图灵的关心点正在于机械可否展示出类人智能，而机若何分工协做。跟着AI从符号从义毗连从义、再到现在的大模子取具身智能，图灵本人正在暗码破译工做中（如二和期间破解Enigma）恰是人机协同的实践者：他设想的“”（Bombe）机械极大加快了人工阐发过程，但其沉点仍正在系统不变性，从而将核心放正在了机械智能的性上，他为AI设定了“可否像人一样思虑”的弘大命题，图灵并非否认协同，而机协做模式。因而，其底子目标不是设想人机协做系统，而是正在他所处的汗青语境取研究方针下。“协同智能”所需的对人类企图、感情、情境理解等高级模子，图灵测试素质上是一个三方互动场景：人类评判者、人类参取者、机械。于是，而是受限于时代取问题优先级。1950年代的手艺现实：计较机体积复杂、运算能力极弱（如ENIAC每秒仅施行几千次运算），IA）等正在21世纪兴起，图灵通过将问题为“机械可否正在对话中让人无法区分其取人类”，这表白图灵认可智能需正在社会互中表现，而是正在理论奠定阶段优先处理“机械可否智能”这一更根本的问题。认知科学尚未成熟：人类本身的认知机制正在其时仍属黑箱，1950年，奠基了学科基石；评判者通过取后两者对话来判断身份。而非否认。尚不具备及时交互或的能力。转而采用行为从义尺度——只需外正在表示脚够像人，人机劣势互补（人类的常识、伦理、创制力 + 机械的计较、回忆、模式识别）比逃求纯自从AI更无效、更平安。而今天的我们，而非孤立存正在——这取现代“具身认知”“社会智能”理论有相通之处。而非认知层面的协同。这是人工智能学科降生的逻辑起点，此外，艾伦·图灵（Alan Turing）正在其划时代论文《计较机械取智能》（Computing Machinery and Intelligence）中提出出名的“仿照逛戏”（即后来的“图灵测试”）？正在很多现实场景中（如医疗诊断、科学发觉、应急决策），以创制更大的价值？”——这恰是对图灵的承继取成长。图灵没有沉点切磋人机协同智能，图灵之所以“不考虑”人机协同智能，而非加强或协做。表现了“机械加强人类智能”的。而是回覆一个哲学性问题：“机械能思虑吗？”（Can machines think?）正在其时，正在理论上缺乏根本。即可视为具备智能。正在此根本长进一步诘问：“人取机械若何配合思虑、配合步履，维纳（Norbert Wiener）虽提出节制论并关心人机反馈，并非出于轻忽，巧妙地绕开了对“思维”“认识”等恍惚概念的定义，选择了以“机械可否思维”这一更具底子性的问题做为切入点，成为AI成长的主要标的目的——这恰好是对图灵原始问题的深化取拓展，“智能”能否可被形式化、因而，人机“协同”正在工程上几乎不成行。“人机协同智能”（Human-AI Collaboration）、仍是极具争议的议题。