Американский робот прошел тест тьюринга. Где пройти Тест Тьюринга онлайн

Тест Тьюринга - эмпирический тест, идея которого была предложена Аланом Тьюрингом в статье «Вычислительные машины и разум» (англ. Computing Machinery and Intelligence), 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 необходимо, потому что они реагируют гораздо быстрее, чем человек.

По состоянию на 2009 год ни одна из существующих компьютерных систем не приблизилась к прохождению теста.

Компьютерная программа, имитирующая психотерапевта

Из книги Роджера Пенроуза «Новый ум короля»

…Наиболее созвучна тесту Тьюринга компьютерная программа, разработанная К. М. Колби в середине 1960-х годов, которая имитирует психотерапевта - настолько успешно, что некоторые пациенты обнаружили готовность отдать ей предпочтение перед терапевтом-человеком и рассказать о себе больше, чем при общении с живым врачом. В качестве примера такого общения между компьютерным «психотерапевтом» и пациентом приведем следующий отрывок из диалога (который велся посредством телетайпа):

Терапевт: Чем я могу помочь вам?

Пациент: Я не знаю…

Терапевт: Попробуйте рассказать что-нибудь об этом.

Пациент: Нет.

Терапевт: Можно узнать причину?

Пациент: Я сегодня устал и неважно себя чувствую.

Терапевт: Почему? Есть у вас на этот счет какие-нибудь предположения?

Пациент: Да… Я стар.

Терапевт: Пожалуйста, продолжайте.

Пациент: Мне кажется, что я потерял интерес ко всему происходящему.

Терапевт: Расскажите мне подробнее о ваших ощущениях.

Пациент: У меня есть кое-какие соображения по этому поводу…

Терапевт: У вас есть соображения.

Пациент: Я думаю, что мне недостает семьи.

Терапевт: Что заставляет вас переживать из-за того, что вам недостает семьи?

Пациент: В этом есть какой-то вызов…

Терапевт: Почему это так важно для вас?

Хотя этот диалог может вызвать странное ощущение понимания проблемы пациента компьютером, ничего подобного на самом деле нет: компьютер просто следует довольно простым механическим правилам. (Есть также и «обратная» ситуация, реализованная в системе, где компьютер, имитирующий страдающего шизофренией человека, дает хрестоматийные ответы и симулирует соответствующие симптомы, способные одурачить некоторых студентов-медиков и заставить их поверить в то, что с ними беседует настоящий живой пациент!)

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.

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.

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!

Текст
Артём Лучко

Британский университет Рединга с большой помпой объявил, что миновала «важная веха в истории вычислительной техники» и компьютер впервые прошёл корректно поставленный тест Тьюринга, введя в заблуждение судей, которые поверили, что общаются с 13-летним украинским мальчиком. Look At Me разобрался в том, что кроется на самом деле за этим событием.

Что собой представлял эксперимент

Университет Рединга, специалисты которого провели первый успешный тест Тьюринга

Тестирование чат-ботов было организовано Школой системной инженерии при университете Рединга к 60-летию кончины Алана Тьюринга. Эксперты общались одновременно с живым человеком и с программой, находясь в разных комнатах. По окончании теста каждый из судей должен заявить, кто из двух его собеседников - человек, а кто - программа. Для чистоты эксперимента были задействованы пять компьютеров и 30 судей, каждый из которых провёл серию из 10 письменных диалогов длительностью по 5 минут. Хотя обычно в ежегодном конкурсе программ искусственного интеллекта на премию Лёбнера (в котором программы соревнуются в прохождении теста Тьюринга за приз $2000) принимают участие всего 4 чат-бота и 4 человека. В результате эксперимента программа Eugene Goostman сумела убедить 33 % состава жюри в своей «человечности», что произошло первый раз в истории. Роберт Луэллин, один из судей, британский актёр и любитель технологий сказал:

Тест Тьюринга был удивительным. Состоялись 10 сеансов по 5 минут, 2 экрана, 1 человек и 1 машина. Я угадал правильно только 4 раза. Этот робот оказался умным малым...

Чат-бот Eugene Goostman был разработан выходцем из России Владимиром Веселовым (сейчас он проживает в США) и украинцем Евгением Демченко, живущим в России. Первая версия появилась ещё в 2001 году. Возраст подростка был выбран неслучайно: в 13 лет ребёнок уже многое знает, но далеко не всё, что усложняет задачу судей. В 2012 году чат-бот уже подобрался довольно близко к успеху: тогда в «человечность» украинского школьника поверили 29 % из числа судей. В ходе последних доработок программистам удалось подготовить виртуального собеседника ко всем возможным вопросам и даже обучить его подбирать примеры ответов в «Твиттере».

Что такое тест Тьюринга,
и в чём его недостатки

Алан Тьюринг в возрасте 16 лет

Тест Тьюринга был впервые предложен британским математиком Аланом Тьюрингом в статье «Вычислительная техника и интеллект», опубликованной в журнале Mind в 1950 году. В ней учёный задался простым вопросом: «Может ли машина мыслить». В своей самой простой форме тест заключается в следующем: 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. Тест подразумевает пятиминутный текстовый диалог, в ходе которого минимум 30 % судей должны поверить, что они имеют дело с человеком, а не машиной. При этом, разумеется, все участники теста не видят друг друга.

Джон Серл, американский философ

Есть много различных версий этого испытания (в некоторых вариациях судья знает, что одним из проверяемых собеседников является компьютер, в других - не знает об этом), но многие учёные и философы критикуют его по сей день. В своё время американский философ Джон Серл бросил тесту вызов своим мысленным экспериментом, известным как «Китайская комната». Он позволил себе предположить, что способность компьютера вести разговор и убедительно отвечать на вопросы - далеко не то же самое, что иметь разум и мыслить, как человек. «Предположим, что меня заперли в комнате и [...] что я не знаю ни одного китайского слова, ни письменно, ни устно», - пишет Серл в 1980 году. Он представил, что получал вопросы, написанные на китайском языке через щель в стене. Он не был в состоянии прочитать эти символы, но имел набор инструкций на английском, которые позволяли ему реагировать на «один набор формальных символов другим набором формальных символов». Таким образом, Серл теоретически смог бы отвечать на вопросы, просто следуя правилам английского и выбирая правильные китайские иероглифы. И его собеседники были бы убеждены, что он может говорить по-китайски.

Большинство критиков теста Тьюринга как способа оценки искусственного интеллекта придерживаются аналогичного мнения. Они утверждают, что компьютеры могут только использовать наборы правил и огромные базы данных, запрограммированных для ответов на вопросы, чтобы лишь казаться разумными.

Как программа обманула жюри

Профессор университета Рединга Кевин Уорвик

У Eugene Goostman имеется два фактора, которые помогли ему пройти тест. Во-первых, грамматические и стилистические ошибки, которые допускает машина в подражание письму подростка, а во-вторых, отсутствие знаний о специфических культурных и исторических фактах, которое также может быть списано на возраст школьника.

В процессе разработки искусственного интеллекта нет более знакового и противоречивого этапа, чем прохождение теста Тьюринга

«Успех программы, скорее всего, пробудит некоторые опасения по поводу будущего информационных технологий, - заявил профессор университета Рединга Кевин Уорвик. - В процессе разработки искусственного интеллекта нет более знакового и противоречивого этапа, чем прохождение теста Тьюринга, когда компьютер убеждает достаточное количество судей полагать, что с ними общается не машина, а человек. Само существование компьютера, который может обмануть человека, заставив его думать, что он - это человек, является тревожным сигналом, связанным с киберпреступностью». Тест Тьюринга по сей день является важным инструментом в борьбе с этой угрозой. И теперь специалистам предстоит более полно разобраться, как появление подобных продвинутых чат-ботов может повлиять на онлайн-общение в интернете.

Судя по логам, которые можно найти в Сети (опробовать бот самостоятельно пока не получается, вероятно, из-за ажиотажа сайт не выдержал трафика и «упал»), чат-бот довольно-таки примитивен и, как кажется на первый взгляд, не сильно отличается от похожих разработок, которые можно найти в интернете. Один из любопытных диалогов с «Евгением» представил журналист Леонид Бершидский, который задавал ему неудобные вопросы о громком событии, которое не могло пройти мимо юного одессита.

Даже учитывая проработанный характер и биографию, ошибки и опечатки, которые может допускать реальный подросток, убедительность бота вызывает сомнения. По сути, он также реагирует на ключевые слова, а когда его ставят в тупик, он выдает заранее заготовленные и не самые оригинальные ответы-заглушки. Если бы программа имела возможность использовать поисковые системы, чтобы находиться в контексте текущей ситуации в мире, мы могли бы видеть гораздо более впечатляющий результат. Вероятно, на это нужно время. Ранее известный футуролог Реймонд Курцвейл, занимающий должность технического директора Google, заявлял , что компьютеры смогут с лёгкостью проходить тест Тьюринга к 2029 году. По его предположениям, к этому времени они смогут освоить человеческий язык и превзойти интеллектом людей.