Тест тьюринга заменили одним словом. Тест тьюринга

Тест Тьюринга – это тест, как следует из названия, предложенный Аланом Тьюрингом, для определения обладает ли машина интеллектом. Тьюринг решил, что нет смысла разрабатывать обширный список требований, необходимых для создания искусственного интеллекта, который к тому же может оказаться противоречивым, и предложил тест, основанный на том, что поведение объекта, обладающего искусственным интеллектом, в конечном итоге нельзя будет отличить от поведения таких бесспорно интеллектуальных сущностей, как человеческие существа. Компьютер успешно пройдет тест Тьюринга, если человек-экспериментатор, задавший ему в письменном виде определенные вопросы, не сможет определить, получены ли письменные ответы от другого человека или от некоторого устройства. На данный момент составление программы для компьютера, чтобы он прошел тест Тьюринга, требует большого объема работы. Запрограммированный таким образом компьютер должен включать в себя:

• средства обработки текстов на естественных языках (Natural Language Processing – NLP), позволяющие успешно общаться с компьютером, скажем на английском языке;
• средства представления знаний, с помощью которых компьютер может записать в память то, что он узнает или прочитает;
• средства автоматического формирования логических выводов, обеспечивающие возможность использовать хранимую информацию для поиска ответов на вопросы и вывода новых заключений;
• средства машинного обучения, которые позволяют приспосабливаться к новым обстоятельствам, а также обнаруживать и экстраполировать признаки стандартных ситуаций.

В тесте Тьюринга сознательно исключено непосредственное физическое взаимодействие экспериментатора и компьютера, поскольку для создания искусственного интеллекта не требуется физическая имитация человека. Но в так называемом полном тесте Тьюринга предусмотрено использование видеосигнала для того, чтобы экспериментатор мог проверить способности испытуемого объекта к восприятию, а также имел возможность представить физические объекты «в неполном виде» (пропустить их «через штриховку»).

Тьюринг предсказывал, что компьютеры в конечном счёте пройдут его тест. Он считал, что к 2000 году компьютер с памятью 1 миллиард бит (около 119 МБ) в ходе 5-минутного теста сможет обмануть судей в 30 % случаев.

Это предсказание не сбылось. Тьюринг также предсказал, что сочетание «мыслящая машина» не будет считаться оксюмороном, а обучение компьютеров будет играть важную роль в создании мощных компьютеров (с чем большинство современных исследователей согласны).

Пока что ни одна программа и близко не подошла к прохождению теста Тьюринга. Такие программы, как Элиза (ELIZA), иногда заставляли людей верить, что они говорят с человеком, как, например, в неформальном эксперименте, названном AOLiza. Но такие «успехи» не являются прохождением теста Тьюринга. Во-первых, человек в таких беседах не имел никаких оснований считать, что он говорит с программой, в то время как в настоящем тесте Тьюринга человек активно пытается определить, с кем он беседует. Во-вторых, документированные случаи обычно относятся к таким чатам, где многие беседы отрывочны и бессмысленны. В-третьих, многие пользователи чатов используют английский как второй или третий язык, и бессмысленный ответ программы, вероятно, спишется ими на языковый барьер. В-четвертых, многие пользователи ничего не знают об Элизе и ей подобных программах и не могут распознать совершенно нечеловеческие ошибки, которые эти программы допускают.

Ежегодно производится соревнование между разговаривающими программами и наиболее человекоподобной, по мнению судей, присуждается приз Лебнера. Есть также дополнительный приз для программы, которая, по мнению судей, пройдет тест Тьюринга. Этот приз еще не присуждался. Самый лучший результат показала программа A.L.I.C.E. выиграв приз Лебнера 3 раза (в 2000, 2001 и 2004).

Несмотря на то, что прошло больше 50 лет, тест Тьюринга не потерял своей значимости. Но в настоящее время исследователи искусственного интеллекта практически не занимаются решением задачи прохождения теста Тьюринга, считая, что гораздо важнее изучить основополагающие принципы интеллекта, чем продублировать одного из носителей естественного интеллекта. В частности, проблему «искусственного полета» удалось успешно решить лишь после того, как братья Райт и другие исследователи перестали имитировать птиц и приступили к изучению аэродинамики. В научных и технических работах по воздухоплаванию цель этой области знаний не определяется как «создание машин, которые в своем полете настолько напоминают голубей, что даже могут обмануть настоящих птиц».

Когда начинается Вторая мировая война, ученый устремляется в Блетчли-Парк - в Правительственную школу кодов и шифров. Там он присоединяется к специалистам, работающим над расшифровкой посланий, созданных с помощью легендарной немецкой машины Энигма . Ее секретные обозначения нацисты использовали для своих радиограмм. В стенах школы Тьюринг пр идумывает уникальную установку - Turing Bombe.

Махина три метра длиной и весом в две с половиной тонны расправлялась с кодами за считанные минуты. А британская власть получала точную информацию о передвижениях противника. Хотя лента была признана критиками весьма удачной, тем не менее она не раскрывает все научные достижения Алана Тьюринга. А жаль… Этот талантливый профессор долгое время занимался морфогенезом и даже описал математически процесс с амоорганизации материи. Кроме этого, Тьюринг - автор абстрактного вычислительного аппарата, прадедушки современной ЭВМ. А еще ученый - один из первых, кто серьезно задумался о взаимодействии синтетического и живого разумов.

В 1950 году, когда в лабораториях многих стран пытались разработать первые компьютерные программамы , он привлек внимание мирового сообщества своей статьей «Вычислительные машины и разум», которая вышла на страницах журнала Mind. Суть материала сводилась к следующему. Британец предложил заменить вопрос «Думают ли машины » на эквивалентный «Могут ли машины выполнять то, что выполняем мы». В этом случае, как утверждал Тьюринг, возникала бы четкая граница между интеллектуальными и физическими возможностями. В качестве примера Алан привел простой тест. Испытуемый должен общаться параллельно с человеком и с ПК. Беседа ведется не устно с глазу на глаз, а письменно, вслепую, при помощи клавиатуры. Во времена математика ЭВМ не были еще столь быстрыми и мощными. Поэтому переговоры шли с определенными временными интервалами. Паузы снижали скорость реакции, и понять кто есть кто в данной ситуации становилось чрезвычайно затруднительным. Тест сч итался пройденным, если установку принимали за живого субъекта.

Многие полагали, что Тьюринг, осуществляя свое исследование, был настроен жутко пессимистично и перспектива прихода к власти машин его нисколько не радовала. Есть, однако, свидетельства, которые указывают на обратное. Например, друг ученого Робин Ганди частенько припоминал, что когда Тьюринг в сотый раз перелистывал пассажи своей работы, то и дело улыбался и даже хихикал. Как бы то ни было, его поиски стали важной вехой на пути сближения компьютера и человека. И по сути , пробным анализом этой сферы. Позже специалисты пойдут экспериментировать дальше и придумают различные способы, как электронный мыслитель может обвести человека вокруг пальца.

Так, в 1966 году американский ученый Джозеф Вейценбаум (Joseph Weizenbaum) объявил о создании виртуального собеседника - компьютерной программы «Элиза». Она должна была имитировать знатного психотерапевта. Почему Вейценбаум остановился именно на этой медицинской области? Именно здесь можно запросто ответить вопросом на вопрос . К тому же их смысловая нагрузка относительно невелика, нет пространных предложений, а мысли легко структурируются в единую систему. Давая консультацию, «Элиза» не философствовала, а просто перефразировала речь собеседника. Выглядело это примерно так:

Испытуемый: У меня болит голова.

Элиза: Почему вы говорите, что у вас болит голова?

Подчас тестируемые попадали в ловушку и беззаветно верили, что разговаривают с реальным врачом. Но были и курьезные моменты. Периодически в ходе эксперимента люди осознавали, что электронный доктор не понимает сути вопросов. Не находя правильных вариантов ответа, «Элиза» обычно заключала: I see… И переводила диалог на другую тему. Джозеф Вейценбаум писал о своей программе в книге «Возможности вычислительных машин и человеческий разум. От суждений к вычислениям»:

В некотором смысле «Элиза» являлась актрисой, обладавшей определенной техникой, но сказать самой ей было нечего. Сценарий, в свою очередь, представлял собой некоторый набор правил, позволявший актеру импровизировать на любом имевшемся у него материале.

Восемью годами позже, в 1972 году, еще один американец Кеннет Колби (Kenneth Colby) выпускает в свет похожую программу PARRY, призванную копировать поведение параноидального шизофреника.Для того чтобы проверить новое изобретение на эффективность, Колби провел забавный эксперимент. Он предложил профессиональным психиатрам протестировать две группы больных - реальных пациентов и виртуальных, сгенерированных программой PARRY. Общение велось при помощи телетайпа. Позже другой команде психиатров продемонстрировали стенограммы речей. Затем два медицинских коллектива определяли, кто из испытуемых был человеком, а кто аппаратом. В результате верное решение было вынесено лишь в 48% случаев. А это означало, что машине удалось-таки обмануть врачей. Примечательно, что Элизе и PARRY было суждено встретиться друг с другом. Rendez-vous организовали через сеть ARPANET. Диалог электронных доктора и больного длился несколько минут.

Теперь перенесемся в другую сферу, скажем, в музыкальную. Это вам не математика, геометрия и физика, где все подчиняется сухим числам. Здесь нужен полет фантазии, талант и, главное, вдохновение. Без этих трех составляющих появление на свет хорошего произведения, того, что проникает глубоко в душу, невозможно. Точнее, было невозможно до того момента, пока в южно-испанском университете Малага дотошные волхвы не изобрели музыкальный компьютер Iamus. Названный в честь сына Апполона, он пишет ритмичные партитуры, по сложности сравнимые разве что с Гершвином или Орфом . Сначала ПК генерирует простые, короткие ритмические фразы - «геномы». Потом они начинают эволюционировать и постепенно обретают форму полномасштабного академического сочинения. Разработчики на основе теста Тьюринга проверили работу своего агрегата на профессиональных музыкантах. Авторы Iamus`а дали прослушать артистам несколько вариантов опусов: сотворенных компьютером и подлинными композиторами. Позже знатокам предстояло установить: кто есть кто . Самое интересное, что опрашиваемых тест завел в тупик. Произведение, составленное синтетическим разумом, практически не отличалось от рукотворного.

Загвоздка заключалась в том, что сочинения Iamus`а вызывали те же самые эмоции: грусть, радость, смех, слезы. Поэтому большинство испытуемых так и не смогло определиться и дать точный ответ. Обычно они говорили, что не знают.

Подобная реплика от тестируемых ждала и специалистов Кембриджского университета. В стенах своей альма-матер британские лингвисты и программисты попытались научить компьютер сочинять японское хокку . Скажите теперь: как можно поверить в то, что это машина, если она способна создать такое?

Вчера все в порядке,

А сейчас все накрылось -

В этом суть Windows.

Разрабатывая свой тест, Алан Тьюринг утверждал, что если ученые изобретут искусственную кожу и наделят ею машины, то это вряд ли сделает их человечнее. Компьютер есть компьютер , мыслящий папками и файлами. Тем не менее специалисты уже давно трудятся в этом направлении. Например, инженер-механик Джон-Джон Кабибихан из Университета Катара придумал мягкий силиконовый полимер, который при нагреве до 36.6 градусов напоминает настоящий кожный покров.Специалист напечатал на 3D-принтере искусственную руку и обернул ее новым материалом. Далее провел простой тест. Кабибихан посадил участников спиной к себе и стал касаться их плеча то своей рукой, то искусственной моделью. Респонденты не сумели провести четких различий.

Впрочем, несмотря на множественные изыскания и попытки приблизить компьютер к человеку, официально тест Т ьюринга был пройден лишь в 2014 году. Это стало возможным благодаря программе Eugene Goostman, исполненной выходцем из России Владимиром Веселовым и представителем Украины Евгением Демченко.Эксперимент св одился к серии коротких диалогов с пятью ЭВМ. В ходе них жюри предстояло догадаться, ведут их автоматы или всамделишные люди. Тест сч итался пройденным, если компьютер морочил ареопагу голову в течение трети от от веденного времени. Собственно, детищу Веселова-Демченко это как раз удалось. Показатель оказался даже на несколько десятых выше - 33%. Искусственный интеллект активно объяснялся от имени вымышленного тринадцатилетнего подростка из Одессы Жени Густмана , который «претендует на то, что знает всё на свете, но в силу своего возраста не знает ничего». Его-то и признали живым человеком. Скептики, однако, тут же назвали прохождение теста Тьюринга сомнительным. Ведь Женя Густман являлся лишь чат-ботом . Поэтому , по их мнению, ответ на вопрос, могут ли машины выполнять то, что выполняем мы, остается открытым. Впрочем, решение можно попытаться найти, пообщавшись с программами-роботами в интернете. Сегодня на просторах всемирной паутины их видимо-невидимо: от онлайн-игр до социальных сетей. Если бы Алан Тьюринг оказался в XXI веке, он бы обязательно организовал подобный наглядный опыт.

Роботы, наделённые сознанием, способные мыслить, творить, общаться – об этой идее мы все знаем не понаслышке, ведь то и дело на экранах появляются всё новые фильмы, в которых фигурируют киборги, например, «Терминатор», «Я — Робот», «Прометей» и т.д. Да и новости всё чаще пестрят заголовками о том, что учёные продвинулись в создании искусственного разума, сделали человекоподобную машину или о том, что наконец-таки пройден тест Тьюринга. И тем, кого интересует идея искусственного интеллекта, а также тем, кто не в курсе, что это за тест Тьюринга такой и почему вокруг него столько шумихи, наверняка будет интересен материал, который мы подготовили.

Начнём же мы с краткого обзора темы искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект

Под термином «искусственный интеллект» принято понимать науку и технологию создания наделённых интеллектом машин и, более всего, обладающих интеллектом компьютерных программ. Однако нередко данным понятием называют также свойство различных интеллектуальных систем к выполнению , изначально считающихся свойственными только человеку. Кроме того, идея искусственного интеллекта связана с подобной задачей применения компьютерной техники с целью понять человеческий интеллект.

В качестве научного направления искусственный интеллект начал формироваться примерно в середине прошлого столетия, когда сформировалось достаточное количество предпосылок для этого. Например, философы всё больше спорили на тему природы человека и процессов познания мира, психологи и нейрофизиологи занимались разработкой теорий, касающихся мышления и работы человеческого мозга, математики и экономисты проводили всевозможные расчёты и представления знаний о мире и т.д. Таким образом и был заложен фундамент теории алгоритмов, благодаря чему появились первые компьютеры.

Практика показала, что потенциал машин в плане произведения вычислений намного больше человеческого, по причине чего в кругах учёных возник вопрос: а каков вообще потенциал компьютеров, и смогут ли машины со временем достичь уровня человеческого развития?

Так, в 1950 году одним из основоположников в сфере вычислительной техники, английским учёным Аланом Тьюрингом в издании «Mind» была написана статья «Вычислительные машины и разум» где описывалась процедура, благодаря которой можно получить возможность определения того момента, когда машина станет на одну ступень с человеком в плане своей разумности. Эта процедура и получила название теста Тьюринга. Но, следует полагать, что реализация теста Тьюринга была бы невозможной без созданного искусственного интеллекта, и к этому процессу учёные подходили с нескольких позиций.

Подходы к созданию искусственного интеллекта

В первую очередь следует выделить общий подход к созданию искусственного интеллекта, который предполагает, что он будет способен к проявлению поведения, которое не будет отличаться от человеческого. Кстати, представленную идею можно назвать обобщением подхода теста Тьюринга, согласно которому машину можно считать разумной тогда, когда она будет в состоянии вести беседу с обычным человеком, и он не сможет отличить её от другого человека, при условии, что беседа идёт в письменной форме.

Второй подход принадлежит писателям-фантастам. Он говорит о том, что искусственный интеллект появится тогда, когда машина сможет творить и чувствовать. Но этот подход не способен выдержать критики, если рассмотреть его более детально. Например, создать машину, которая будет производить оценку каких-либо параметров внутренней или внешней среды и как-то реагировать на них, по большому счёту, не сложно. Учитывая то, что датчики будут реагировать на определённые раздражители, про такой механизм уже можно сказать, что у него есть «чувства».

Третий поход называется символьным. По сути, именно он был изначально свойственен эпохе цифровых машин. После того как был создан первый язык символьных вычислений, разработчики стали уверены, что есть шанс и практической реализации искусственного интеллекта с помощью технологии символьных вычислений, благодаря чему стало бы возможным иметь дело со слабоформализованными смыслами и представлениями.

Был и логический подход к созданию искусственного интеллекта, основанный на моделировании рассуждений, и главным козырем которого являлась . Но с 90-х годов прошлого века начал развиваться агентно-ориентированный подход, основанный на применении интеллектуальных агентов и предполагающий, что интеллект является конкретно вычислительной составляющей потенциала машины достигать поставленные перед ней цели.

А в итоге появился гибридный подход, главная идея которого заключается в том, что только комплексное использование символьных и нейронных моделей поможет достичь полноценного спектра вычислительных и когнитивных возможностей. К примеру, нейронные сети могут генерировать экспертные правила рассуждений, а посредством статистического обучения можно сформировать порождающие правила.

Теперь же вернёмся к тесту Алана Тьюринга.

Тест Тьюринга

Тест Тьюринга, как мы и упомянули, предназначен для определения потенциала искусственного интеллекта, близкого к . Классическую интерпретацию данного теста можно выразить так: человек взаимодействует с одним компьютером или человеком. Основываясь на ответах на определённые вопросы, человек должен определить, кто является его собеседником: компьютер или человек. А в функции компьютерной программы входит введение человека в заблуждение и подведение его к неправильному выводу. В процессе теста никто из участников не видит друг друга.

Алан Тьюринг говорил, что машину можно признать мыслящей, если она сможет ввести в заблуждение 30% участников-людей в процессе переписки. И на протяжении десятков лет реализовать этот тест никому не удавалось, но в 2014 году издание «The Independent» сообщило, что компьютерная программа сумела убедить людей в том, что они обмениваются сообщениями с тринадцатилетним мальчиком. Это, собственно говоря, и означает, что по факту тест Тьюринга был пройден.

Интересно то, что компьютерную программу под названием «Юджин Густман» создали именно российские программисты, а сам тест был организован учёными из Университета Рединга в Лондоне в Королевском обществе. В ходе эксперимента 33% участников поверили в то, что общаются с реальным человеком. Кстати, «Юджин» утверждал, что он тринадцатилетний мальчик, живущий в Одессе.

Данный факт, несомненно, является огромнейшим шагом в исследованиях по созданию искусственного интеллекта, однако учёные заявляют, что это достижение может быть использовано киберпреступниками.

«Юджин Густман» — это первая программа, прошедшая тест, хотя есть также и другие программы, близкие к подобному результату. Среди них можно назвать такие как «JFRED», «Elbot the Robot», «Ultra Hal» и «Cleverbot».

По словам одного из основателей «Юджина» Владимира Веселова, основная идея разработчиков заключалась в том, чтобы «Юджин» знал всё и, одновременно, ничего не знал, а на разработку программы с «настоящей» личностью было потрачено огромное количество времени. Профессор из Университета Рединга Кевин Уорвик говорит, что в области искусственного интеллекта до сих пор не было более спорного и знакового события.

Мы же в данном случае не можем не согласиться со специалистами, ведь сам факт того, что машина смогла убедить людей в том, что она человек, может перевернуть всю мировую компьютерную систему. Представьте только, какие вообще могут быть последствия, если кибернетические собеседники, обладающие искусственным интеллектом, смогут вести живую переписку с людьми, а спам-ботов станет невозможно распознать?

Заключение

Что же можно сказать об идее искусственного интеллекта? С одной стороны, она поистине потрясающа, и если искусственный интеллект будет создан, это позволит всему человечеству сделать огромный шаг вперёд в своём развитии. Но если посмотреть на это с критической точки зрения, сознающий искусственный разум, если он попадёт в руки недобросовестных людей, сможет нанести человеку не поддающийся никакому описанию вред. Философствовать на эту тему можно очень и очень долго, но мы не станем этим заниматься – пусть это станет пищей для вашего ума.

Мы же хотим лишь посоветовать вам заниматься , и становиться умнее и образованнее, ведь за вас этого не сделает ни одна машина.

Преподавательница из технологического университета Джорджии (США) Джилл Уотсон в течение пяти месяцев помогала студентам в работе над проектами по дизайну компьютерных программ. Ее считали выдающимся педагогом вплоть до того момента, когда выяснилось, что Джилл Уотсон не человек, а робот, система искусственного интеллекта на базе IBM Watson . Эту историю рассказали в The Wall Street Journal .

Робот «Джилл» вместе с еще девятью преподавателями-людьми помогала около 300 студентам разрабатывать программы, касающиеся дизайна презентаций, например, грамотного подбора картинок-иллюстраций.

Джилл помогала студентам на интернет-форуме, где они сдавали и обсуждали работы, использовала в своей речи жаргонные и просторечные обороты вроде «угу» («Yep!»), то есть вела себя как обычный человек.

«Она должна была напоминать нам о датах дедлайна и с помощью вопросов подогревать обсуждения работ. Это было как обычный разговор с обычным человеком», - рассказала студентка вуза Дженнифер Гевин.

Другой студент, Шрейяс Видьярти, представлял себе Джилл как симпатичную белую женщину 20-ти с небольшим лет, работающую над докторской диссертацией.

Не заподозрил в человеке робота даже студент Баррик Рид, который два года работал на IBM, создавая программы для «Джилл Уотсон». Даже в имени «Уотсон» он не разглядел подвоха.

Робот был включен в университетскую программу обучения, чтобы избавить преподавателей от огромного потока вопросов, с которыми к ним обращаются в процессе обучения студенты. Робот «Джилл» способен к обучению в отличие от интернет-чатботов.

Строго говоря, этот робот-педагог сдал знаменитый тест Алана Тьюринга, который на протяжении довольно долгого времени считался главным критерием для ответа на вопрос «Могут ли машины мыслить?».

Тест Тьюринга — эмпирический тест, идея которого была предложена Аланом Тьюрингом в статье «Вычислительные машины и разум», опубликованной в 1950 году в философском журнале Mind. Тьюринг задался целью определить, может ли машина мыслить.

Стандартная интерпретация этого теста звучит следующим образом: «Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы — ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор».

Все участники теста не видят друг друга. Если судья не может сказать определенно, кто из собеседников является человеком, то считается, что машина прошла тест. Чтобы протестировать именно интеллект машины, а не её возможность распознавать устную речь, беседа ведется в режиме «только текст», например, с помощью клавиатуры и экрана (компьютера-посредника). Переписка должна производиться через контролируемые промежутки времени, чтобы судья не мог делать заключения, исходя из скорости ответов. Во времена Тьюринга компьютеры реагировали медленнее человека. Сейчас это правило тоже необходимо, потому что они реагируют гораздо быстрее, чем человек.

Алан Тьюринг - знаменитый английский математик и криптограф, во время второй мировой войны разработавший алгоритм для взлома немецкого шифратора «Энигма». Он начинает свою статью утверждением: «Я предлагаю рассмотреть вопрос „Могут ли машины думать?“». Тьюринг подчёркивает, что традиционный подход к этому вопросу состоит в том, чтобы сначала определить понятия «машина» и «интеллект». Словно понимая, что это можно обсуждать до бесконечности, а толку будет немного, Тьюринг выбирает другой путь. Он предлагает заменить вопрос «Думают ли машины?» вопросом «Могут ли машины делать то, что можем делать мы (как мыслящие создания)?».

В окончательной версии теста Тьюринга жюри должно задавать вопросы компьютеру, задача которого - заставить членов жюри поверить, что он на самом деле человек.

Вокруг теста Тьюринга со временем разгорелись жаркие споры экспертов по когнитивистике. Например, американскпй философ Джон Роджерс Сёрл в 1980 году написал статью «Разум, мозг и программы», в которой выдвинул контраргумент, известный как мысленный эксперимент «Китайская комната». Сёрл настаивал, что даже прохождение роботами или программами теста Тьюринга будет означать лишь манипуляцию символами, которых они не понимают. А без понимания нет разума. Значит тест Тьюринга неверен.

Эксперимент «Китайская комната» заключается в том, что испытуемый помещается в изолированную комнату, в которую ему через узкую щель передают вопросы, записанные китайскими иероглифами. С помощью книги с инструкциями по манипуляциям с иероглифами, человек, совершенно не понимающий китайской письменности, сможет правильно ответить на все вопросы и ввести в заблуждение того, кто их задает. Тот будет считать, что отвечающий на его вопросы прекрасно знает китайский язык.

В ходе дискуссии, которая продолжалась все 80-е и 90-е годы вспомнили даже «мельницу Лейбница», то есть мысленный эксперимент великого математика, описанный им в книге «Монадология». Лейбниц предлагает представить машину величиной с мельницу, которая бы могла симулировать чувства, мысли и восприятие. То есть внешне казалась бы разумной. Если зайти внутрь такой машины, то ни один из ее механизмов не будет являться сознанием или мозгом. Думается, что Лейбниц и Сёрл разными способами выразили одну и ту же мысль: даже если машины кажется мыслящей, она на самом деле не мыслит.

Ответа на вопрос «Могут ли машины мыслить?» нет до сих пор по одной простой причине: ученые перестали спорить и пытаются создать такие машины. Возможно, они когда-нибудь преуспеют в этом. Однако, не исключено, что искусственный интеллект обманет даже своих создателей, которые поверят в его разумность и которая на самом деле будет лишь манипуляцией, но такой искусной, что раскрыть ее человеку окажется не под силу. +

В фильме выдающегося советского режиссера -документалиста Семена Райтбурта демонстрируется одна из попыток прохождения теста Тьюринга роботом. В ходе эксперимента, воспроизводимого в фильме, несколько человек задают одинаковые вопросы двум неизвестным собеседникам, пытаясь распознать, кто перед ними - машина или человек. Признаюсь, что я лично ошибся, роботом оказался не тот, на которого я подумал. Поэтому мне вполне понятны чувства студентов «мисс Джилл Уотсон», полгода принимавших ее за человека.

Испытайте себя, товарищи!

Способны ли роботы мыслить? Какой искусственный интеллект стоит признать разумным? Может показаться, что эти вопросы стали актуальны только в нашем веке, тогда как на самом деле научное сообщество решает их уже очень давно. Яркий пример – знаменитый тест Тьюринга, разработанный еще в 1950 году.

Алан Мэтисон Тьюринг (Alan Mathison Turing, 1912–1954) – известный английский математик, специалист в области математической логики, информатики и криптографии. Среди его многочисленных достижений отметим то, что в 1936 году он представил проект вычислительной машины, впоследствии ставшей прообразом компьютеров (машина Тьюринга). Кроме того, он создал алгоритм, расшифровывающий сообщения «невзламываемой» криптографической машины «Энигма», которая использовалась нацистами для передачи сообщений.

Тест Тьюринга: общее описание

За почти 70 лет со времен первой публикации процедура прохождения претерпевала изменения, однако суть теста Тьюринга остается прежней. Кратко ее можно выразить следующим образом: если, общаясь с человеком и машиной, экспериментатор не сможет определить, кто из них кто, значит, машиной тест пройден. Иными словами, идея теста заключается в том, что компьютер своими ответами должен убедить собеседника (он же судья) в своей человечности. По мнению Тьюринга, это свидетельствует о способности искусственного интеллекта мыслить и должно стать основанием для признания его разумности.

Тест Алана Тьюринга является эмпирическим. Это значит, что он основан на опыте, наблюдениях, данных, полученных опытным путем. Идея данного теста возникла из салонной игры (игры для вечеринок того времени) – Imitation Game (Игра в имитацию). В ней участвовали как минимум три человека: женщина, мужчина и «судья» (любого пола). Мужчина и женщина уходили в разные комнаты и оттуда передавали третьему игроку записочки. По ним нужно было определить, в какой комнате представитель какого пола находится. При этом они старались запутать «судью»: женщина могла выдавать себя за мужчину и наоборот.

Конечно, чтобы тест состоялся, судья не должен видеть собеседника, слышать его голос и т.д. В противном случае эксперимент явно будет провален, но это не будет связано с интеллектуальными возможностями машины. Как правило, формой общения выбирается электронная переписка. В изначальной версии теста человек общался с двумя субъектами – другим человеком и машиной. Чуть позже Тьюринг видоизменил прохождение – перед ИИ ставилась задача убедить в своей разумности ряд судей, которые, в свою очередь, общались с несколькими людьми и несколькими машинами. Это в том числе позволяет избежать субъективности в оценках и снизить риск простого угадывания. Количество подопытных машин и людей в современных версиях теста разнится, как и время их общения.

Судья может говорить со своими виртуальными собеседниками о чем пожелает: вопросы теста Тьюринга не имеют ограничений. Для машины это представляет дополнительную сложность. Чтобы выполнить такое задание, компьютерная программа должна не просто понимать человеческий язык, но и давать естественные ответы по самым разным темам, отделяя важную информацию от несущественной для того или иного направления беседы.

Впервые тест был описан Тьюрингом в статье Computing Machinery and Intelligence, опубликованной в философском журнале Mind.

Ответы от собеседника судье приходят через заданные промежутки времени, чтобы по скорости их появления нельзя было сделать никаких выводов. Интересно, что раньше недостатки программного обеспечения приводили к тому, что машины реагировали медленнее человека, и фора давалась именно компьютеру. Сейчас же искусственный интеллект, напротив, работает быстрее, и время на размышление нужно уже людям.

Фильм Ex Machina (2014 г.) построен на интерпретации теста Тьюринга. Главный герой уже знает, что перед ним робот, но посредством общения этому роботу нужно убедить собеседника в своей человечности.

Недостатки теста Тьюринга

Одним из главных недостатков теста видится то, что фактически перед машиной ставится задача запутать, обмануть человека. Говорит ли это о том, что мы может признать мыслящими и разумными только тех, кто умеет обманывать и манипулировать? Этот вопрос, скорее, лежит в области философии. Тем более что в теории прошедший тест Тьюринга робот должен хорошо имитировать, повторять действия человека, а не запутывать судью. На практике же с тестом лучше других справлялись «манипуляторы» – например, те, кто допускал опечатки в ответах. Машин даже специально этому обучали, чтобы их переписка выглядела «естественнее». Еще одна распространенная уловка компьютера: умолчать о чем-либо, дать неполный ответ на вопрос или вовсе сослаться на незнание. Иначе искусственный интеллект можно вычислить по тому, что он «слишком умный».

Кроме того, несмотря на заявленную цель в определении разумности и способности мыслить, фактически тест оценивает схожесть речевого поведения компьютера и человека. Это не может быть объективной оценкой ИИ в целом, особенно сегодня, когда компьютеры и роботы по скорости вычислений существенно превосходят человека и могут добиться впечатляющих результатов в самых различных областях. То есть саму по себе возможность «переписываться, как человек» нельзя признать значительным достижением. Фактически ориентация на тест Тьюринга, отмечают его критики, скорее тормозит развитие прогресса, чем подстегивает его. Вместо того чтобы создавать что-то еще более совершенное и превосходящее нас, мы прививаем роботу наши нелучшие черты и не даем ему двигаться вперед. Однако здесь надо сделать скидку на то, что, когда тест создавался, способности у компьютеров были существенно ниже.

Одним из критиков теста Тьюринга и тезиса о том, что роботы могут мыслить, уже почти 40 лет выступает Джон Серл, который в качестве доказательства представил мысленный эксперимент .

Прошел ли кто-либо тест Тьюринга?

На данный момент считается, что в своем строгом варианте тест за всю почти 70-летнюю историю пройден не был. Иногда машинам удается убедить собеседника в том, что он разговаривает с человеком, однако часто в таких случаях нельзя говорить именно о прохождении теста Тьюринга. Например, это распространяется на ситуации, когда «судья» не знает, что общается с машиной и что он вообще участвует в каком-то эксперименте. Получается, вместо того чтобы наблюдать за собеседником и делать выводы, подневольный «экспериментатор» просто верит, что общается с человеком, потому что изначально нацеливался именно на такой разговор. Также тест Тьюринга вроде бы удавался, когда круг тем был ограничен и/или времени на общение давалось мало. Но и здесь не соблюдался важный принцип изначального теста – максимальная естественность беседы. Поэтому в общем и целом последователи теста отмечают, что с ним еще никто не справился.

Сам Тьюринг писал, что, по его мнению, компьютеры пройдут данный тест к 2000 году.

В 2014 году по СМИ разошлась новость, что тест якобы пройден. Сделал это Евгений Густман (Eugene Goostman), «13-летний мальчик из Одессы». По крайней мере в такую легенду поверили 10 из 30 судей в рамках конкурса, организованного британским Университетом Рединга в память 60-летия со дня смерти Тьюринга. В 2012 году, на аналогичном конкурсе в честь 100-летия со дня его рождения, Евгений смог убедить только 29% судей. Однако его результаты не считаются полноценным прохождением теста. Во-первых, потому что перед нами мальчик, а не взрослый, во-вторых, потому что английский язык для него неродной. Таким образом, логические ошибки и пробелы в репликах, а также уход от ответа на неудобных для машины темах судьи могли объяснять для себя тем, что «он же еще ребенок» и «он еще плохо знает язык».

В 2015 году прошел тест Тьюринга для чат-ботов на русском языке. Эксперимент организовали компания «Наносемантика» и Фонд Сколково в рамках выставки Startup Village. Тогда в конкурсе победила «14-летняя Соня Гусева из Петербурга», которую признали человеком 47% из 15 судей.

Премия Лёбнера за прохождение теста Тьюринга

Надо сказать, что большинство разработчиков при создании роботов не ставит себе непременную цель – пройти тест Тьюринга. С практической точки зрения эту задачу вряд ли можно считать первостепенной. В то же время в 1991 году была учреждена ежегодная премия AI Loebner, или Премия Лёбнера. В ее рамках искусственные интеллекты соревнуются в прохождении этого теста. Она предусматривает три медали – золотую (общение с элементами видео и аудио), серебряную (за текстовую переписку) и бронзовую (вручается той машине, которая в данном году достигла лучшего результата). Согласно правилам, конкурс будет закрыт, когда кто-либо из участников получит золотую медаль. Пока же ни золотая, ни серебряная вручены не были.

При этом некоторые машины получали бронзовые медали несколько раз, например, A.L.I.C.E. (Artificial Linguistic Internet Computer Entity, дословно – Искусственное лингвистическое интернет-компьютерное существо). Обычно на конкурсе представлены проекты, которые изначально ориентированы именно на общение с человеком, в последнее время особенно много чат-ботов. Учитывая развитие мессенджеров и, соответственно, чат-ботов, можно ожидать, что на премию будет поступать еще больше интересных заявок.