基本上是的。

图灵测试本质上是一个基准或挑战问题。这是人工智能研究人员希望能够解决的任务。

机器学习是一种技术。它是人工智能研究人员开发的用于解决各种问题的工具。某些类型的机器学习适用于图灵测试，但另一些则不适用。机器学习也适用于广泛的其他问题。

Jobst Landgrebe 和 Barry Smith 在《让人工智能再次有意义》（2019 年）一文中认为，机器学习不足以构建能够完全（像人类一样）理解语言的人工智能。他们指出，当前的机器学习（或随机）方法在理解语言（例如机器翻译）时可能不会考虑很多上下文，因为最终缺乏相关数据或因为一种语言的大量可能解决方案理解问题。

如果理解语言是通过图灵测试的必要技能，那么当前的机器学习不足以构建能够通过图灵测试的人工智能（根据他们的说法）。