Прохождение теста тьюринга – фейк!

Тест Тьюринга – суть, вопросы и недостатки

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.

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.

Обратите внимание

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.

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.

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.

Важно

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.

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.

Совет

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.

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».

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.

Обратите внимание

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.

Источник: https://robo-sapiens.ru/stati/test-tyuringa-razumnost-poznaetsya-v-obshhenii/

Тест Тьюринга: в чем заключается и почему его так сложно пройти? Алан Тьюринг :

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.

Важно

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 109 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.

Читайте также:  Как искусственный интеллект и глубинное обучение могут помочь выявлять генетические заболевания?

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.

Совет

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.

Обратите внимание

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.

Источник: https://www.syl.ru/article/305841/test-tyuringa-v-chem-zaklyuchaetsya-i-pochemu-ego-tak-slojno-proyti-alan-tyuring

Впервые компьютер прошел тест Тьюринга

Свершилось. Впервые в истории компьютер с искусственным интеллектом прошел тест Тьюринга. Радоваться или собирать тревожный чемоданчик — решать вам, одно остается фактом: обратного пути нет. Не за горами создание искусственного интеллекта, мощь которого превзойдет человеческую. Но для начала давайте разберемся.

Как пишет The Independent, программа убедила людей в том, что за компьютером сидит 13-летний мальчик. Это означает фактическое прохождение теста Тьюринга, когда компьютер нельзя отличить от человека. Это серьезная веха в развитии искусственного интеллекта, но ученые уже предупреждают, что эта технология может быть использована для совершения киберпреступлений.

Пионер вычислительных технологий Алан Тьюринг утверждал, что компьютер можно назвать мыслящим, если он пройдет тест, в течение которого ему нужно будет обмануть (ввести в заблуждение) 30% собеседников в лице людей в ходе пятиминутных текстовых сообщений.

«Юджин Густман», Евгений Густман, Eugene Goostman — это компьютерная программа, созданная командой российских программистов, которая успешно прошла тест в Королевском обществе в Лондоне. Тридцать три процента судей поверили, что говорят с человеком, сообщают ученые из Университета Рединга, которые и организовали тест.

Отныне можно считать, что это первый компьютер, который прошел знаковый тест. Хотя другие программы тоже близки к успеху. Еще год назад в ходе проведения теста Turing 100 (в честь столетия Алана Тьюринга, если бы он жил и по сей день) Eugene Goostman получил крайне высокие оценки судей. Вместе с программой тест проходили и знакомые многим Cleverbot, Ultra Hal, Elbot the Robot и JFRED.

Версия «Юджина», созданного еще в 2001 году, есть и в Интернете.

Компьютерная программа утверждает, что она — 13-летний мальчик из Одессы, Украина.

«Наша главная идея заключалась в том, что он знает все и ничего не знает, а возраст Юджина это объясняет, — говорит Владимир Веселов, один из создателей программы. — Мы провели много времени, разрабатывая персонажа с правдоподобной личностью».

Успех программы, скорее всего, вызовет определенные опасения по поводу будущего вычислений, говорит Кевин Уорвик, приглашенный профессор в Университете Рединга и заместитель вице-канцлера по исследованиям в Университете Ковентри.

«В сфере искусственного интеллекта нет более знакового и спорного этапа, чем тест Тьюринга, когда компьютер убеждает достаточное количество следователей в том, что он не машина, а человек. Имея компьютер, который может обмануть человека, можно считать это тревожным сигналом для развития киберпреступности».

Попробуйте сами представить, насколько важным может быть превращение любых кибернетических собеседников с искусственным интеллектом почти в людей по переписке. Когда спам-боты станут неотличимы от людей.

В ходе теста, организованного Королевским обществом, было испытано пять программ. Алан Тьюринг создал свой тест в ходе написания работы «Вычислительная техника и интеллект».

В ней он отметил, что поскольку «мышлению» сложно дать определение, важно понять, может ли компьютер имитировать реальное человеческое существо.

С тех пор тест стал ключевым элементом философии искусственного интеллекта.

К 60-летию со дня смерти Тьюринга тест был пройден.

Источник: https://Hi-News.ru/robots/vpervye-kompyuter-proshel-test-tyuringa.html

Пройти тест Тьюринга

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 придумывает 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.

Важно

А жаль… Этот талантливый профессор долгое время занимался морфогенезом и даже описал математически процесс самоорганизации 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 считался 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.

Совет

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»:

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.

Читайте также:  Домохозяйка с искусственным интеллектом — новое решение для дома!

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.

Обратите внимание

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.

Франциско Вико, один из авторов проекта, отмечает:

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.

Важно

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 Тьюринга 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 сводился к серии коротких диалогов с пятью ЭВМ. В ходе них жюри предстояло догадаться, ведут их автоматы или всамделишные люди. Тест считался пройденным, если компьютер морочил ареопагу голову в течение трети от отведенного 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.

Источник: http://www.cablook.com/mixlook/projti-test-tyuringa/

Американский робот прошел тест Тьюринга

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 IBMWatson.

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.

Совет

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?».

Справка:

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.

Обратите внимание

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.

Важно

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!

Источник: https://vvprohvatilov.livejournal.com/230642.html

Вся правда о тесте тьюринга

Когда боты смогут говорить с людьми на равных, это станет важной вехой для ИИ, но не таким уж значительным моментом, как его рисуют научные фантасты. Филлип болл с BBC провел исследование сильных и слабых сторон противоречивого теста тьюринга.

Алан тьюринг сделал множество предсказаний на тему искусственного интеллекта, но одно из них может показаться знакомым для тех, кто слышал предупреждения Стивена хокинга или Элона маска на тему угрозы ИИ в 2015 году
.

На каком-то этапе … мы должны ожидать, что машины перехватят контроль”, – писал тьюринг в 1951 году.

При этом он не только был настроен оптимистично по поводу перспектив, но и, возможно, наслаждался ими: его друг Робин Ганди вспоминал, что когда тьюринг читал некоторые пассажи в своей основополагающей работе “Тест Тьюринга”, он “всегда улыбался, иногда хихикал”. Как минимум это дает нам повод усомниться в грустном изображении тьюринга в биографическом фильме 2014 года “Игра в Имитацию”.

Тьюринг повлиял на то, как мы видим ИИ – тест тьюринга часто приводят в качестве важного порога, который должен преодолеть искусственный интеллект на пути к истинному интеллекту. Только в том случае, если машинный интеллект сможет обмануть человека в процессе разговора, предположил тьюринг, это будет очень важный момент.

Кроме того, на тест тьюринга часто ссылались в изображениях роботов и искусственной жизни в популярной культуре – из последних можно припомнить “Из Машины” Алекса гарленда.

Читайте также:  Ученые создали нейросеть для обработки рекламных фотографий с моделями

Чаще всего, эти литературные представления показывали тест тьюринга неверно, превращая его в чистую меру того, может ли робот превзойти человека.

Совет

Оригинальный тест тьюринга предназначался не для этого, а скорее для принятия решения, можно ли посчитать, что машина думает в манере, неотличимой от человеческой, – и это, как говорил сам тьюринг, зависит от того, какие вопросы вы задаете.

Более того, есть много других аспектов человечества, которыми пренебрегает этот тест – поэтому некоторые исследователи разрабатывают новые варианты теста тьюринга, которым не обязательно поддерживать правдоподобный разговор.

Возьмем, к примеру, игры.

Чтобы соперничать с человеческими когнитивными возможностями или превзойти их в чем-то более сложном, чем простой перебор цифр, тьюринг предположил, что машина может начать с шахмат – игры, которая ассоциируется со стратегическим мышлением.

После победы Deep Blue над чемпионом мира по шахматам Гарри Каспаровым в 1997 году, мы явно пересекли этот порог. Теперь у нас есть алгоритмы, которые чуть ли не всесильны (в долгосрочной перспективе) при игре в покер.

А как насчет чего-то более творческого и невыразимого, вроде музыки? Машины и здесь могут нас надурить. Уже существует музыкальный компьютер Lamus, который производит настолько сложные работы, что они достойны внимания профессиональных музыкантов.

Разработчик Lamus франциско вико из университета малаги и его коллеги провели тест тьюринга, попросив 250 субъектов – половина из которых была представлена профессиональными музыкантами – прослушать одну из композиций “Ламуса” и музыку похожего стиля, написанную людьми, и решить, кто есть кто.

Произведения компьютера вызывали те же чувства и эмоции, что и написанные людьми, опрашиваемые не могли их различить, – говорит вико. -. Похожие результаты мы могли получить, подбросив монетку”.

Некоторые утверждают, что компьютерная поэзия тоже прошла тест, хотя с оговоркой, мол, судьи попались не проницательные. Вдумайтесь в строку: “О, Сладкий Запах Твой, Алмазная Архитектура”.

Обратите внимание

Есть еще “Сенсорный Тест Тьюринга”. Сам тьюринг утверждал, что если мы когда-нибудь обнаружим материал, который может идеально имитировать человеческую кожу, едва ли мы будем пытаться сделать машину человечней, наращивая ей искусственное мясо. Тем не менее робот Ава в фильме “Из Машины” показал, что это целесообразно, так как такая машина идеально вольется в человеческое общество.

Наша текущая мотивация отличается немного. Мы знаем, что современные протезы конечностей могут существенно уменьшать психологическое и эмоциональное воздействие, оказываемое на их носителей.

Для этого, к примеру, инженер – механик Джон – Джон кабибихан из университета Катара и его коллеги работают над материалами, которые на вид и на ощупь неотличимы от человеческой кожи.

В начале этого года он и его коллеги сообщили, что создали мягкий силиконовый полимер, который, будучи нагретым до температуры тела с помощью подкожных электронных нагревателей, напоминает реальную кожу.

Ученые создали искусственную руку, обернув напечатанный на 3D-принтере резиновый скелет электрически нагретым полиметром и прикасались им к предплечьям людей, чтобы те не видели. Участники теста не смогли провести четких различий между прикосновениями искусственных и настоящих конечностей.

Аве точно понравится, но некоторые исследователи роботов считают, что существуют весьма веские этические причины оставлять зазор между людьми и роботами.

Несколько более прозаической причиной необходимости разработки новых вариаций теста тьюринга может быть задача не обмануть человека, а просто определить возможности машины.

Ученый из области информатики Стюарт геман из брауновского университета в провиденсе, штат род – айленд, и сотрудники университета Джона хопкинса в балтиморе недавно описали “Визуальный Тест Тьюринга” для системы компьютерного зрения, которая научилась извлекать осмысленные отношения и тезисы из сцены, как это делаем мы, а не просто идентифицировать отдельные объекты. Такая способность станет чрезвычайно важной в свете развития систем шпионажа и биометрического сканирования.

Важно

К примеру, глядя на уличную сцену, компьютер может ответить на вопросы: “идет ли первый человек по тротуару? “, “Взаимодействует ли второй человек с каким-нибудь объектом? “, “Разговаривают ли человек два и человек три? Что касается оригинального теста тьюринга, его будущее, вероятно, будет в интернете. Онлайн – игроки уже иногда сомневаются в том, соперничают они с человеком или с игровым ботом – а некоторые вообще предпочитают играть с ботами. Некоторые общаются с ботами в чатах.

В прошлом году алгоритм, разработанный командой российских программистов, убедил одно из трех судей в ходе коротких онлайн – чатов, что является настоящим 13-летним украинским мальчиком Евгением густманом.

Некоторые критики могут заявить, что это сомнительное достижение, но основной вопрос остался в том, прошел ли бот тест тьюринга, и если да, то в чем тогда его польза? Очевидно, сам тьюринг имел в виду более высокий уровень диалога между человеком и машиной.

В общем, хотя машины уже способны на многое, до изящной реализации знаменитого теста им еще придется потрудиться.

Источник: https://interesnyefakty.com/stati/vsya-pravda-o-teste-tyuringa

Компьютер прошел тест Тьюринга | РОБОТОША

Компьютерная программа, убедила людей, что она является 13-летним мальчиком и тем самым стала первой программой, прошедшей тест Тьюринга.

Тьюринг создал тест для определения того, может ли машина мыслить.

Оригинальный тест состоит в следующем. Человек в течении 5 минут общается с одним компьютером и одним человеком. Получая ответы на вопросы, человек должен определить, что разговаривает с человеком или компьютерной программой. Задачей компьютерной программы является ввести человека в заблуждение, чтобы тот сделал ошибочный выбор.

Участники теста не видят друг друга. В случае, если судья не может точно сказать, кто из собеседников человек, то считается, что компьютер прошел тест. Беседа ведется в режиме «только текст», например, с помощью клавиатуры и экрана (второстепенного компьютера).

Это необходимо, чтобы протестировать именно интеллект машины, а не её возможность распознавать устную речь.

Переписка производится через контролируемые промежутки времени, чтобы судья не мог делать заключения, исходя из скорости ответов (в наши дни компьютеры реагируют быстрее чем человек).

Для прохождения теста необходимо, чтобы компьютерная программа смогла обмануть 30 процентов людей.

Компьютерная программа «Евгений Густман», создана командой разработчиков из России, прошла тест, проведенный в Королевском обществе в Лондоне. Она убедила 33 процента судей, в том, что она является 13-летним мальчиком из Одессы, сообщили ученые из Университета Рединга, которые организовали этот тест.

«Наша главная идея заключалась в том, что он может утверждать, что чего-то не знает, в его возрасте действительно он может не знать каких-то вещей» — сказал Владимир Веселов, один из создателей программы, – «Мы потратили много времени на разработку правдоподобного персонажа.»

Совет

Успех программы, скорее всего, создаст некоторые опасения по поводу будущего компьютеров, сказал Кевин Уорвик, профессор Университета Рединга и проректор по исследовательской работе в университете Ковентри.

«В области искусственного интеллекта нет более знаковых и противоречивых этапов, чем тест Тьюринга, когда компьютер убеждает достаточное количество судей, в том, что это не машина, а  человек» — сказал он.

«Имея компьютер, который может обмануть человека, заставить его подумать, что кто-то или даже что-то является человеком, это является тревожным сигналом, связанным с киберпреступностью. Тест Тьюринга является очень важным инструментом для борьбы с этой угрозой.

Важно полностью понять, как общение в Интернете в реальном времени может ввести в заблуждение человека, полагающего истинность что-то в то время, когда на самом деле это не так.»

В тесте, организованном в Королевском обществе в субботу, принимало участие пять программ. Судьями были актер Robert Llewellyn, который играл робота Kryten в «Красном карлике» (научная комедия телеканала BBC), и лорд Шарки, который возглавлял кампанию, целью которой была посмертная реабилитация Алана Тьюринга в прошлом году.

Алан Тьюринг представил свой тест в 1950 в статье, «Вычислительная техника и разум». В ней он заявил, из-за того, что «мышление» трудно определить, важно, сможет ли компьютер имитировать реальное человеческое существо. С тех пор он стал одним из ключевых элементов философии искусственного интеллекта.

Успех пришел на 60-летие со дня смерти Тьюринга, в субботу 07.06.2014 года.

Источник: The Independent

P.S. Самостоятельно проверить насколько умна эта программа можно на сайте лаборатории искусственного интеллекта Принстонского университета. Лично у меня не сложилось впечатления что я разговариваю с человеком, пусть даже и с ребенком. Так что тест Тьюринга, мне кажется, не совсем еще пройден.

 

Источник: http://robotosha.ru/algorithm/turing-test-pass.html

Восстание машин откладывается: почему тест Тьюринга устарел

В 1966 году Джозеф Уайзенбаум разработал программу ELIZA, принцип которой заключался в анализе введённых пользователем комментариев на ключевые слова. Если такие слова были найдены, программа применяла правило, по которому этот комментарий преобразовывался и возвращался пользователю.

Если ключевых слов введено не было, ELIZA возвращала пользователю общий ответ-заглушку либо повторяла один из предыдущих комментариев. Программа также имитировала поведение психотерапевта, работающего по клиент-центрированной методике. Таким образом, она «притворялась, что не знает почти ничего о реальном мире».

Обратите внимание

Благодаря этим способам, программа Уайзенбаума могла вводить в заблуждение людей, заставляя их полагать, что разговаривают они с человеком. ELIZA, возможно, может считаться первой программой, которая смогла пройти тест Тьюринга, но результаты не являются достаточно убедительными.

Для 60-х это было такой диковинкой, что люди не могли даже предположить, что они говорят с программой.

PARRY

В 1972 году Кеннет Колби доработал «Элизу» таким образом, что программа пыталась моделировать поведение параноидального шизофреника.

Его программу PARRY с помощью одной из модификаций теста Тьюринга проверяли на команде опытных психиатров, анализировавших группу из настоящих пациентов и компьютеров. Команда из 33 психиатров изучила стенограмму бесед и лишь в 48 % случаев смогла вынести верное решение.

Но этот тест также не может считаться на 100 % достоверным, потому как для вынесения корректного решения судей требуется, чтобы вопросы можно было задавать в интерактивном режиме.

Лауреаты премии Лёбнера

С 1991 года Кембриджский центр исследований поведения в Массачусетсе проводит ежегодный конкурс на получение премии Лёбнера. И хотя серебряная (за лучшего аудио-чат-бота) и золотая (за лучшего аудио- и зрительного чат-бота) медали ещё ни разу не вручались, на конкурсе ежегодно присуждается бронзовая медаль.

Её удостаиваются программы, демонстрирующие «наиболее человеческое» поведение в разговоре. Самыми известными призёрами являются чат-бот A.L.I.C.E.

(три награды — в 2000, 2001 и 2004 годах), программа Jabberwacky (две награды — в 2005 и 2006 годах), Elbot (награда 2008 года) — он даже не притворялся человеком, но обманул трёх судей.

 Deep Blue

Суперкомпьютер Deep Blue компании IBM, способный оценить 200 миллионов позиций в секунду, 11 мая 1997 года выиграл матч из 6 партий у чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. После матча гроссмейстер высказал претензии корпорации IBM, обвиняя её в создании нездоровой напряжённости вокруг матча, неравных условиях и нечестной игре.

Watson

Другой суперкомпьютер IBM — Watson — победил в американской телевикторине Jeopardy! (аналог российского проекта «Своя игра»). Машина выиграла у двух бывших чемпионов игры Кена Дженнингса и Бреда Руттера.

По итогам Watson получил 1 миллион долларов, в то время как Дженнингс и Раттер получили 300 и 200 тысяч долларов соответственно. Watson состоит из 90 серверов, использующих для работы 360 процессоров.

Он «понимает» речь, а чтобы эмулировать процесс мышления, в компьютер были загружены миллионы документов, включая словари, антологии и энциклопедии.

Симулятор «человечности» DI-Guy 

Компания Boston Dynamic, известная своими впечатляющими роботами, разработала программный продукт DI-Guy, который моделирует персональную и групповую деятельность человека. Система отвечает за сценарное и ситуационное взаимодействие и коммуникацию в ходе военных операций, аналитику поведения людей для оценки потенциальной опасности и многое другое.

Бот по продаже медицинских страховок

Источник: http://www.lookatme.ru/mag/live/industry-research/204961-turing

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector