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.
Словосочетание «тест Тьюринга» правильнее использовать для обозначения предложения, которое касается вопроса о том, могут ли машины мыслить. По мнению автора, такая постановка «слишком бессмысленна», чтобы заслуживать обсуждения. Однако если рассмотреть более конкретный вопрос о том, способен ли цифровой компьютер справиться с некоего рода игрой в имитацию, то появляется возможность точного обсуждения. Более того, сам автор считал, что пройдет не слишком много времени - и появятся вычислительные устройства, которые будут в этом очень «хороши».
Выражение «тест Тьюринга» иногда используется в более общем смысле для обозначения некоторых поведенческих исследований присутствия разума, мысли или интеллекта у предположительно разумных субъектов. Так, например, иногда высказывается мнение, что прообраз теста описан в «Дискурсе о методе» Декарта.
Кто придумал тест Тьюринга?
В 1950-м увидела свет работа «Вычислительные машины и интеллект», в которой впервые была предложена идея игры в имитацию. Тот, кто придумал тест Тьюринга, - английский ученый в области информатики, математик, логик, криптоаналитик и биолог-теоретик Алан Мэтисон Тьюринг. Его модели позволили формализовать концепции алгоритма и вычислений, а также внесли вклад в теории искусственного интеллекта.
Игра в имитацию
Тьюринг описывает следующий вид игры. Предположим, есть человек, машина и лицо, задающее вопросы. Интервьюер находится в комнате, отделенной от остальных участников, которые проходят тест Тьюринга. Цель теста состоит в том, чтобы задающий вопросы определил, кто является человеком, а кто машиной. Интервьюеру оба испытуемых известны под метками X и Y, но по крайней мере в начале ему неизвестно, кто скрывается за меткой Х. В конце игры он должен сказать, что Х - это человек, а Y - это машина, или наоборот. Интервьюеру разрешено задавать испытуемым вопросы теста Тьюринга следующего вида: «Ну будет ли Х любезен сказать мне, играет ли Х в шахматы?» Тот, кто является Х, должен отвечать на вопросы, адресованные Х. Цель машины состоит в том, чтобы ввести в заблуждение спрашивающего, и тот ошибочно сделал вывод о том, что она - человек. Человек же должен помочь установить истину. Об этой игре Алан Тьюринг в 1950 году сказал: «Я считаю, через 50 лет можно будет запрограммировать компьютеры с объемом памяти около 10 9 таким образом, что они успешно смогут играть в имитацию, и средний интервьюер с вероятностью, превышающей 70%, за пять минут не будет в состоянии угадать, кто является машиной».
Эмпирический и концептуальный аспекты
Существует как минимум два вида вопросов, которые возникают относительно предсказаний Тьюринга. Во-первых, эмпирический - правда ли, что уже есть или вскоре появятся компьютеры, способные играть в имитацию настолько успешно, что средний интервьюер с вероятностью, не превышающей 70%, сделает правильный выбор в течение пяти минут? Во-вторых, концептуальный - правда ли, что если бы средний интервьюер после пяти минут допроса с вероятностью менее 70% правильно идентифицировал человека и машину, то мы должны сделать вывод, что последняя демонстрирует некоторый уровень мышления, интеллекта или разума?
Конкурс Лебнера
Мало кто сомневается, что Алан Тьюринг был бы разочарован положением дел с игрой в имитацию к концу ХХ века. Участники конкурса Лебнера (ежегодного мероприятия, в ходе которого компьютерные программы подвергаются тесту Тьюринга) далеки от стандарта, представленного основоположником информатики. Беглый взгляд на протоколы участников за последние десятилетия показывает, что машину можно легко обнаружить с помощью не очень изощренных вопросов. Более того, наиболее успешные игроки постоянно заявляют о сложности конкурса Лебнера по причине отсутствия компьютерной программы, которая бы могла вести достойный разговор в течение пяти минут. Общепризнанным является факт, что конкурсные приложения разрабатываются исключительно с целью получения малого приза, присуждаемого лучшему участнику года, и на большее они не рассчитаны.
Тест Тьюринга: прохождение затягивается?
К середине второго десятилетия XXI века ситуация почти не изменилась. Правда, в 2014 г. возникли претензии на то, что компьютерная программа Eugene Goostman прошла тест Тьюринга, когда она обманула 33% судей в соревновании 2014 г. Но были и другие разовые соревнования, в которых были достигнуты аналогичные результаты. Еще в 1991 году PC Therapist ввел в заблуждение 50% судей. И в демонстрации 2011 г. Cleverbot имел даже более высокий показатель успеха. Во всех этих трех случаях продолжительность процесса была очень мала, и результат не был надежен. Ни один из них не дал веских оснований полагать, что средний интервьюер с вероятностью более 70% правильно идентифицирует отвечающего в течение 5-минутного сеанса.
Метод и прогноз
Кроме того, и это гораздо важнее, необходимо различать тест Тьюринга и предсказание, которое он сделал о его прохождении к концу ХХ века. Вероятность правильной идентификации, интервал времени, в течение которого происходит испытание, и количество необходимых вопросов являются регулируемыми параметрами, несмотря на их ограничение конкретным прогнозом. Даже если основоположник информатики был очень далек от истины в предсказании, которое он сделал о ситуации с искусственным интеллектом к концу ХХ века, вполне вероятна справедливость предложенного им метода. Но прежде чем одобрить тест Тьюринга, следует рассмотреть различные возражения, которые необходимо учесть.
Обязательно ли уметь говорить?
Некоторые люди считают тест Тьюринга шовинистическим в том смысле, что он признает разум только в объектах, которые способны поддерживать беседу с нами. Почему не могут существовать разумные объекты, неспособные вести разговор, или, во всяком случае, беседу с людьми? Возможно, мысль, стоящая за этим вопросом, верна. С другой стороны, можно предположить наличие квалифицированных переводчиков для любых двух интеллектуальных агентов, говорящих на разных языках, позволяющих вести любой разговор. Но в любом случае обвинение в шовинизме совершенно к делу не относится. Тьюринг утверждает лишь то, что если что-то может вести беседу с нами, то у нас есть веские основания полагать наличие у него сознания, подобного нашему. Он не говорит, что только способность вести беседу с нами свидетельствует о потенциальном обладании разумом, похожем на наш.
Почему так легко?
Другие считают тест Тьюринга недостаточно требовательным. Существуют анекдотичные доказательства того, что совершенно бестолковые программы (например, ELIZA) могут казаться обычному наблюдателю обладателями интеллекта в течение достаточно продолжительного времени. Кроме того, за такое короткое время, как пять минут, вполне вероятно, что почти все интервьюеры могут быть обмануты хитрыми, но совершенно неразумными приложениями. Однако важно помнить, что программа тест Тьюринга не может пройти, обманув «простых наблюдателей» в иных условиях, чем те, в которых проверка должна происходить. Приложение должно быть в состоянии выдержать допрос того, кто знает, что один из двух других участников беседы является машиной. Кроме того, программа должна выдерживать такой допрос с высокой степенью успешности после многократного числа испытаний. Тьюринг не упоминает о том, какое конкретно количество тестов потребуется. Однако можно смело предположить, что их число должно быть достаточно большим, чтобы можно было говорить о среднем значении.
Если программа способна на это, то кажется правдоподобным утверждение, что мы, по крайней мере предварительно, будем иметь основания предполагать присутствие интеллекта. Возможно, стоит подчеркнуть еще раз, что может существовать умный субъект, в том числе и умный компьютер, тест Тьюринга пройти не сумевший. Можно допустить, например, существование машин, которые отказываются лгать по моральным соображениям. Поскольку предполагается, что участник-человек должен делать все возможное, чтобы помочь интервьюеру, то вопрос «Вы - машина?» позволит быстро отличить таких патологически правдивых субъектов от людей.
Почему так сложно?
Есть и сомневающиеся в том, что машина когда-либо сможет пройти тест Тьюринга. Среди выдвигаемых ими аргументов - различие времени распознавания слов на родном и иностранном языке у людей, способность ранжировать неологизмы и категории и наличие других особенностей человеческого восприятия, которые трудно симулировать, но которые несущественны для наличия разума.
Почему дискретная машина?
Еще одним спорным аспектом работы теста Тьюринга является то, что его обсуждение ограничено «цифровыми компьютерами». С одной стороны, очевидно, что это важно лишь для прогноза, а не касается подробностей самого метода. Действительно, если тест достоверный, то он подойдет для любой сущности, в том числе для животных, инопланетян и аналоговых вычислительных устройств. С другой стороны, весьма спорно утверждение о том, что «думающие машины» должны быть цифровыми компьютерами. Также вызывает сомнения то, что так полагал сам Тьюринг. В частности стоит отметить, что седьмое возражение, рассматриваемое им, касается возможности существования машин непрерывных состояний, которые автор признает отличными от дискретных. Тьюринг утверждал, что даже если мы являемся автоматами непрерывных состояний, то дискретная машина сможет хорошо подражать нам в игре в имитацию. Однако кажется сомнительным, что его соображения достаточны для того, чтобы установить, что при наличии машин непрерывных состояний, прошедших тест, можно сделать дискретный конечный автомат, который также успешно справится с этим испытанием.
В целом, важным моментом представляется то, что хотя Тьюринг признавал наличие значительно более обширного класса машин, помимо дискретных конечных автоматов, он был уверен в том, что правильно спроектированный дискретный автомат может преуспеть в игре в имитацию.
А я вчера завалил тест Тьюринга: меня приняли за компьютер! Дело было при игре в шахматы на freechess.org . Вообще в онлайн-шахматах очень много плакс, которые, чуть что, норовят обвинить оппонента в использовании движка. Конечно, много кто так жульничает, но меня всегда обвиняют беспочвенно. В дебютную библиотеку, бывает, подглядываю, а дальше уже только сам. Если удаётся поймать соперника на длинный вариант, у него почему-то часто от этого лютый баттхёрт приключается: не может, говорит, человек так играть.
Полностью во вьюере можно посмотреть тут: Karapuzik vs. chessmasterrossie , а самые яркие моменты я сейчас прокомментирую отдельно. Дело в том, что мне самому партия очень понравилась, и хочется похвастаться. Контроль — 5 минут на партию плюс 5 секунд на ход.
Вот такая позиция возникла после 18 ходов.
В дебюте белые (я) играли несколько безалаберно, в частности, ферзь проделал путь d1-b3-d1-g1, много времени потеряно. Вообще ферзь на g1 или f2 в этой схеме часто встаёт, но обычно его путь менее извилист. Чёрные из потерь только успели сходить конём b8-c6-e5-d7, а сейчас явно готовятся к b6-b5. Главная проблема, что мой любимый план с надвижением пешки "a" у белых не проходит: мешает собственный конь на a3. Пока его не уберу, активного плана нет. А как только уберу, получу b5... Тут я заметил комбинационный мотив и устроил провокацию: 19.Nc2 b5? 20.Nb4 Qb7 .
21.N:a6! Q:a6 (полагаю, что 21... b4 было сильнее) 22.c:b5 B:b5 23.N:b5 R:b5 24.a4
В этом всё дело! Теперь белые забирают целую ладью и остаются по итогам перестрелки с лишним качеством и пешкой. Дальше была довольно сумбурная игра в блиц, под занавес которой соперник опять попался на простую тактику. Это его, похоже, и добило. Тактику же только компьютеры умеют, особенно такую сложную:
34... B:b4? 35.Rb1 Rb7 (на это была вся надежда, но...) 36.a6! Rb5 37.a7 , и, чтобы остановить пешку, приходится отдать слона b4.
Тут соперник что-то стал медленно ходить. Смотрю — он мне в чятик пишет. Пишет следующее:
chessmasterrossie says: good engine usage
chessmasterrossie says: good engine usagenh5
chessmasterrossie says: such comput er moves
chessmasterrossie says: such computer moves
chessmasterrossie says: qg1???
chessmasterrossie says: as if a human would play that
chessmasterrossie says: g4?
chessmasterrossie says: such a human move!
chessmasterrossie says: how obviously was that a use of a chess engine.
chessmasterrossie says: I will send a compulaint
chessmasterrossie says: complaint
Просто бальзам на сердце. =)
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.
Эмпирический эксперимент, в ходе которого человек общается с компьютерной интеллектуальной программой, которая моделирует ответы как человек.
Предполагается, что тест Тьюринг пройден, если человек при общении с машиной считает, что общается с человеком, а не машиной.
Британский математик Алан Тьюринг в 1950 г. придумал такой эксперимент по аналогии с имитационной игрой, которая предполагает, что 2 человека уходят в разные комнаты, а 3й человек должен понять кто где, общаясь с ними письменно.
Тьюринг предложил такую игру провести с машиной и, если машина сможет ввести в заблуждение эксперта, это будет означать, что машина может думать. Таким образом, классический тест проходит по следующему сценарию:
Человек-эксперт общается через чат с чат-ботом и другими людьми. По окончании общения эксперт должен понять, кто из собеседников был человеком, а кто — ботом.
В наше время тест Тьюринга получил много разных модификаций, рассмотрим некоторые из них:
Обратный тест Тьюринга
Тест заключается в выполнении каких- либо действий для подтверждения, что ты человек. Н-р, мы можем часто сталкиваться с потребностью ввести цифры и буквы в специальное поле с искаженного изображения с набором цифр и букв. Данные действия защищают сайт от ботов. Прохождение данного теста подтверждало бы способность машины воспринимать сложные искаженные изображения, но пока таких не существует.
Тест бессмертия
Тест заключается в максимальном повторении личностных характеристик человека. Считается, что если характер человека максимально качественно скопирован, и его невозможно отличить от источника, то означает, что пройден тест бессмертия.
Минимальный интеллектуальный Signal-тест
Теста предполагает упрощенную форму ответов на вопросы — только да и нет.
Мета-тест Тьюринга
Тест предполагает, что машина «умеет мыслить», если она может создать что-то, что она сама хочет проверить на разумность.
Первое прохождение классического теста Тьюринга зафиксировано 6 июня 2014 года чат-ботом «Женя Густман», разработанным в Санкт-Петербурге. Бот убедил экспертов, что они общаются с 13-летним подростка из Одессы.
В общем, машины уже способны на многое, сейчас много специалистов работают в данном направлении и нас ждут все более интересные вариации и прохождения данного теста.
"Eugene Goostman" удалось пройти тест Тьюринга и убедить 33% судей в том, что с ними общается не машина. Программа выдавала себя за триннадцатилетнего мальчика по имени Евгений Густман из Одессы и смогла убедить беседовавших с ней людей в том, что выдаваемые ею ответы принадлежат человеку.
Тест проходил в Лондонском королевском обществе, его проведение организовал Университет Рединга, Великобритания. Авторами программы являются российский инженер Владимир Веселов, проживающий в настоящее время в США, и украинец Евгений Демченко, который живёт сейчас в России.
Как программа "Евгений Густман" прошла тест Тьюринга?
В субботу 7 июня 2014 года суперкомпьютер по имени Eugene попытался воссоздать интеллект тринадцатилетнего подростка - Евгения Густмана.
В тестировании, организованном Школой системной инженерии при Университете Рединга (Великобритания), участвовали пять суперкомпьютеров. Испытание представляло собой серию пятиминутных письменных диалогов.
Разработчикам программы удалось подготовить бота ко всем возможным вопросам и даже обучить его собирать примеры диалогов через Twitter. Кроме того, инженеры наделили героя ярким характером. Притворяясь 13-летним мальчиком, виртуальный «Евгений Густман» не вызывал сомнений у экспертов. Они поверили в то, что мальчик может не знать ответы на многие вопросы, ведь уровень знаний у среднего ребёнка существенно ниже, чем у взрослых. При этом его правильные и точные ответы списывали на необычную эрудицию и начитанность.
В тесте участвовали 25 «скрытых» людей и 5 чат-ботов. Каждый из 30-ти судей провёл по пять чат-сессий, пытаясь определить реальную природу собеседника. Для сравнения, в традиционном ежегодном конкурсе программ искусственного интеллекта на премию Лёбнера* участвует всего 4 программы и 4 скрытых человека.
Впервые программа с «юным одесситом» появилась ещё в 2001 году. Однако лишь в 2012 году она показала действительно серьёзный результат, убедив 29 % судей.
Данный факт доказывает, что в скором будущем, появятся програмы, которые будут способны без проблем пройти тест Тьюринга .
