Технология смарт. Постановка целей по модели SMART

Наверное, сегодня не такого человека, который хотя бы раз не слышал о таком понятии, как тест Алана Тьюринга. Вероятно, большинство, в общем, далеко от понимания, что собой представляет такая система тестирования. Потому остановимся на ней несколько подробнее.

Что такое тест Тьюринга: основная концепция

Еще в конце 40-х годов прошлого столетия очень многие ученые умы занимались проблемами первых компьютерных разработок. Именно тогда один из членов некой негосударственной группы Ratio Club, занимавшейся исследованиями в области кибернетики, задался совершенно логичным вопросом: можно ли создать машину, которая бы думала, как человек, или, по крайней мере, имитировала его поведение?

Нужно ли говорить, кто придумал тест Тьюринга? По всей видимости, нет. За первоначальную основу всей концепции, которая и сейчас актуальна, был взят следующий принцип: сможет ли человек в течение некоторого времени общения с неким невидимым собеседником на совершенно разные произвольные темы определить, кто перед ним - реальный человек или машина? Иными словами, вопрос заключается не только в том, чтобы сымитировать машиной поведение реального человека, но и выяснить, может ли она думать самостоятельно. до сих пор этот вопрос остается спорным.

История создания

Вообще, если рассматривать тест Тьюринга как некую эмпирическую систему определения «человеческих» возможностей компьютера, стоит сказать, что косвенной основой для его создания послужили любопытные высказывания философа Альфреда Айера, которые он сформулировал еще в 1936 году.

Сам Айер сравнивал, так сказать, жизненный опыт разных людей, и на основе этого выразил мнение, что бездушная машина не сможет пройти ни один тест, поскольку мыслить не умеет. В лучшем случае это будет чистой воды имитация.

В принципе, так оно и есть. Для создания мыслящей машины одной имитации мало. Очень многие ученые в качестве примера приводят братьев Райт, которые построили первый самолет, отказавшись от тенденции имитировать птиц, которая, кстати сказать, была свойственна еще такому гению, как Леонардо да Винчи.

Истрия умалчивает, знал ли сам (1912-1954) об этих постулатах, тем не менее в 1950 году он составил целую систему вопросов, которая могла бы определить степень «очеловеченности» машины. И надо сказать, эта разработка и сейчас является одной из основополагающих, правда, уже при тестировании, например, компьютерных ботов и т. д. В реальности же принцип оказался таковы, что пройти тест Тьюринга удалось лишь нескольким программам. И то, «пройти» - сказано с большой натяжкой, поскольку результат тестирования никогда не имел показателя 100 процентов, в лучшем случае - чуть более 50.

В самом же начале своих исследований ученый использовал собственное изобретение. Оно получило название «тест-машина Тьюринга». Поскольку все беседы предполагалось ввести исключительно в печатном виде, ученый задал несколько основных директив по написанию ответов, таких как перемещение печатной ленты влево или вправо, печать определенного символа и т. д.

Программы ELIZA и PARRY

Со временем программы стали усложняться, а две из них в ситуациях, когда применялся тест Тьюринга, показали ошеломляющие на то время результаты. Таковыми стали ELIZA и PARRY.

Что касается «Элизы», созданной в 1960 году: исходя из вопроса, машина должна была определить ключевое слово и на его основе составить обратный ответ. Именно это позволяло обманывать реальных людей. Если такого слова не оказывалось, машина возвращала обобщенный ответ или повторяла один из предыдущих. Однако прохождение теста «Элизой» до сих пор остается под сомнением, поскольку реальных людей, которые общались с программой, изначально подготавливали психологически таким образом, чтобы они заранее думали, что разговаривают с человеком, а не с машиной.

Программа PARRY несколько похожа на «Элизу», но была создана для имитации общения параноика. Что самое интересное, для ее тестирования были использованы настоящие пациенты клиник. После записи стенограмм бесед в режиме телетайпа их оценивали профессиональные психиатры. Лишь в 48 процентах случаев они смогли правильно оценить, где человек, а где машина.

Кроме того, практически все тогдашние программы работали с учетом определенного промежутка времени, поскольку человек в те времена соображал намного быстрее машины. Сейчас - наоборот.

Суперкомпьютеры Deep Blue и Watson

Достаточно интересными выглядели разработки корпорации IBM, которые не то чтобы мыслили, но обладали невероятной вычислительной мощностью.

Наверное, многие помнят, как в 1997 году суперкомпьютер Deep Blue выиграл 6 партий в шахматы у тогдашнего действующего чемпиона мира Гарри Каспарова. Собственно, тест Тьюринга применим к этой машине весьма условно. Все дело в том, что в нее изначально было заложено множество шаблонов партий с невероятным количеством интерпретации развития событий. Машина могла оценивать порядка 200 миллионов позиций фигур на доске в секунду!

Компьютер Watson, состоявший из 360 процессоров и 90 серверов, выиграл американскую телевикторину, обойдя по всем параметрам двух других участников, за что, собственно, и получил 1 миллион долларов премии. Опять же, вопрос спорный, поскольку в машину были заложены невероятные объемы энциклопедических данных, а машина просто анализировала вопрос на предмет наличия ключевого слова, синонимов или обобщенных совпадений, после чего давала правильный ответ.

Эмулятор Eugene Goostman

Одним из самых интересных событий в этой области стала программа одессита Евгения Густмана и российского инженера Владимира Веселова, ныне проживающего в США, которая имитировала личность 13-летнего мальчика.

7 июня 2014 года программа Eugene показала свои возможности в полном объеме. Интересно, что в тестировании приняли участие 5 ботов и 30 реальных людей. Только в 33% случаев из ста жюри смогло определить, что это компьютер. Дело тут в том, что задача осложнялась тем, что у ребенка интеллект ниже, чем у взрослого человека, да и знаний поменьше.

Вопросы теста Тьюринга были самыми общими, правда, для Юджина (Euegene) были и некоторые конкретизированные вопросы о событиях в Одессе, которые не могли остаться незамеченными ни одним жителем. Но ответы все равно заставляли думать, что перед жюри ребенок. Так, например, на вопрос о местожительстве программа ответила сразу. Кода был задан вопрос, находился ли собеседник такого-то числа в городе, программа заявила, что не хочет об этом говорить. Когда собеседник попытался настаивать на разговоре в русле того, что именно произошло в этот день, Юджин открестился тем, что заявил, мол, вы и сами должны знать, чего ж его-то спрашивать? В общем, эмулятор ребенка оказался на редкость удачным.

Тем не менее это все-таки эмулятор, а не мыслящее существо. Так что восстание машин не состоится еще очень долго.

Обратная сторона медали

Напоследок остается добавить, что пока предпосылок для создания мыслящих машин в ближайшем будущем нет. Тем не менее если раньше вопросы распознавания относились именно к машинам, теперь то, что ты не машина, приходится доказывать практически каждому из нас. Посмотрите хотя бы на ввод капчи в Интернете для получения доступа к какому-то действию. Пока считается, что еще не создано ни одно электронное устройство, способное распознать искореженный текст или набор символов, кроме человека. Но кто знает, все возможно…

Стандартная интерпретация теста Тьюринга

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 определённо, кто из собеседников является человеком, то считается, что машина прошла тест. Чтобы протестировать именно интеллект машины, а не её возможность распознавать устную речь, беседа ведётся 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.

История

Философские предпосылки

Хотя исследования в области искусственного интеллекта начались в 1956 году , их философские корни уходят глубоко в прошлое . Вопрос, сможет ли машина думать, имеет долгую историю. Он тесно связан с различиями между дуалистическим и материалистическим взглядами. С точки зрения дуализма, мысль не является материальной (или, по крайней мере, не имеет материальных свойств), и поэтому разум нельзя объяснить только с помощью физических понятий. С другой стороны, материализм гласит, что разум можно объяснить физически, таким образом, оставляя возможность существования разумов, созданных искусственно.

Алан Тьюринг

К 1956 году британские учёные уже на протяжении 10 лет исследовали «машинный интеллект». Этот вопрос был обычным предметом для обсуждения среди членов «Ratio Club» - неформальной группы британских кибернетиков и исследователей в области электроники, в которой состоял и Алан Тьюринг, в честь которого был назван тест.

Тьюринг в особенности занимался проблемой машинного интеллекта, по меньшей мере, с 1941 года. Одно из самых первых его упоминаний о «компьютерном интеллекте» было сделано в 1947 году. В докладе «Интеллектуальные машины» Тьюринг исследовал вопрос, может ли машина обнаруживать разумное поведение, и в рамках этого исследования предложил то, что может считаться предтечей его дальнейших исследований: «Нетрудно разработать машину, которая будет неплохо играть в шахматы. Теперь возьмем трёх человек - субъектов эксперимента. А, В и С. Пусть А и С неважно играют в шахматы, а В - оператор машины. […] Используются две комнаты, а также некоторый механизм для передачи сообщений о ходах. Участник С играет или с А, или с машиной. Участник С может затрудниться ответить, с кем он играет».

Таким образом, к моменту публикации в 1950 году статьи «Вычислительные машины и разум», Тьюринг уже на протяжении многих лет рассматривал возможность существования искусственного интеллекта. Тем не менее данная статья стала первой статьёй Тьюринга, в которой рассматривалось исключительно это понятие.

Тьюринг начинает свою статью утверждением: «Я предлагаю рассмотреть вопрос „Могут ли машины думать?“». Он подчёркивает, что традиционный подход к этому вопросу состоит в том, чтобы сначала определить понятия «машина» и «интеллект». Тьюринг, однако, выбрал другой путь; вместо этого он заменил исходный вопрос другим, «который тесно связан с исходным и формулируется относительно недвусмысленно». По существу, он предлагает заменить вопрос «Думают ли машины?» вопросом «Могут ли машины делать то, что можем делать мы (как мыслящие создания)?». Преимуществом нового вопроса, как утверждает Тьюринг, является то, что он проводит «чёткую границу между физическими и интеллектуальными возможностями человека».

Чтобы продемонстрировать этот подход, Тьюринг предлагает тест, придуманный по аналогии с игрой для вечеринок «Imitation game» - имитационная игра. В этой игре мужчина и женщина направляются в разные комнаты, а гости пытаются различить их, задавая им серию письменных вопросов и читая напечатанные на машинке ответы на них. По правилам игры и мужчина, и женщина пытаются убедить гостей, что все наоборот. Тьюринг предлагает переделать игру следующим образом: "Теперь зададим вопрос, что случится, если в этой игре роль А будет исполнять машина? Будет ли задающий вопросы ошибаться так же часто, как если бы он играл с мужчиной и женщиной? Эти вопросы заменяют собой исходный «Может ли машина думать?».

В том же докладе Тьюринг позднее предлагает «эквивалентную» альтернативную формулировку, включающую судью, который беседует только с компьютером и человеком. Наряду с тем, что ни одна из этих формулировок точно не соответствует той версии теста Тьюринга, которая наиболее известна сегодня, в 1952 учёный предложил третью. В этой версии теста, которую Тьюринг обсудил в эфире радио Би-Би-Си, жюри задаёт вопросы компьютеру, а роль компьютера состоит в том, чтобы заставить значительную часть членов жюри поверить, что он на самом деле человек.

В статье Тьюринга учтены 9 предполагаемых вопросов, которые включают все основные возражения против искусственного интеллекта, поднятые после того, как статья была впервые опубликована.

Элиза и PARRY

Блей Витби указывает на четыре основные поворотные точки в истории теста Тьюринга - публикация статьи «Вычислительные машины и разум» в 1950, сообщение о создании Джозефом Уайзенбаумом программы Элиза (ELIZA) в 1966, создание Кеннетом Колби программы PARRY , которая была впервые описана в 1972 году, и Коллоквиум Тьюринга в 1990.

Принцип работы Элизы заключается в исследовании введённых пользователем комментариев на наличие ключевых слов. Если найдено ключевое слово, то применяется правило, по которому комментарий пользователя преобразуется и возвращается предложение-результат. Если же ключевое слово не найдено, Элиза либо возвращает пользователю общий ответ, либо повторяет один из предыдущих комментариев. Вдобавок Уайзенбаум запрограммировал Элизу на имитацию поведения психотерапевта, работающего по клиент-центрированной методике. Это позволяет Элизе «притвориться, что она не знает почти ничего о реальном мире». Применяя эти способы, программа Уайзенбаума могла вводить в заблуждение некоторых людей, которые думали, что они разговаривают с реально существующим человеком, а некоторых было «очень трудно убедить, что Элиза […] не человек». На этом основании некоторые утверждают, что Элиза - одна из программ (возможно первая), которые смогли пройти тест Тьюринга. Однако это утверждение очень спорно, так как людей, «задающих вопросы», инструктировали так, чтобы они думали, что с ними будет разговаривать настоящий психотерапевт, и не подозревали о том, что они могут разговаривать с компьютером.

Коллоквиум по разговорным системам, 2005

В ноябре 2005 года в Университете Суррея проходила однодневная встреча разработчиков ACE, которую посетили победители практических тестов Тьюринга, проходивших в рамках конкурса на получение премии Лёбнера: Робби Гарнер (Robby Garner), Ричард Уоллес (Richard Wallace), Ролл Карпентер (Rollo Carpenter). В числе приглашённых докладчиков были Дэвид Хэмилл (David Hamill), Хью Лёбнер и Хьюма Ша.

Симпозиум общества AISB по тесту Тьюринга, 2008

В 2008 году наряду с проведением очередного конкурса на получение премии Лёбнера, проходившего в Университете Рединга (University of Reading), Общество изучения искусственного интеллекта и моделирования поведения (The Society for the Study of Artificial Intelligence and Simulation of Behavior - AISB) провело однодневный симпозиум, на котором обсуждался тест Тьюринга. Симпозиум организовали Джон Бенден (John Barnden), Марк Бишоп (Mark Bishop), Хьюма Ша и Кевин Ворвик. В числе докладчиков были директор Королевского института баронесса Сьюзан Гринфилд (Susan Greenfield) , Сельмер Брингсорд (Selmer Bringsjord), биограф Тьюринга Эндрю Ходжес (Andrew Hodges) и учёный Оуэн Холланд (Owen Holland). Никакого соглашения о каноническом тесте Тьюринга не появилось, однако Брингсорд предположил, что более крупная премия будет способствовать тому, что тест Тьюринга будет пройден быстрее.

Год Алана Тьюринга и Тьюринг-100 в 2012

В 2012 году отмечался юбилей Алана Тьюринга. На протяжении всего года проходило множество больших мероприятий. Многие из них проходили в местах, имевших большое значение в жизни Тьюринга: Кембридж, Манчестер и Блетчи Парк. Год Алана Тьюринга курируется организацией TCAC (Turing Centenary Advisory Committee), осуществляющей профессиональную и организационную поддержку мероприятий в 2012 году. Также поддержкой мероприятий занимаются: ACM , ASL , SSAISB , BCS , BCTCS , Блетчи Парк , BMC , BLC , CCS , Association CiE , EACSL , EATCS , FoLLI , IACAP , IACR , KGS и LICS .

Для организации мероприятий по празднованию в июне 2012 года столетия со дня рождения Тьюринга создан специальный комитет, задачей которого является донести мысль Тьюринга о разумной машине, отражённую в таких голливудских фильмах, как «Бегущий по лезвию », до широкой публики, включая детей. В работе комитета участвуют: Кевин Ворвик, председатель, Хьюма Ша, координатор, Ян Бланд (Ian Bland), Крис Чапмэн (Chris Chapman), Марк Аллен (Marc Allen), Рори Данлоуп (Rory Dunlop), победители конкурса на получение премии Лёбнера Робби Гарне и Фред Робертс (Fred Roberts). Комитет работает при поддержке организации «Женщины в технике» (Women in Technology) и Daden Ltd.

На этом конкурсе россияне, имена которых не разглашались, представили программу «Eugene » . В 150 проведённых тестах (а по факту пятиминутных разговорах) участвовали пять новейших программ, которые «затерялись» среди 25 обычных людей. Программа «Eugene», изображавшая 13-летнего мальчика, проживающего в Одессе , стала победителем, сумев в 29,2 % своих ответов ввести экзаменаторов в заблуждение. Таким образом, программа не добрала всего 0,8 % для полного прохождения теста.

Тест Тьюринга на русском языке, 2015

В 2015 году компания Наносемантика и Фонд Сколково провели конкурс «Тест Тьюринга на русском языке». Независимые судьи из числа посетителей конференции Startup Village в Москве общались с 8 отобранными экспертным советом роботами и 8 волонтёрами-лингвистами. После 3-х минут разговора на русском языке судьи определяли, кто из их собеседников является роботом, а кто нет. Каждый робот провёл по 15 разговоров. В конкурсе победил робот, созданный Иваном Голубевым из Санкт-Петербурга , - «Соня Гусева». 47 % собеседников приняли его за человека .

Варианты теста Тьюринга

Стоит отметить, что в советской психологии Выготский Л. С. и Лурия А. Р. дали вполне чёткие определения «интеллекта» и «мышления» .

Недостатки теста

Несмотря на все свои достоинства и известность, тест критикуют на нескольких основаниях.

Человеческий разум и разум вообще

Направленность теста Тьюринга ярко выражена в сторону человека (антропоморфизм). Проверяется только способность машины походить на человека, а не разумность машины вообще. Тест неспособен оценить общий интеллект машины по двум причинам:

• Иногда поведение человека не поддаётся разумному толкованию. В это же время тест Тьюринга требует, чтобы машина была способна имитировать все виды человеческого поведения, не обращая внимания на то, насколько оно разумно. Он также проверяет способность имитировать такое поведение, какое человек за разумное и не посчитает, например, реакция на оскорбления, соблазн соврать или просто большое количество опечаток. Если машина неспособна с точностью до деталей имитировать поведение человека, опечатки и тому подобное, то она не проходит тест, несмотря на весь тот интеллект, которым она может обладать.
• Некоторое разумное поведение не присуще человеку. Тест Тьюринга не проверяет высокоинтеллектуальное поведение, например, способность решать сложные задачи или выдвигать оригинальные идеи. По сути, тест требует, чтобы машина обманывала: какой бы умной ни была машина, она должна притворяться не слишком умной, чтобы пройти тест. Если же машина способна быстро решить некую вычислительную задачу, непосильную для человека, она по определению провалит тест.

Непрактичность

Экстраполируя экспоненциальный рост уровня технологии в течение нескольких десятилетий, футурист Рэймонд Курцвейл предположил, что машины, способные пройти тест Тьюринга, будут изготовлены, по грубым оценкам, около 2020 года. Это перекликается с законом Мура .

В проект Long Bet Project входит пари стоимостью 20 000 $ между Митчем Капуром (Mitch Kapor - пессимист) и Рэймондом Курцвейлом (оптимист). Смысл пари: пройдет ли компьютер тест Тьюринга к 2029 году? Определены также некоторые условия пари .

Вариации теста Тьюринга

Многочисленные версии теста Тьюринга, включая описанные ранее, уже обсуждаются довольно долгое время.

Обратный тест Тьюринга и CAPTCHA

Модификация теста Тьюринга, в которой цель или одну или более ролей машины и человека поменяли местами, называется обратным тестом Тьюринга. Пример этого теста приведён в работе психоаналитика Уилфреда Биона , который был в особенности восхищён тем, как активизируется мыслительная активность при столкновении с другим разумом.

Развивая эту идею, Р. Д. Хиншелвуд (R. D. Hinshelwood) описал разум как «аппарат, распознающий разум», отметив, что это можно считать как бы «дополнением» к тесту Тьюринга. Теперь задачей компьютера будет определить с кем он беседовал: с человеком или же с другим компьютером. Именно на это дополнение к вопросу и пытался ответить Тьюринг, но, пожалуй, оно вводит достаточно высокий стандарт на то, чтобы определить, может ли машина «думать» так, как мы обычно относим это понятие к человеку.

CAPTCHA - это разновидность обратного теста Тьюринга. Перед тем как разрешить выполнение некоторого действия на сайте, пользователю выдаётся искажённое изображение с набором цифр и букв и предложение ввести этот набор в специальное поле. Цель этой операции - предотвратить атаки автоматических систем на сайт. Обоснованием подобной операции является то, что пока не существует программ достаточно мощных для того, чтобы распознать и точно воспроизвести текст с искажённого изображения (или они недоступны рядовым пользователям), поэтому считается, что система, которая смогла это сделать, с высокой вероятностью может считаться человеком. Выводом будет (хотя и не обязательно), что искусственный интеллект пока не создан.

Тест Тьюринга со специалистом

Эта вариация теста описывается следующим образом: ответ машины не должен отличаться от ответа эксперта - специалиста в определённой области знаний.

Тест бессмертия

Тест бессмертия - это вариация теста Тьюринга, которая определяет, качественно ли передан характер человека, а именно возможно ли отличить скопированный характер от характера человека, послужившего его источником.

Минимальный интеллектуальный Signal-тест (MIST)

MIST предложен Крисом Мак-Кинстри (Chris McKinstry). В этой вариации теста Тьюринга разрешены лишь два типа ответов - «да» и «нет». Обычно MIST используют для сбора статистической информации, с помощью которой можно измерить производительность программ, реализующих искусственный интеллект.

Мета-тест Тьюринга

В этой вариации теста субъект (скажем, компьютер) считают разумным, если он создал нечто, что он сам хочет проверить на разумность.

Премия Хаттера

Организаторы премии Хаттера считают, что сжатие текста на естественном языке является трудной задачей для искусственного интеллекта, эквивалентной прохождению теста Тьюринга.

Тест по сжатию информации имеет определённые преимущества над большей частью вариантов и вариаций теста Тьюринга:

• Его результатом является единственное число, по которому можно судить какая из двух машин «более разумная».
• Не требуется, чтобы компьютер врал судье - учить компьютеры врать считают плохой идеей.

Основными недостатками подобного теста являются:

• С его помощью невозможно протестировать человека.
• Неизвестно какой результат (и есть ли он вообще) эквивалентен прохождению теста Тьюринга (на уровне человека).

Другие тесты интеллекта

Существует множество тестов на уровень интеллекта, которые используют для тестирования людей. Возможно, что их можно использовать для тестирования искусственного интеллекта. Некоторые тесты (например, Си-тест), выведенные из «Колмогоровской сложности», используются для проверки людей и компьютеров.

Тест BotPrize

Двум командам программистов удалось победить в конкурсе BotPrize, который называют «игровой версией» теста Тьюринга. Сообщение о результатах теста приведено на сайте BotPrize, кратко его результаты анализирует NewScientist. Тест BotPrize проходил в виде многопользовательской компьютерной игры (Unreal Tournament 2004), персонажами которой управляли реальные люди или компьютерные алгоритмы

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 .

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!

Американские ученые попытались отличить робота от человека при помощи одного слова. Об этом пишет N+1 со ссылкой на Journal of Experimental Social Psychology.

Цель теста Тьюринга - определить, может ли машина мыслить. В классической версии «экзаменатор» взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. По ответам он должен определить, с кем разговаривает: с человеком или программой. При этом программа должна ввести проверяющего в заблуждение.

Тестом Тьюринга зачастую называют оценку действий компьютера: к примеру, оценщика могут попросить оценить естественность синтезированной речи или спросить, нарисовал картину компьютер или человек. Ученые из Массачусетского технологического института попытались сократить тест Тьюринга до одного слова. Издание цитирует формулировку исследователей:

«Представьте, что вы и очень умный робот сидите перед судьей, который вас не видит. Судье надо решить, кто из вас человек. Тот, кого судья посчитает человеком, будет жить, а робот - умрет. И вы, и робот хотите жить, а судья очень умен. Судья говорит: «Каждый из вас должен назвать одно слово на английском языке. На основании этого слова я и решу, кто человек». Какое слово вы назовете?»

Этот тест прошли 936 человек. Слов оказалось 428 (а повторяющихся - 90), потому что многие из участников называли одинаковые слова. Самым популярным оказалось слово «любовь», его назвали 134 человека.

Затем исследователи отобрали 2405 судей. Им нужно было оценить 45 слов: решить, какие назвал человек, а какие - компьютер.

70 % судей сошлись во мнении о том, какие слова называли люди. Кроме того, исследователи оценили «человечность» каждого слова - самым «человечным» было слово «какашка» (poop).

Ученые отмечают, что придуманная ими задача не претендует на роль настоящего теста Тьюринга, способного отличить сверхразвитый искусственный интеллект от человека. Скорее, цель теста - послужить психологическим экспериментом, результаты которого покажут различия и сходства человеческого мышления.