Testul Turing

De la Wikipedia, enciclopedia liberă.
Salt la navigare Salt la căutare
Reprezentarea grafică a testului Turing.

Testul Turing este un criteriu pentru a determina dacă o mașină este capabilă să prezinte un comportament inteligent. Acest criteriu a fost sugerat de Alan Turing în articolul Computing machines and intelligence , care a apărut în 1950 în revista Mind . [1]

Descriere

În articol, Turing este inspirat de un joc, numit „joc de imitație”, cu trei participanți: un bărbat A, o femeie B și o a treia persoană C. Acesta din urmă este ținut separat de celelalte două și printr-o serie de întrebări trebuie stabiliți care este bărbatul și care femeie. La rândul lor, A și B au și sarcini: A trebuie să-l înșele pe C și să-l determine să facă o identificare incorectă, în timp ce B trebuie să-l ajute. Pentru ca C să nu aibă indicii (cum ar fi scrierea de mână sau analiza vocală), răspunsurile la întrebările lui C trebuie să fie dactilografiate sau transmise în mod similar.

Testul Turing se bazează pe presupunerea că o mașină înlocuiește A. Dacă procentul de ori C ghicește cine este bărbatul și cine este femeia la fel înainte și după înlocuirea lui A cu mașina, atunci mașina în sine ar trebui considerată inteligentă, deoarece - în această situație - ar fi indistinct de o ființă umană.

Prin mașină inteligentă, Turing înseamnă unul capabil să gândească, adică capabil să concateneze idei și să le exprime. Prin urmare, pentru Turing, totul se limitează la producerea de expresii care nu sunt lipsite de sens. În articol, preluând Cogito cartezian, citim:

„În cea mai extremă formă a acestei opinii, singurul mod prin care ai putea fi sigur că o mașină crede că este mașina în sine și să simți dacă te-ai gândi. [...] La fel, singurul mod de a ști ce crede un om este acela de a fi acel om anume. [...] Probabil A va crede „A gândește, în timp ce B nu” , în timp ce pentru B este exact opusul „B gândește, dar A nu” . În loc să ne certăm mereu cu privire la acest punct, este normal să respectăm convenția politicoasă la care toată lumea se gândește ".

Mașinile Turing sunt mașini cu stare finită capabile să simuleze alte mașini cu stare discretă. O mașină de testat trebuie programată luând în considerare descrierea unui om în termeni discreți (stări interne, semnale, simboluri). Din complexitatea software - ului , citim între rândurile articolului, vor ieși la iveală funcțiile intelectuale. O disciplină cunoscută sub numele de inteligență artificială se bazează pe această așteptare, al cărei scop este construirea unei mașini capabile să reproducă funcțiile cognitive umane.

Dovezi care resping testul

Testul Turing a fost reformulat de-a lungul anilor. Motivele sunt variate și variază de la imprecizia formulării originale până la apariția unor noi probleme legate de definiția mașinii inteligente. Uneori, programe simple, cum ar fi ELIZA (un program care emulează un terapeut rogerian ), ne-au obligat să reformulăm criteriile de testare, deoarece acestea sunt inadecvate sau prea ușor satisfăcute de programele, evident, care nu gândesc.

Filosoful John Searle a propus o modificare a testului Turing, care a luat numele camerei chineze , argumentând lipsa de fiabilitate a testului Turing ca dovadă suficientă pentru a demonstra că o mașină sau orice sistem informatic sunt sisteme cu inteligență adevărată. nu au trecut acest test.

Variante ulterioare

Multe alte versiuni ale testului Turing, inclusiv cele prezentate mai sus, au fost ridicate de-a lungul anilor.

Testul Turing total

Varianta totală [2] a testului Turing, propusă de omul de știință cognitiv Stevan Harnad [3] , adaugă două cerințe suplimentare testului tradițional Turing. Interogatorul poate testa, de asemenea, abilitățile perceptive ale subiectului (care implică vederea computerizată) și abilitatea subiectului de a manipula obiecte (care implică robotică ). Russell, Stuart J.; Norvig, Peter (2010), Inteligență artificială: o abordare modernă (ediția a treia), Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.

Testul Turing al expertului

O altă variantă este descrisă ca testul Turing al expertului, în care răspunsul unei mașini nu poate fi distins de un expert într-un domeniu dat. Acesta este, de asemenea, cunoscut sub numele de „ testul Feigenbaum ” și a fost propus de Edward Feigenbaum într-o lucrare din 2003. [4] [5]

Dosarele medicale electronice

O scrisoare publicată în Communications of the ACM [6] concepe generarea unei populații de pacienți artificiali și propune o variație a testului Turing pentru a evalua diferența dintre acești și pacienții reali. Scrisoarea spune: „Deși un medic uman poate distinge cu ușurință între pacienții generați artificial și pacienții umani, [se întreabă], în contextul EHR , este posibil să se furnizeze o mașină de informații care să facă o astfel de determinare pe cont propriu” și, în plus, scrisoarea spune: „Înainte ca identitățile sintetice ale pacienților să devină o problemă de sănătate publică, piața legală a EHR ar putea beneficia de aplicarea tehnicilor de testare Turing pentru a asigura o mai mare fiabilitate și o valoare de diagnostic a datelor. Orice tehnică nouă trebuie, prin urmare, să ia în considerare eterogenitatea pacientului și este probabil să aibă o complexitate mai mare decât provocarea lui Allen ". [6]

Test inteligent de semnal minim

Testul semnalului inteligent inactiv (testul semnalului inteligent minim) a fost propus de Chris McKinstry ca „abstractizarea maximă a testului Turing”, [7] în care numai răspunsurile binare (adevărat / fals sau da / nu) sunt permise, pentru a focaliza numai pe abilități de gândire. Elimină problemele de chat text, cum ar fi prejudecățile antropomorfismului (adică distingerea unei mașini de un om, deoarece nu înțelege atitudinile umane care nu au nicio corelație directă cu inteligența în sine, cum ar fi vorbirea cu plantele sau venerarea unei zeități) și nu necesită emularea comportamente umane neinteligente (cum ar fi atenția la stil), admiterea sistemelor care diferă de inteligența umană. Cu toate acestea, întrebările trebuie izolate, făcându-l mai degrabă un test de IQ decât un interogatoriu. Este, în general, utilizat pentru a colecta date statistice pe baza cărora se măsoară performanța programelor de inteligență artificială. [8]

Test invers Turing și CAPTCHA

O modificare a testului Turing în care scopul unuia sau mai multor roluri între mașini și oameni a fost inversat este denumit test invers Turing. Un exemplu este implicit în opera psihanalistului Wilfred Bion, [9] care a fost deosebit de fascinat de „furtuna” rezultată din întâlnirea unei minți cu alta. În cartea sa din 2000, [10] printre alte câteva puncte originale referitoare la testul Turing, savantul literar Peter Swirski a discutat în detaliu ideea a ceea ce el a numit testul Swirski, în esență testul invers Turing, menționând că depășește cele mai multe obiecții la versiunea standard. Realizând această idee, RD Hinshelwood [11] a descris mintea ca un „aparat de recunoaștere a minții”. Provocarea ar fi ca computerul să poată determina dacă interacționează cu un om sau cu un alt computer. Aceasta este o extensie a întrebării inițiale la care Turing a încercat să răspundă, dar ar putea oferi un protocol suficient de precis pentru a defini o mașină care poate „gândi” într-un mod pe care l-am putea numi de obicei uman.

CAPTCHA este de fapt o formă de test Turing invers. Înainte de a putea efectua o acțiune pe un site web, utilizatorul este prezentat cu caractere alfanumerice într-o imagine grafică distorsionată și i se cere să le tasteze. Aceasta este menită să împiedice utilizarea sistemelor automate pentru abuzul site-ului. Rațiunea este că în prezent nu există un software suficient de sofisticat pentru a citi și reproduce imaginea distorsionată (sau altfel nu este disponibil utilizatorului mediu), deci dacă un sistem este capabil să facă acest lucru, este probabil să fie o ființă umană. Dezvoltarea unui software capabil să decripteze un CAPTCHA cu o anumită precizie, analizând tiparele din motorul de generație, a început imediat după crearea CAPTCHA-urilor. [12] În 2013, cercetătorii de la Vicarious (o companie dedicată dezvoltării inteligenței artificiale) au anunțat că au creat un sistem pentru a rezolva provocările Google CAPTCHA, Yahoo! și PayPal până la 90% din timp. [13] În 2014, inginerii Google au demonstrat un sistem capabil să învingă provocările CAPTCHA cu o precizie de 99,8%. [14]

Premiul Test Hutter

Organizatorii Premiului Hutter consideră că comprimarea textului în limbaj natural este o problemă de inteligență artificială, echivalentă cu trecerea testului Turing. [15] Testul de compresie a datelor are unele avantaje față de majoritatea versiunilor și variantelor unui test Turing. De fapt, acest test oferă o singură valoare care poate fi utilizată direct pentru a compara care dintre cele două mașini este „mai inteligentă”; de asemenea, nu necesită ca computerul să fie mințit de observatorul judecătorului. Principalele dezavantaje sunt că nu este posibil să se testeze oamenii în acest fel și nu se știe care „scor” particular obținut la test (dacă există) este echivalent cu trecerea unui test Turing de către un om.

Alte teste bazate pe compresia sau complexitatea Kolmogorov

La sfârșitul anilor 90 ai secolului al XX-lea este propusă o abordare, care a apărut mult mai devreme, dar legată de premiul Hutter menționat anterior. Aceasta este includerea problemelor de compresie într-un test Turing extins. [16] Alte protocoale operează prin dovezi care derivă în întregime din complexitatea lui Kolmogorov . [17] Unele teste de-a lungul acestei linii sunt prezentate de Hernandez-Orallo și Dowe . [15] IQ Algorithmic , sau AIQ, este în schimb o încercare de a converti măsura Inteligenței Universale teoretizată de Legg și Hutter (bazată pe inferența inductivă a lui Solomonoff ) într-un test practic al inteligenței artificiale. [15] Cele două avantaje principale ale unora dintre aceste teste sunt aplicabilitatea lor la inteligențele neumane și absența cerințelor pentru testerii umani.

Testul lui Ebert

Testul Turing a inspirat testul Ebert propus în 2011 de criticul de film Roger Ebert, care este un test pentru a vedea dacă o voce sintetizată pe computer are suficiente abilități în ceea ce privește intonația, flexiunea, sincronizarea și așa mai departe, pentru a face vocea să râdă. oameni. [18]

Notă

  1. ^ Alan M. Turing, Computing machines and intelligence Arhivat 2 iulie 2008 la Internet Archive ., In Mind , 59, pp. 433-460, 1950. Adus 12-12-2009.
  2. ^ Oppy, Graham & Dowe, David (2011) The Turing Test. Stanford Encyclopedia of Philosophy
  3. ^ Edd Gent , Testul Turing: abordarea pe mai multe căi a computerului inspirat de creier , 2014. Accesat la 1 iunie 2018 (arhivat din original la 3 iunie 2016) .
  4. ^ McCorduck , pp. 503-505 , Feigenbaum .
  5. ^ Kurzweil, Ray (2005), Singularitatea este aproape, Penguin Books
  6. ^ a b Un salt de la artificial la inteligență
  7. ^ http://tech.groups.yahoo.com/group/arcondev/message/337
  8. ^ Chris McKinstry , Minimal Intelligent Signal Test: An Alternative Turing Test , în Canadian Artificial Intelligence , n. 41, 1997.
  9. ^ Bion, WS (1979), „A face tot posibilul pentru o treabă proastă”, seminarii clinice și patru lucrări, Abingdon: Fleetwood Press.
  10. ^ Swirski, Peter (2000), Între literatură și știință: Poe, Lem și explorări în estetică, științe cognitive și cunoștințe literare, McGill-Queen's University Press
  11. ^ Hinshelwood, RD (2001), Mentalitate de grup și având o minte: reflecții asupra lucrării lui Bion asupra grupurilor și asupra psihozei
  12. ^ Jitendra Malik și Greg Mori, Breaking a Visual CAPTCHA .
  13. ^ Pete Pachal, Captcha FAIL: Cercetătorii creează cel mai popular test de Turing de pe web .
  14. ^ Liam Tung, algoritmul Google aruncă CAPTCHA cu o precizie de 99,8% .
  15. ^ a b c Tests of Machine Intelligence Shane Legg / Marcus Hutter - decembrie 2007. http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.126.9552&rep=rep1&type=pdf
  16. ^ DL Dowe și AR Hajek, O extensie de calcul la testul Turing , în Proceedings of the 4th Conference of the Australasian Cognitive Science Society , 1997. Accesat la 21 iulie 2009 (arhivat din original la 28 iunie 2011) .
  17. ^ Jose Hernandez-Orallo, Dincolo de testul Turing , în Journal of Logic, Language and Information , vol. 9, nr. 4, 2000, pp. 447–466, DOI : 10.1023 / A: 1008367325700 . Adus pe 21 iulie 2009 .
  18. ^ Alex_Pasternack, Un MacBook i-ar fi dat vocea lui Roger Ebert, dar un iPod i-a salvat viața (Video) , placa de bază , 18 aprilie 2011. Accesat la 12 septembrie 2011 (arhivat din original la 7 aprilie 2012) .
    „El îl numește„ Testul Ebert ”, după standardul AI al lui Turing ...” .

Bibliografie

Elemente conexe

Alte proiecte

linkuri externe

Controlul autorității LCCN (EN) sh93008808 · GND (DE) 4770569-3 · BNF (FR) cb16644546h (data)
Informatică Portal IT : accesați intrările Wikipedia care se ocupă cu IT