Что такое тест тьюринга: Тест Тьюринга | это… Что такое Тест Тьюринга?

Тест Тьюринга

«Однажды им стало известно, что на далеком острове за океаном живет ученый,

по имени Тьюринг, умеющий создавать автоматы».

С. Лем. «Магелланово облако»

Английский математик Алан М. Тьюринг, один из создателей логических основ вычислительной техники, поставил вопрос: возможно ли сконструировать такое кибернетическое устройство, которое в разговоре невозможно было бы отличить от человека? Компьютер успешно пройдет тест Тьюринга, если человек-экспериментатор, задавший ему в письменном виде определенные вопросы, не сможет определить, получены ли письменные ответы от другого человека или от некоторого устройства.

В повести Е. Велтистова «Электроник — мальчик из чемодана» профессор Громов организует такое тестирование. Машина при этом была запрограммирована на ложь, а человек давал правдивые ответы. Об этом не сразу, но догадался приглашённый экспериментатор. Однако не всё так просто; скрытым ассистентом Громова был кристальной чистоты человек, каких очень немного. В аналогичном эксперименте человек «под маской» был разоблачён после умело поставленного вопроса: приходилось ли ему в жизни совершать поступки, за которые стыдно до сих пор? У кибернетической же машины совести попросту нет («Кто за стеной?»).

Но совершенные роботы-андроиды способны на нехарактерные для них решения исходя из чисто логических мотиваций, напоминающих человеческие инстинкты. Чтобы докопаться до таинств зарождения искусственного интеллекта, в рассказе С. Лема «Дознание» решено использовать уникальный случай оценить психологическую обстановку в смешанном космическом экипаже. При этом Пиркса в качестве экспериментатора не уведомляют о том, кто именно из членов экипажа — робот-андроид, чтобы исключить возможное предвзятое отношение к роботам с его стороны. Более того, никто в экипаже не располагает достоверной информацией об остальных, а робот запрограммирован говорить, что он человек.

В фильме «Бегущий по лезвию бритвы» для распознавания репликантов используется тест Войта-Кампфа (некий аналог теста Тьюринга и полиграфа). Проходя этот тест, репликанты выдают себя нервной реакцией на личные вопросы. Но в романе Ф. Дика «Мечтают ли андроиды об электроовцах?», по мотивам которого снят фильм, тест Войта-Кампфа базируется на неспособности репликантов сопереживать. Но кто мешает обладателю искусственного интеллекта подвергнуть самого себя тестированию, чтобы переоценить действительность? На этот вопрос может быть получен положительный ответ (Ф. Дик «Электрический муравей»), но могут сложиться обстоятельства с ограничениями личной свободы (С. Лем «Маска»).

Надо ли «уравнивать» интеллекты и чувства человека и машины? В романе «Выбор по Тьюрингу» Г. Гаррисона и М. Мински представлено будущее людей, утративших человечность из-за того, что в их мозг вживлен компьютер. А «очеловеченная», наделенная пониманием машина с искусственным интеллектом, в чью память скопировали и внесли информацию, поступившую из головного мозга человека, всё равно не может заменить своего создателя. Бездушная же машина, наделённая человеческим интелектом, может не просто стать опасной, но и погубить собственного создателя. Что-то подобное произошло и в фильме «Из машины».

Но читателю возможно интересно будет узнать о любопытном случае произошедшем в технологическом университете Джорджии (США). Преподавательница из этого университета, 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. Робот «Джилл» вместе с еще девятью преподавателями-людьми помогала около трёмстам студентам разрабатывать программы, касающиеся дизайна презентаций, например, грамотного подбора картинок-иллюстраций. Робот был включен в университетскую программу обучения, чтобы избавить преподавателей от огромного потока вопросов, с которыми к ним обращаются в процессе обучения студенты. При этом «Джилл» способна к обучению, в отличие от интернет-чатботов. Строго говоря, можно сказать, что этот робот-педагог таки успешно прошёл знаменитый тест Алана Тьюринга.

© Р.Ю. Масленников, с дополнениями Oreon

Синонимы:

Тьюринга тест

Тест Тьюринга устарел. Как проверить искусственный интеллект на разумность?

Текст Роман Фишман


Нам не обязательно знать, почему самолет летает. Но каждый пассажир хочет быть уверенным, что техника работает, как задумано. Что творится внутри искусственного интеллекта, неизвестно даже создателям подобных систем. Но люди постоянно ищут способы убедиться, что компьютерный разум действительно разумен

Самый известный способ проверить машину на «разумность» предложил один из отцов-основателей информатики Алан Тьюринг. Получивший его имя тест описан в классической статье 1950 года «Вычислительные машины и разум», хотя известно, что саму задачу ученый позаимствовал из по­пуляр­ной в викторианской Англии игры в имитацию. Суть ее состояла в том, чтобы ведущий, не видя сидящих за ширмой игроков и лишь обмениваясь с ними записками, определил, кто из них мужчина, а кто женщина. Так же, по мысли Тьюринга, можно поступить и с компьютером. Если судья, переписываясь с кем-то с помощью компьютерной консоли, примет машину за живого человека, — ​считаем, что испытание она выдержала. В самом распространенном варианте теста на разговор дается ограниченное время, а для вынесения решения необходимо решение двух из трех судей, общающихся с компьютером.

Алан Тьюринг. Британский математик, информатик, криптограф. Создатель концепции «машина Тьюринга» — ​теоретической основы любых современных вычислительных систем. Работал в Манчестерском и Кембриджском университетах. Во время Второй мировой войны нашел методы для взлома шифров военно-морского флота и высшего командования Германии. Стал одним из разработчиков первых, еще ламповых, компьютеров. В 1951 году собрал первый компьютер, способный генерировать музыку.

Американский изобретатель Хью Лёбнер организовал ежегодные соревнования на прохождение теста Тьюринга, которые проводятся с 1990 года. По условиям золотая медаль будет присуждена программе, которая выполнит задания, сформулированные с использованием визуальной и звуковой информации, а серебряная — ​за прохождение классического текстового теста. До сих пор участники добирались лишь до бронзы, вручаемой за самую убедительную попытку

Естественный путь

Испытание: ЕГЭ для роботов

Некоторые специалисты предлагают оценивать искусственный интеллект так же, как это делается с естественным: с помощью школьных экзаменов и тестов, вплоть до ЕГЭ. Таким путем движутся, в частности, разработчики из Алленовского института ИИ, нейросеть которых справилась с задачами по математике. Действительно, такие задания требуют хорошего уровня владения естественным языком и разнообразных знаний об окружающем мире. Однако даже полностью лишенная интеллекта машина может давать правильные ответы, пользуясь информацией из интернета как справочником.

Критики подобного подхода опираются на мысленный эксперимент «китайская комната», который придумал Джон Сёрл. Представим, что у нас есть полный набор инструкций о том, какой исходящий иероглиф служит подходящим ответом на любой входящий. Тогда мы сможем адекватно поддерживать диалог по переписке, не зная китайского языка и вовсе не понимая сути разговора, а просто следуя указаниям. «Китайская комната» ставит под сомнение как экзаменационный тест, так и классический тест Тьюринга.

Джон Сёрл. Американский философ, профессор Калифорнийского университета в Беркли. В 1980 году ввел в обиход термин «сильный искусственный интеллект» — ​ИИ, который может обосновывать и решать проблемы, мыслить и осознавать себя как личность. По описанию Сёрла, компьютер, обладающий сильным ИИ, «будет разумом в том же смысле, в котором человеческий разум — ​это разум».

Визуальное мышление

Испытание: картинки Шолле

Разработчик из Google Франсуа Шолле предлагает оценивать «сильный» ИИ по выполнению простых задач, связанных с абстрактным мышлением и способностями к обобщению, как в тестах на IQ. Для начала показывается пара картинок, связанных простым преобразованием: например, на одной объект показан вертикально, на другой развернут горизонтально. Компьютер должен разобраться, что за преобразование было использовано. Затем ему демонстрируют новую исходную картинку, к которой нужно дорисовать пару, используя то же преобразование.

Правда, пока что чаще не человек показывает картинки компьютеру, а наоборот. Речь идет о назойливых капчах, требующих от посетителя сайта доказать, что он не робот. Капча считается вариантом «обратного теста Тьюринга». Судьей здесь выступает компьютер, и именно он должен определить, с кем имеет дело в «диалоге». Для различения используют настолько искаженный текст или сложные визуальные образы, что пока с ними не справляются даже лучшие нейросети. По статистике, даже люди на решение капчи тратят в среднем 32 секунды.

Kuki. Чат-бот Kuki, написанный программистом Стивом Уорсвиком, ранее был известен как Mitsuku. Под этим именем он выиграл пять премий Лёбнера. Kuki притворяется 18-летней девушкой. Поболтать с ней можно во многих соцсетях и мессенджерах.


ДМИТРИЙ САЛИХОВ, Руководитель направления SBER AI

Тест Тьюринга был недееспособен с самого начала, но понятно это стало только недавно, в 2014-м, когда он был формально пройден. Притягательность теста — ​в его лаконичности: хотя строго определить интеллект не представляется возможным, простая методика может определить его наличие у машины. Однако тест упрекают в том, что он имеет дело не с интеллектом, а с поведением системы. Я бы сказал, что он испытывает понимание человеческого языка, тогда как настоящий интеллект включает и многое другое, недоступное для проверки в формате текстового общения. Но даже понимание языка можно тестировать по-разному. Формулировка Тьюринга не накладывает никаких специальных условий на формат диалога, его сложность и длительность. А именно здесь кроется основной подвох. Традиционный стиль онлайн-диалогов — ​обмен короткими репликами, чит-чат — ​легко имитируется большими языковыми моделями. Современная диалоговая система легко пройдет тест в стиле чит-чата. Но для выявления настоящего понимания нужно использовать специальные приемы, такие как языковые игры и мета-вопросы. Если бы я формулировал условия вместо Тьюринга, то обязательно бы уточнил: «Тест должны проводить подготовленные эксперты с применением методик, выявляющих понимание».

Чувство контекста

Испытание: схемы Вайногреда

Профессор Стэнфордского университета Терри Вайногред предложил тест с вопросами, которые требуют понимания взаимоотношений между объектами и окружающим миром. Например: «Приз не влезает в коричневый чемодан, потому что он слишком большой. Что здесь „он“?» Для человека правильный ответ кажется очевидным, однако мы хорошо понимаем, что такое «приз» и «чемодан», какие роли они играют в жизни. Компьютеру для этого не обойтись без общих знаний о мире и способности рассуждать.

Современные специалисты предъявляют к сильному ИИ еще более высокие требования, чем Вайногред: ИИ должен видеть контекст в информации разной модальности — ​текстовой, визуальной, звуковой. Например, предлагается, чтобы робот самостоятельно собрал шкаф из ИКЕА. Это требует понимания инструкций, соотнесения их с физическим миром и точной манипуляции реальными объектами.

Eugene Goostman. Женя Густман выиграл престижный конкурс ИИ, который провели в британском Университете Рединга в честь 60-летия со дня смерти Алана Тьюринга. На Премии Лёбнера бот не поднимался выше 4-го места. Программа Eugene Goostman, выполнившая формальные требования теста Тьюринга, вовсе не использует ИИ. Это хитроумный алгоритм, который опирается на заданные программистами схемы разговора и встроенные справочники. А главное, он умело притворяется подростком Женей, эмигрантом из Одессы, еще плохо говорящим по-английски, — ​с такого и взятки гладки.

Реальная жизнь

Испытание: кофейный эксперимент

Лучшим тестом «сильного» ИИ будет проверка способностей умной машины действовать в реальном мире — ​как минимум справиться с заданием, которое придумал для таких систем сооснователь Apple Стив Возняк. Звучит тест элементарно: надо войти в случайную кухню и, сориентировавшись здесь, самостоятельно приготовить чашку кофе. Однако такая задача лежит далеко за пределами возможностей современной робототехники и ­программирования.

Стив Возняк. Американский инженер и программист, потомок выходцев из Польши. В середине 1970-х разработал системы Apple I и Apple II, запустив революцию в области персональных компьютеров. В 1987 году покинул Apple из-за разногласий с партнерами, однако сохранил акции компании. Сегодня продолжает активную деятельность как преподаватель и филантроп, инвестор и разработчик. Член Нацио­нального зала славы изобретателей США, живая легенда и интернет-мем.

Искусственный интеллект создавался по образу и подобию человеческого мозга. Как устроены нейронные сети? Максимально простое объяснение:



Использованные источники: Материал опубликован в журнале «Цифровой океан» № 8, 2021, Donald Iain Smith / Photodisc / Getty Images, Science History Images / Alamy / Legion-media, carrollphoto / iStock.com, FranksValli (CC BY-SA), wayra / iStock.com, bunhill / iStock. com, SciePro / iStock.com, Gage Skidmore (CC BY-SA), metamorworks / iStock.com

Что такое тест Тьюринга?

Что означает тест Тьюринга?

Тест Тьюринга — это оценка, введенная Аланом Тьюрингом в 1950 году, чтобы определить, может ли кто-либо сказать, общается ли он с компьютерной программой после пяти минут разговора. Хотя за последнее десятилетие в области искусственного интеллекта (ИИ) были достигнуты значительные успехи, ни одна компьютерная программа не смогла пройти тест Тьюринга — пока.

Тесты Тьюринга противоречивы, потому что, хотя математик Алан Тьюринг интересовался идеей того, может ли машина думать, предложенный им тест этого не делает. Вместо этого тест Тьюринга, который проводится с помощью действия, называемого «Игра в имитацию», может использоваться только для оценки того, достаточно ли сильны возможности программы по обработке естественного языка (NLP), генерации естественного языка (NLG) и пониманию естественного языка (NLU). для кого-то, кто думает, что ответы, сгенерированные компьютером, исходят от человека.

Реклама

Techopedia объясняет тест Тьюринга

В 1950-х годах математик Алан Тьюринг опубликовал статью под названием «Вычислительные машины и интеллект». Тьюринга интересовала идея, что при определенных обстоятельствах машина может думать как человек. Он предложил модифицировать упражнение под названием «Игра в имитацию» для сбора данных и, надеюсь, ответа на вопрос.

Как работает игра Тьюринга в имитацию

Игра в имитацию была популярной салонной игрой в викторианскую эпоху. Требовалось, чтобы один человек (называемый следователем) задавал одни и те же вопросы мужчине и женщине в другой комнате, а затем угадывал, какой набор ответов исходил от женщины, а какой от мужчины.

Версия игры Тьюринга требует двух игроков и компьютера. Как и в оригинальной игре, один человек (следователь) помещается в отдельную комнату. Затем у следователя есть пять минут, чтобы отправить каждому из объектов в другой комнате вопросы и угадать, какой набор ответов был сгенерирован компьютером. Затем тест повторяется несколько раз с разными опросчиками.

Если группа следователей считает, что они общаются с другим человеком не менее 70 % времени — когда они фактически разговаривали с компьютерной программой — создатели программного обеспечения могут законно заявить, что их программный ИИ прошел тест Тьюринга. . Хотя за последние десять лет было сделано несколько заявлений, до сих пор не было компьютерной программы, которая, по общему мнению, прошла тест Тьюринга.

ELIZA Effect

Одна из первых компьютерных программ, которая могла убедительно имитировать человеческий разговор, называется ELIZA. Хотя этот болтун не смог пройти тест Тьюринга, он вдохновил на создание фразы Eliza Effect — термина, используемого для описания готовности людей приписывать человеческие качества компьютерной программе. Фраза часто используется как синоним олицетворения в контексте информационных технологий.

Реклама

Поделись этим термином

Связанные термины
  • Искусственный интеллект
  • Алан Тьюринг
  • Искусственный лингвистический компьютерный объект
  • Полностью автоматизированный общедоступный тест Тьюринга, позволяющий различать компьютеры и людей
  • Число Тьюринга
  • Машина Тьюринга
  • Недетерминированная машина Тьюринга
  • Понимание естественного языка
  • Значение
  • Интеллектуальное распознавание символов

Тест Тьюринга в ИИ — Javatpoint

следующий →
← предыдущая

В 1950 году Алан Тьюринг представил тест, чтобы проверить, может ли машина думать как человек или нет, этот тест известен как тест Тьюринга. В этом тесте Тьюринг предположил, что компьютер можно назвать разумным, если он может имитировать реакцию человека в определенных условиях.

Тест Тьюринга был введен Тьюрингом в его 1950 статья «Вычислительные машины и интеллект», в которой рассматривался вопрос «Может ли машина думать?»

Тест Тьюринга основан на игре для вечеринок «Игра в имитацию» с некоторыми модификациями. В этой игре участвуют три игрока, в которых один игрок — компьютер, другой игрок — человек-ответчик, а третий игрок — человек-дознаватель, который изолирован от двух других игроков, и его задача — найти среди двух из них, какой из игроков — машина.

Допустим, игрок А — компьютер, игрок Б — человек, а игрок С — следователь. Следователь знает, что один из них — машина, но ему необходимо определить это на основании вопросов и их ответов.

Разговор между всеми игроками осуществляется через клавиатуру и экран, поэтому результат не зависит от способности машины преобразовывать слова в речь.

Результат теста зависит не от каждого правильного ответа, а только от того, насколько его ответы похожи на ответы человека. Компьютеру разрешено делать все возможное, чтобы заставить следователя провести неправильную идентификацию.

Вопросы и ответы могут быть такими:

Следователь: Вы компьютер?

PlayerA (компьютер): Нет

Опросчик: Умножьте два больших числа, например (256896489*456725896)

Игрок А: Долгая пауза и дайте неверный ответ.

В этой игре, если следователь не может определить, где машина, а где человек, то компьютер успешно проходит тест, и говорят, что машина разумна и может думать как человек.

«В 1991 году нью-йоркский бизнесмен Хью Лебнер объявляет призовой конкурс, предлагая приз в размере 100 000 долларов за первый компьютер, который пройдет тест Тьюринга. Однако на сегодняшний день ни одна программа ИИ не приблизилась к прохождению теста Тьюринга в чистом виде».

чат-ботов для прохождения теста Тьюринга:

ELIZA: ELIZA — компьютерная программа для обработки естественного языка, созданная Джозефом Вейценбаумом. Он был создан, чтобы продемонстрировать возможность общения между машиной и человеком. Это был один из первых чатботов, которые попытались пройти тест Тьюринга.

Парри: Парри — болтун, созданный Кеннетом Колби в 1972 году. Парри был разработан для имитации человека с параноидальной шизофренией 9.0091 (самое распространенное хроническое психическое расстройство). Парри описывали как «ЭЛИЗА с характером». Парри был протестирован с использованием варианта теста Тьюринга в начале 1970-х годов.

Eugene Goostman: Eugene Goostman — чат-бот, разработанный в Санкт-Петербурге в 2001 году. Этот бот участвовал в различных тестах Тьюринга. В июне 2012 года на мероприятии Густман выиграл конкурс, объявленный крупнейшим в истории тестом Тьюринга, в котором он убедил 29% судей, что это был человек. Густман был похож на 13-летнего виртуального мальчика.

Китайская комната Аргумент:

Было много философов, которые действительно не соглашались с полной концепцией искусственного интеллекта. Самым известным аргументом в этом списке был « китайский номер ».

В 1980 году Джон Сирл представил мысленный эксперимент « Китайская комната » в своей статье « Разум, мозг и программа », которая противоречила действительности теста Тьюринга. Согласно его аргументу, « Программирование компьютера может помочь ему понять язык, но оно не приведет к реальному пониманию языка или сознания в компьютере».0091 .»

Он утверждал, что такие Машины, как ЭЛИЗА и Пэрри, могли легко пройти тест Тьюринга, манипулируя ключевыми словами и символами, но они не имели реального понимания языка. Так что это нельзя описать как «мыслительную» способность машины, такой как человек.

Характеристики, необходимые машине для прохождения теста Тьюринга: