件尤金•古斯特曼（Eugene Goostman）通过了图灵测试。
图灵测试由艾伦·麦席森·图灵提出，指测试者与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。
进行多次测试后，如果机器让平均每个参与者做出超过30%的误判，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。
假如一台机器通过特殊的方式与人沟通，若有一定比例的人（超过30%）无法在特定时间内（5分钟）分辨出于自己交谈的是人还是机器，则可认为该机器具有“思考”的能力。
图灵奖（Turing Award），全称A.M.图灵奖（ACM A.M Turing Award），是由美国计算机协会（ACM）于1966年设立的计算机奖项，名称取自艾伦·麦席森·图灵（Alan M. Turing），旨在奖励对计算机事业作出重要贡献的个人 。图灵奖对获奖条件要求极高，评奖程序极严，一般每年仅授予一名计算机科学家。图灵奖是计算机领域的国际最高奖项，被誉为“计算机界的诺贝尔奖”。
图灵奖一般在每年3月下旬颁发。从1966年至2020年，图灵奖共授予74名获奖者，以美国、欧洲科学家为主。2000年，华人科学家姚期智获图灵奖，是华人靠前次也是唯一一次获得图灵奖。
图灵奖获得者
1966年艾伦·佩利高级程序设计技巧，编译器构造。
1967年莫里斯·威尔克斯存储程序式计算机EDSAC，EDSAC 2，程序库。
1968年理查德·卫斯里·汉明数值方法，自动编码系统，错误检测和纠错码。
1969年马文·闵斯基人工智能。
1970年詹姆斯·维尔金森数值分析，线性代数，倒退错误分析。
1971年约翰·麦卡锡人工智能。
1972年艾兹格·迪科斯彻程序设计语言的科学与艺术。
1973年查理士·巴赫曼数据库技术。
1974年高德纳算法分析、程序设计语言的设计、程序设计。
1975年艾伦·纽厄尔, 赫伯特·西蒙人工智能，人类认知心理学和列表处理（list processing）。
1976年迈克尔·拉宾, 达纳·斯科特非确定性自动机。
1977年约翰·巴克斯高级编程系统，程序设计语言规范的形式化定义1978年罗伯特·弗洛伊德设计高效可靠软件的方法学
1979年肯尼斯·艾佛森程序设计语言和数学符号，互动系统的设计，运用APL进行教学，程序设计语言的理论与实践。
1980年东尼·霍尔程序设计语言的定义与设计。
1981年埃德加·科德数据库系统，尤其是关系型数据库。
1982年史提芬·古克计算复杂度。1983年肯·汤普逊, 丹尼斯·里奇UNIX操作系统和C语言。
1984年尼克劳斯·维尔特程序设计语言设计、程序设计。
1985年理查德·卡普算法理论，尤其是NP-完全性理论。
1986年约翰·霍普克洛夫特, 罗伯特·塔扬算法和数据结构的设计与分析。
1987年约翰·科克编译理论，大型系统的体系结构，及精简指令集（RISC）计算机的开发。
1988年伊凡·苏泽兰计算机图形学。1989年威廉·卡韩数值分析。
1990年费尔南多·考巴托CTSS和Multics。
1991年罗宾·米尔纳LCF，ML语言，CCS。
1992年巴特勒·兰普森分布式，个人计算环境。
1993年尤里斯·哈特马尼斯, 理查德·斯特恩斯计算复杂度理论。
1994年爱德华·费根鲍姆, 拉吉·瑞迪大规模人工智能系统。
1995年曼纽尔·布卢姆计算复杂度理论，及其在密码学和程序校验上的应用。
1996年阿米尔·伯努利时序逻辑，程序与系统验证。
1997年道格拉斯·恩格尔巴特互动计算。
1998年詹姆斯·尼古拉·格雷数据库与事务处理。
1999年弗雷德里克·布鲁克斯计算机体系结构，操作系统，软件工程。
2000年姚期智计算理论，包括伪随机数生成，密码学与通信复杂度。
2001年奥利-约翰·达尔, 克利斯登·奈加特面向对象编程。
2002年罗纳德·李维斯特, 阿迪·萨莫尔, 伦纳德·阿德曼公钥密码学（RSA加密算法）。
2003年艾伦·凯面向对象编程。
2004年文特·瑟夫, 罗伯特·卡恩TCP/IP协议。
2005年彼得·诺尔Algol 60语言。
2006年法兰西斯·艾伦优化编译器。
2007年爱德蒙·克拉克, 艾伦·爱默生, 约瑟夫·斯发基斯开发自动化方法检测计算机硬件和软件中的设计错误。
2008年芭芭拉·利斯科夫编程语言和系统设计的实践与理论。
2009年查尔斯·萨克尔帮助设计、制造靠前款现代PC。
2010年莱斯利·瓦伦特对众多计算理论所做的变革性的贡献。
2011年朱迪亚·珀尔通过概率论和因果推理对人工智能领域作出的根本性贡献。
2012年莎菲·戈德瓦塞尔, 希尔维奥·米卡利在密码科学领域里，于复杂理论的基础之上，做出变革性工作；并领先发展出新的具有数学可证明性的有效验证机制。
2013年莱斯利·兰波特对于分布式及并形系统的理论与实践具有基础性贡献，尤其是诸如因果逻辑时序（causality and logical clocks）、安全性与存活度（safety and liveness）、复制状态机（replicated state machines）及循序一致性（sequential consistency）等理论概念的发明。
2014年迈克尔·斯通布雷克对现代数据库的概念和实践作出的根本性贡献。
2015年惠特菲尔德·迪菲, 马丁·赫尔曼发明迪菲-赫尔曼密钥交换，对公开密钥加密技术有重大贡献。
2016年蒂姆·伯纳斯-李发明了万维网、靠前个浏览器和使得万维网得以扩展的基础协议及算法。
2017年约翰·轩尼诗, 大卫·帕特森开创了一种系统的、定量的方法来设计和评价计算机体系结构，并对微处理器行业产生了持久的影响。
2018年约书亚·本希奥, 杰弗里·辛顿, 杨立昆深度学习。
2019年艾德文·卡特姆, 帕特里克·汉拉恩对于3D计算机图形学的基本贡献，以及这些技术对电影制作和其他应用中的计算机生成图像（CGI）的革*性影响。
2020年阿尔佛雷德·艾侯,杰弗瑞·乌尔曼对程序语言实现的基础性算法和理论的贡献。
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