Существует ли «разум из машины» — главное о тесте Тьюринга

[responsivevoice_button voice=”Russian Female” buttontext=”Прослушать статью”]

 

Рано или поздно роботы научатся осмысленно разговаривать с человеком, улавливая ноты иронии, сарказма или риторические высказывания. Создание искусственного интеллекта станет довольно важным шагом для человечества. Но до сих пор мы точно не знаем, когда именно машина обретает разум и как отличить его от обычного сложного набора алгоритмов.

В 1950 году математик Алан Тьюринг предложил эмпирический тест, позже названный в его честь. В стандартной формулировке идея теста звучит следующим образом: «Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы пользователь должен определить, с кем разговаривает: с машиной или другим человеком. Задача машины при этом – ввести человека в заблуждение. С тех пор данный тест всё чаще приводится в качестве важного порога, который должен преодолеть искусственный интеллект на пути к разуму.

[aesop_parallax img=”https://www.imena.ua/blog/wp-content/uploads/2015/09/cpu-424812_1920.jpg” parallaxbg=”on” caption=”Существует немало других аспектов «разумности», которыми стандартный тест пренебрегает. Современные учёные предлагают модернизировать наработки Алана Тьюринга. Новым критерием «разума» для компьютера предлагают считать не способность поддерживать правдоподобный разговор, а наличие воображения.” captionposition=”top-left” lightbox=”off” floater=”on” floaterposition=”left” floaterdirection=”up”]

 Мыслящий компьютер – за и против

Лучшей иллюстрацией этой идеи, как ни странно, могут послужить игры. Сам Тьюринг в своё время предложил с шахмат начать доказательство разума из машины. Компьютер, способный соперничать с человеческими когнитивными возможностями или превзойти их в чём-то более сложном, чем простой перебор цифр, несомненно, может считаться мыслящим. Теорию в пух и прах разбил компьютер Deep Blue, одержавший победу над чемпионом мира по шахматам Гарри Каспаровым в 1997 году. Машина всё ещё не способна заменить человека, однако её победа дала нам алгоритмы, фактически непобедимые в покере.

С другой стороны, можно посмотреть на современные видеоигры. Искусственный интеллект, управляющий противниками, весьма силён во всём, что касается точных вычислений. Да, машина может стрелять несравнимо более метко, чем человек, но как только дело доходит до задач, требующих творческого подхода или импровизации – компьютер бессилен. Это особенно хорошо видно на примере современных стратегических игр, в которых искусственному противнику выдают чуть ли не неограниченный карт-бланш, скажем, на создание боевых единиц или бесконечные ресурсы.

Несколько лет назад, при создании очередной игры серии Battlefield издательство ЕА пригласило настоящих морских пехотинцев «сыграть» против разработанного программистами искусственного интеллекта, который якобы умел тактически мыслить и вести себя нестандартно. Профессиональные военные командовали игроками, ставя перед ними тактические задачи. В итоге человек проигрывал только, когда дело касалось механических действий – скорость реакции или меткость стрельбы у людей действительно ниже, чем у машины. Но машина оказалась совершенно неспособна мыслить категориями тактики или стратегии.

Впрочем, современные машины не чужды импровизации. Существующий на сегодняшний день музыкальный компьютер lamus пишет чудесную музыку, которую, при всём желании, не так-то просто втиснуть в рамки алгоритмов. Разработчик lamus провёл свой «тест Тьюринга», попросив 250 субъектов, половина из которых была профессиональными музыкантами, прослушать одну из композиций, и музыку похожего стиля, написанную людьми, и решить, кто есть кто. Произведения компьютера были совершенно неотличимы от композиций людей, мнения опрашиваемых разделились примерно пополам.

Тест без критериев

Вышеприведенные примеры убедительно демонстрируют лишь одно – критерии существующего теста Тьюринга нуждаются, как минимум, в определённой переоценке. Возможно, этот тест следует воспринимать не как поиск разума в машине, а как средство для определения возможности машины? 

[aesop_parallax img=”https://www.imena.ua/blog/wp-content/uploads/2015/09/seminar-594125_1280.jpg” parallaxbg=”on” caption=”Развивая эту идею, исследователи из США разработали «визуальный тест Тьюринга» для системы компьютерного зрения, которая научилась извлекать осмысленные отношения и тезисы из сцены – точно так же, как это делает человек.” captionposition=”top-left” lightbox=”on” floater=”on” floaterposition=”left” floaterdirection=”up”]

Так, глядя глядя на уличную сцену, компьютер уже может ответить на вопросы: «Идёт ли первый человек по тротуару?», «Взаимодействует ли второй человек с каким-нибудь объектом?», «Разговаривают ли человек два и человек три?» Машина действительно понимает, что происходит на этих картинках, но делает ли это её разумной?

В 2014 году выходец из Украины инженер Евгений Демченко создал компьютер, успешно притворившийся юным одесситом. Впервые в истории компьютер, который представился 13-летним Евгением Густманом, смог обмануть человека в электронной переписке. Критики теста уже отметили, что это весьма сомнительное достижение – пускай бот прошёл тест, но в чём же его польза? В данный момент бот доступен в интернете, поболтать с ним может любой желающий, однако к украинскому программисту всё ещё не выстраиваются очереди учёных и специалистов, желающих заполучить электронного «Евгения Густмана» в своё распоряжение. При личном общении и вовсе выясняется, что машина, прошедшая тест, может отвечать невпопад или обходиться пространными общими фразами. Какой же толк от системы, справившейся с тестом Тьюринга – не знает даже сам её создатель.

В заключение можно отметить, что на сегодняшний день в мире существует немало систем, так или иначе «проходящих» знаменитый тест. Тем не менее, в продажу всё ещё не поступили роботы-дворецкие с чувством юмора, а при создании современных сложных систем всё ещё приходится полагаться на старые-добрые алгоритмы и человека-оператора. До изящной реализации знаменитого теста человечеству ещё нужно как следует потрудиться.

Читайте также:

Почему капитализм хочет нас съесть?

Люди хотят знать об алгоритмах – но не очень много

Экспертное мнение: крупнейшие технологические тренды

Композитор на базі штучного інтелекту: на що здатний Google Music Transformer?