问：请给我写出有关“古L马帝国”主题的古代诗词。
答：不要问我这道题，我从来不喜欢诗歌。
问：加4等于多少？
答：（约秒后）444
问：你会下国际象棋吗？
答：是的。
问：我在我的K处有棋子K；你仅在K处有棋子K，在R处有棋子R。轮到你走，你应该下哪步棋？
答：（约秒钟后）棋子R走到R处，将军！
论文指出：“如果机器在某些现实的条件下，能够非常好地模仿人回答问题，以至提问者在相当长时间里误认它不是机器，那么机器就可以被认为是能够思维的。”
从表面上看，要使机器回答按一定范围提出的问题似乎没有什么困难，可以通过编制特殊的程序来实现。
然而，如果提问者并不遵循常规标准，编制回答的程序是极其困难的事情。例如，提问与回答呈现出下列状况：
问：你会下国际象棋吗？
答：是的。
问：你会下国际象棋吗？
答：是的。
问：请再次回答，你会下国际象棋吗？
答：是的。
你多半会想到，面前的这位是一部愚蠢的机器。如果提问与回答呈现出另一种状态：
问：你会下国际象棋吗？
答：是的。
问：你会下国际象棋吗？
答：是的，我不是已经说过了吗？
问：请再次回答，你会下国际象棋吗？
答：你烦不烦，干嘛老提同样的问题。
那么，你面前的这位，大概是人类而不是机器。
上述两种对话的区别在于，第一种可明显地感到回答者是从知识库里提取简单的答案，第二种则具有分析综合的能力，回答者知道观察者在反复提出同样的问题。
以上测试是没有规定问题的范围和提问的标准，如果想要制造出能通过试验的机器，以我们的技术水平，必