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时间的流逝继续参加实验的被试人数会减少这一事实（由于死亡或
迁徙），并且这种人员的流失率会随着时间而增大。
由于两个测试间的经验变化引起了所研究的行为的变化，所以，
一般而言，纵向设计不能得出年龄改变行为的可靠结论。
既然横切和纵向设计中存在这些问题，那么心理学家怎样才能
在发展差异上进行可靠的研究呢？事实上，心理学家所依靠的许多
发展的研究大都采用了横切设计和纵向设计（前者是主流）。但是，
沙（i977）主张使用能够更明确估计作业中年龄变化的其他研究设
计。其中之一是交叉序列设计。如图12…2所示，连续的四年
（1977…1980）中出生的人们又在后来的连续四年（1996…1999）中被
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1980
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1996 1997 1998 1999
撮切设计
图12…？为研究发展差异而进行的横切研究设计 372
1977…t980年出生的人在1996… 1999年期间键多次测试，
每一单元的数字代表的是测试时靛试的年龄。
测试的情况。每一列代表一个横切设计，因为不同年龄的人们在同
一年里被测试了。同样，每一行代表一个纵向设计，因为随着同龄人
年龄的增长被多次重测了。此外，第三种设计类型也显示在了图的
对角线上，它是时间延迟设计。该设计旨在确定保持年龄恒定时的
测试时间效应。在这个时间延迟设计中测试年龄被保持在19岁，因
此所观察到的任何变化都可以被归结为测试对象所处的不同年代。
但是，此设计中的年龄与出生年和测试年混淆了。综观整个的交叉
序列设计中，如果纵向和横切部分都表明了某一因变量随年龄变化，
并且时间延迟部分又显示年龄恒定时测试时间的变化不会引起任何
的因变量銮化，那么研究者就可以安全地把这个被观察到的变化归
结为年龄本身而不是某一混淆因素。
12。2 实验主题与研究范例
主题操作定义
范例人工智能
下面讨论一种被称为模仿的比赛。模仿比赛是由图林（1950》在
一篇题为“计算机器与智力”的文章中首次提出的。图林的目的是想
创立一个情境，以使人们估计机器是否会思考。
谊比赛是由三个人来玩的，一个男人（A）、一个蚤人（B）和373
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第十二章个飘差异s发最f
一个可以是任何性别的询问者（C）。询问者呆在一个远离其余
两人的房间里。询问者的比赛目标是确定另两个人中谁是男人
和谁是士人。他（询问者）只知道他们是X和Y，在比赛结束
时，他或者说“X是A，Y是B”，或者说“X是B＋Y是Ap。允许
询问者向他们提出诸如此类的问题：
c：x愿意告诉我他或她头发的长度吗？现在假定X确实
是A，那么A必须回答。A的目标是努力让C作出错误的辨
认。他的回答可能因此是“我的头发是后短侧长的发式，最长的
约九英寸。”
为了不泄露A和B的语调信息，所以答案是用文字表述
的＋可以手写，不过最好是打印的。理想的安排是用电传抒字机
在两个房间沟通。或者，通过中间人重复问题和答案。B的比
赛目标是帮助询问者。她的最好蓑略是给出真实的答案。她可
以附加诸如“我是一个女人，不要听信他的！”之类的信息到她的
答案中，但是由于A（男人）也会做出类似的回答，所以她的帮助
将无济于事。
我们现在提问：“当一台机器取代比赛中A的位置时，会发
生什么？”机器参加后所有的比赛规则和步骤都与上述相同，那
幺询问者的错误率套改变吗？这些问题又回到了我们最初的问
题#“机器能思考吗？”（图林，1950，ppt 433434）
模仿比赛通常也被称为图林测验。假设，这个测验能够确定是
否机器、计算机或者别的什么东西有智力。有关机器智力的判明标
准在图林的测验中被具体提出了：如果一个询问者与一台机器分开，
并且一个人不能辨认出它们回答问题的印月Ⅱ答案，那么可以说一台
机器是有智力的。更坦白地说，一台机器的输出能够模仿一个人时，
这台机器就拥有智力。
图林指出，至少原则上，在模仿比赛中的机器可以被看作一个
人。对于许多心理学家和计算机科学家来说，图林测验在智力的判
明上是有效的。在一些支持图林测验的观点的基础上，有关人工智
能（AI）可能存在的信念已经广为流传了。关于AI有两种菩遍的观
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点（ Searle，1980）。第一种被称为强AI．它完全遵照图林的意图，认
为机器能够拥有智力。换言之，强AI观点认为，机器可能会拥有像
人一样的被称为智力的认知状态。这种认知状态可以在操纵机器的
程序中找到。此种观点的智力只是程序中形式符号的操纵。AI的
第二种类型被称为弱AI，它涉及用计算机程序对人类智力的模拟。
它是通过计算机程序的手段来检验认知理论的。弱Al方法没有引
起更多的反对，我们也不想在这儿讨论它。而是代之以集中讨论强
AI，因为它引发了大量的争论。
操作定义
图林测验已经被许多人从积极的意义上接受了，因为它有两个
重要的特征。第一个是，以模仿比赛为手段来评估机器智力时用了374
一个实验；是否询问者相信一台机器等同于一个人。第二个特征对
于我们的目的尤其重要。图林所描述的实验产生了一个操作定义。
操作定义在第6章以阚限概念为例被讨论了。操作定义是建造
如智力等结构的一个规则，通遗这个规则的使用其他的科学家也可
以产生和测量该结构从而重复以往的研究。饥饿的一个操作定义是
先在一段时间内不让狗吃食物，之后再测量它会吃多少食物。类似
地，根据图林的智力操作定义，我们可以把智力的产生看成能够回答
问题的机器程序，并且还可以用回答引发的欺骗量来测量智力。这
似乎是个完全可接受的操作定义，那么它为什么仍引起了如此多的
争论呢？
图林测验被反对的根本原因是，操作定义在原则上可靠，但它们
却未必有效。一个操作定义的主要价值在于增进沟通。因此，如果
某人宣称机器有智力，那么只是意味着这台机器通过了图林测验这
一事实＋此外大概一无所长了。
在表述的清晰性方面，图林测验显然是很好的。一贯（即可信
地）产生图林所指的智力的必要条件被明确给出了。但是，关于强
AI的争论集中在，是否图林测验充分反映了我们叫做人的智力的东
西。因此，在图林测验能否标志智力这一效度方面的问题上有着许
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寨十二章个鼬差异s发展f
多的反对意见。本文中欢度是指定义的真实或可靠。图林测验定义
的是智力，还是别的什么东西？计算机引发的欺骗量能够反映智
力吗？
最近操作定义总是被局限在它们的可应用性上，即它们的效度
方面。重新思考一下前面提出的饥饿的操作定义：禁食一段时间并
观察之后的食物摄人量。这能充分说明我们所指的饥饿吗？可能没
有。人类的进食有很多原因，与食物剥夺有关的只是其中之一。有
时我们吃饭是为了社交；有时我们吃饭是因为我们特别想吃某类食
物；有时我们吃饭是因为我们已经几个小时没进食了。而且，上述操
作定义是不对称的，因为不吃并不意味着我们的胃是满的。有时我
们不吃是因为我们的胃不适；有时我们不吃是因为我们正在努力减
肥｛有时我们不吃是因为我们刚刚已经吃过了。为了解释这些观察，
我们在表述饥饿的概念时，就需要把多元的操作定义融会贯通于同
一个理论中。我们不得不使用会聚操作（见第7和14章）。
对强A1的许多批评都与上述针对饥饿定义列出的类同。“机
器不是人。计算机能讲话吗？它能写诗吗？”图林预料到了一些批375
评，并相信它们将来能被解答——是的，一个计算机程序能够以一种
观寨者（询问者）分辨不出是人还是机器所为的方式做那些事情。正
如图林（1950）所说，“问答法几乎适宜于引进任何一个我们希望包括
的人类努力领域。我们不希望由于不能在选美中获胜而贬损机器的
无能＋也不希望由于同飞机的比赛中失利而贬损一个人。我们比赛
条件的不当使得这些无能或失利根本不相干。‘目击者’可能会吹
牛，可能会尽情地满足和炫耀他们的魅力、力量或英雄主义，如果他
们认为这样可取的话I但是询问者可能不需要实际�