去年刚刚大学毕业，学的就是软件专业，他是吴凡一个高中同学的侄子，这个同学曾经打电话给他，想让他帮忙给他这个刚毕业的侄子在四方科技谋个职位，吴凡和杨晓华面谈以后，觉得这个小伙子专业基础扎实，人又踏实肯干，就把他留在自己身边工作。

    吴凡问他：“机器的运行状况如何？”这台大型机目前只安装有硬件底层运行的基本指令系统，并没有任何操作系统和软件，这两周他让杨晓华在检查整个系统的指令运行状况。杨晓华拿过来厚厚一叠文件递给他说：“运行正常，曾经发现有几个小故障，我和硬件工程师都解决了，您看看报告。”吴凡粗略地翻了翻报告，满意地说：“很好，系统的调试很完整，记录也很详细。”杨晓华高兴地搓着手，看着那台大型机：“可惜现在我们还没有适合它的操作系统，这种性能的大型机，一旦跑起来，那速度真是快得难以想象啊！”吴凡也在看着机器说：“是啊，它全速运行的耗电量相当于一座小型工厂。对了，让你准备的图灵测试资料呢？”杨晓华立即转身，又拿过来一叠资料。

    这段时间吴凡一直在思考大型机的操作系统，他需要着手开发出一种全新的软件系统，这可不同于“隐者”程序，“隐者”只需要针对某些特定的程序作出反应即可，现在他需要的是具有学习功能的智能软件。他想到了“图灵测试”，这种测试是列举一系列的问题，以问题的结果来判断机器是否具有智能，“图灵测试”并没有统一的问卷，他让杨晓华尽可能多地收集类似的测试问题。

    接下来的一周，吴凡把自己关在办公室里，埋首于这些繁多的图灵测试问题中，翻来覆去地研究这些五花八门的问题，他明白了这些问题背后的含义，机器可以极快地运算逻辑和数学问题，也可以在庞大的资料库中迅速地检索出常见问题的答案，但它缺乏必要的分析和推理能力。他改变了思考的方向，他决定先要设计一款软件，用这款软件来测试和评估一台机器的智能水平，并要给出量化的数据结果。

    最终他罗列出了130道单项选择题，这些题目包罗万象，包括逻辑推理和数学运算，文学艺术和生活常识。他谨慎地选择每道题的四到五个答案选项，仔细地调整每道题的分数和权重，还在这130道题中设置了两道逻辑陷阱。他再三模拟测试得分结果，满分为100分，具体分类如下：

    0-20分：无智能。机器只能遵照指令进行运算和检索答案。

    20-40分：弱智能。他称之为学习型智能，机器可以从现有资料和答案中学习并作出基本的模仿。40分他认为是一个重要的门槛，超过40分才可以认为具有完整的智能。

    40-60分：中等智能。他称之为分析型智能，机器可以分析问题本身的逻辑，并给出准确答案。

    60-80分：强智能。他称之为推理型智能，机器不但可以准确地回答单个的问题，还可以分析不同问题之间的联系，具有基本的逻辑思维和推理能力，这已经很接近人类的初级智力。

    80-100分：这是正常人类（具有中等以上的教育程度和社会经验）的测试得分，机器很难或者不会达到这种水平。

    吴凡把整理好的测试题目和评分权重都交给杨晓华，让他编制成软件，这件事本身并不难，用常见的C语言就可以编制。杨晓华很高兴，毕竟这是他到四方科技工作以来接到的第一份软件编写项目，他只用了四天就交了作业。吴凡看后，做了一项简单的修改，那就是这130道题要重复测试10次，每次都会随机地打乱问题的顺序，最后取平均分值。吴凡给这款软件命名为“智能测定”，让杨晓华拿去四方科技的制造工厂去测试验证。

    杨晓华很快拿回来测试数据，结果和吴凡所预估的基本吻合，市面上的硅基芯片电脑得分只有几分，四方科技公司自己制造的混合芯片的个人电脑得分高一些，但也不会超过20分。吴凡自己私底下也测试过“隐者”，曾经得到-->>

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