麻省理工學院(MIT)、紐約大學及多倫多大學研究人員最近發展出一套電腦系統，宣稱具備人類學習及創造的能力，而且創作結果已經足以和人類不相上下。
電腦「學習」的方式和人類有個顯著不同。在現有機器學習技術下，電腦必須被餵以大量，可能是數百或上千個訓練範例，才能「學習」新的概念，但人類往往只需幾個例子就能很快應用到別的事物上。人類也能從概念學習，再推衍並創造出新的範例。
MIT大腦及認知科學教授Josh Tenenbaum、紐約大學博士後研究生Brenden Lake及多倫多大學電腦科學副教授Ruslan Salakhutdinov聯合設計一套貝氏程式學習（Bayesian Program Learning BPL）演算法，企圖縮小電腦和人類學習能力的差距。這套演算法可將一個概念轉化為簡單的電腦程式，並能依據單一範例進一步學習並產生相近概念的事物，例如電腦先學習拉丁字母，之後它就能學習類似的希臘字母。
研究人員運用50種少數語言，包括梵文、藏文、格拉哥里字母（Glagolitic）及印度的古吉拉特(Gujarati)文裏1600多個手寫字體來訓練這套電腦模型，並指示電腦創造新的範例。最後，在一項測試中，研究人員要求人類測試員來判斷，哪些是人類創造的新範例，哪些是電腦造出的新範例。結果顯示，不到25%的人類測試員無法有效判斷兩者的差別。
根據著名的圖靈測試，判斷機器是否能夠思考，可測試機器能否表現與人等價或無法區分的智能。因而研究人員結論，他們製造出的電腦模型已經通過了一定形式的圖靈測試。
「我們研究顯示，此類方法在一次性的分類學習上，已獲致與人類等級的精準度，並在創造能力上，於視覺圖靈測試中騙過了大部份測試員。」
不過也有人不以為然。Mashable引述艾倫人工智慧研究所（Allen Institute for Artificial Intelligence）CEO，也是華盛頓大學教授Oren Etzioni指出，這項研究並不算通過圖靈測試，頂多是計算機在乘法運算上擊敗人類一樣，頂多具有學術研究上的貢獻。
2014年俄國的尤金．古斯曼（Eugene Goostman） 超級電腦在倫敦皇家學會（Royal Society）所舉辦的Turing Test 2014競賽中，被公認為通過「圖靈測試」，也是首次電腦騙過人類，讓人相信它是一位十三歲男孩。但根據維基百科，有文章指它其實並非真正通過測試。