Resultatet av testen var tydelig nok; 81 prosent av deltakerne hadde rett da de sa de hadde snakket med et menneske.
Tusen deltakere fikk samtale direkte. Det var ikke kapasitet nok til at alle som ville fikk være med på testen, men resten av deltakerne, 30.000 personer, fikk lese en gjengivelse av samtalene og deretter stemme på om den ene samtalepartneren var menneske eller maskin. Av de som leste gjengivelsene, var det bare 59 prosent som traff blink da de hevdet at samtalepartneren var et menneske, skriver BBC.
17 prosent av de som samtalte direkte med roboten Liz, trodde hun var et menneske, mens bare ni prosent av de som snakket med roboten Sam, tok feil.
_logo.svg.png){kind=logo}
Tallene er henholdsvis 18 og 17 prosent for de som leste gjengivelsene av samtalene.
Den store forskjellen av bedømmelsen mellom de som samtalte direkte med den menneskelige deltakeren, og de som leste gjengivelsen av samtalene, forklarer Paco Nathan (mannen som utviklet den ene roboten) med at når man snakker med et menneske kan man ha sterkere personlige meninger, og være mer oppriktig i svarene. Når man leser en gjengivelse av samtalene, leser man svar på spørsmål som ikke er ens egne.
Om hvorfor forskjellen mellom de som deltok direkte og de som bare leste gjengivelsene var så stor, sier Nathan at de som samtaler direkte, forventer at de skal snakke med en robot. Derfor er de mer kritiske. En annen årsak kan, ifølge Nathan, være at robotene ofte svarer for raskt. Det virker mindre menneskelig.
I tidligere Turing-tester (oppkalt etter den britiske matematikeren Alan Turing) har det vært for få deltakere til å foreta gode, statistiske analyser. Nathan og Garner, som har utviklet robotene, ble så oppspilte over resultatene at de har dratt rett tilbake til tegnebordet for å utvikle enda bedre roboter, skriver BBC Online.
