作和机器创作混合在一起，然后请来一个小组的“裁判”，让他们分辨这些艺术创作来自人还是机器。在舞曲创作的竞争中，我们交给了一群学生，让他们分别伴随着人类和机器创作的音乐来跳舞。在统计数据上和人类作品没有区别的作品将会成为最终的“赢家”。
这个比赛对任何人都是开放的。到目前为止，参赛者包括了学者以及非学术从业者。然而截止到现在，没有一家公司正式宣布参赛。这有点出乎我们的意料，毕竟文学领域的“机器写作”公司已经如雨后春笋般出现，文字生成软件的使用越来越普遍，如盈利报告和体育赛事总结等等。当然，在流媒体音乐播放领域，很多公司也在使用人工智能进行自动化地列表生成，最著名的就是潘多拉。
对参赛作品的评判并不简单。即使是在最初的模仿游戏中，“对话者”的性别也要随着时间的推移，才能逐渐透露，从文字中展露出来。相似的，在图灵测试中，人们无法从单一交互实现中判断计算机的话语缺乏人性，而需要一段较长时间的反复测试。
模仿游戏和图灵测试的背景问题也是值得考虑的。赢得模仿游戏的可能性，独立于时间、文化和社会阶层之吗？很有可能在当前的西方社会，由于对性别的定义越来越灵活，原来的模仿游戏将更难获胜。图灵测试也一样，在二十一世纪，我们越来越多地和机器进行通讯。无论我们喜欢与否，短信和即时通讯应用已经极大地改变了我们的通讯方式以及对通讯本身的期望。在人们的交流中，缩写、拼写错误和信息遗漏几乎是常态。同样的问题也适用于艺术领域。
艺术家和创作辅助程序之间的界限在哪？谁才是艺术家？
对艺术形式的思考引出了另一个问题：谁才是艺术家？编译了十四行诗创作软件的程序员是诗人吗？编译了短篇小说创作软件的程序员是作家吗？编译了音乐混音软件的程序员是DJ吗？
艺术家和创作辅助程序之间的界限在哪？划定这条界限对艺术成果的分类有何影响？十四行诗这种固定的艺术形式，是创造性工作的一种高层次算法――虽然是由人类所执行的。今天，当微软的office软件帮助你“纠正”语法错误并给你的用词提出“建议”，而你又选择听从它（无论你是乐于接受，还是纯粹的懒惰）的时候，你的创作还是你自己的吗？还是已经变成了“人机合作产物”？
我们期待着看到“编程艺术家”提交更多的程序。不管这些程序的性能如何，也不管它们能否通过测试，他们的成果将会继续开拓“创作”以及“人机协同进化”的边界。
（作者：DanielN.Rockmore和MichaelCasey；达特茅茨学院教授）
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