中国科学院自动化所研究员王飞跃在“关于人工智能九个问题”中也对图灵测试存在的问题进行了讨论，他的意见主要有以下两点：

　　（1）第一点是人类的智能并不是一个单一的对象，而是有多个类别组成，同样人工智能对应也是多类别组成。图灵测试究竟测试的那些类别并不明确，从实践上看，目前图灵测试仅仅局限在语言智能等特定小领域里，不具备代表性。

　　（2）图灵测试并不是考官对一台计算机测试后就可以宣布其是否拥有智能，图灵测试的本意是指一个广义的人类做个为整体的考官，其测试的时间段也不是具体的一段时间而是广义的时间段，即所有的人类在所有时间都分辨不出人与机器之后，才算其人类智能与人工智能等价。

　　从上述讨论可以看出，图灵实验只对人工智能系统是否具有人类智能回答“是”或“否”，并不对人工智能系统的发展水平进行定量分析，而且测试的智能或智力种类还过于单一；在测试方法上存在漏洞，容易被测试者找到漏洞从而产生作弊行为，从上述存在的问题看，图灵实验目前还无法承担定量分析智能系统智力发展水平的需求。

二.解决人工智能威胁论争论的四个困难

　　总体看，目前包括图灵测试在内的各种方案中还存在无法定量分析人工智能发展水平的问题，只能定性的判断一个人工智能系统是否和人一样拥有同等水平的智力。但这个系统和人类智慧进行对比，高低程度如何，发展速度与人类智慧发展速度比率如何，上述中研究没有涉及到可具体执行的思路和方案。我们认为这些问题长时间存在，主要与下面提到的四点困难有关。

　　（1）第一个困难是没有统一的模型和测试方法对不同的人工智能系统进行测试。人工智能无论从理论研究还是从应用实践都存在众多分支和发展方向。在理论上人工智能分为三大学派，如符号主义(Symbolicism)或计算机学派(Computerism)；连结主义或生理学派(Physiologism)；行为主义(Actionism)或控制论学派(Cyberneticsism)等。在应用实践上，人工智能可以应用的方向包括符号计算、模式识别、机器翻译、机器学习、问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言处理、分布式人工智能、计算机视觉、智能信息检索、专家系统等等。