Пройти тест тьюринга онлайн бесплатно: Тест Тьюринга для переводчиков: вычисли машину

Читать онлайн «Об ИИ без мифов. Путеводитель по истории Искусственного Интеллекта», Леонид Черняк – ЛитРес, страница 2

Тьюринг и AI

Имя Алана Тьюринга неотделимо от AI, чаще всего его связывают с возможностью создания думающей машины. В качестве подтверждения указывают на тест Тьюринга, он де позволяет судить о наличии интеллекта у машины. Но истинный вклад Тьюринга в дело AI намного значительнее, чем приписываемые ему общие рассуждения о возможности создания AI и теста. Еще в конце 40-х годов он предсказал практические пути, могущие привести к созданию «умной машины» (термина AI тогда еще не было), ни в малейшей степени не связанные с тестом. Мысли, высказанные более 70 лет назад, сегодня ценны с исторической точки зрения, но не только, основываясь на них, удается лучше понять нынешнюю ситуацию. Тьюринг, как пророк, совершенно точно предсказал два альтернативных подхода к AI: один «сверху-вниз» – этот подход мы сегодня называем символьным, а другой – «снизу-вверх», мы его называем коннекционизмом, заимствую термин из науки когнитивистики. Дальнейший процесс развития AI принял форму параллельной эволюции (коэволюцию) двух спрогнозированных Тьюрингом подходов, в рамках каждого сложился свой поток событий, во взаимосвязи они образуют историю AI. В этих условиях задача автора книги свелась к изложению событий, связанных с символьным и коннекционистским подходами.

О Тесте Тьюринга

Но начнем с теста и его места в истории AI. Сегодня о нем чаще всего вспоминают в связи с проводимым с 1990 года соревнованием Loebner Prize, где участвуют программы, претендующие на прохождение теста, жюри оценивает удалось им это или нет. Приз был учрежден изобретателем и социальным активистом Хью Лебнером (Hugh Loebner, 1942–2016). За минувшие тридцать лет несколько программных машин-участников по мнению жюри смогли пройти тест Тьюринга, чем «доказали свою разумность».

Поначалу Loebner Prize рассматривали всерьез, даже сам праотец AI Марвин Минский некоторое время публично поддерживал это соревнование. Но спустя годы тот же Минский категорически отрекся, заявив, что прохождение теста не имеет никакого отношения к исследованиям в области AI, вскоре к такому же мнению пришли многие серьезные ученые. Это действительно так, потому что претенденты используют какие-то ухищрения дабы произвести впечатление разумности на жюри, не более того. В 2008 году этот трюк удался Жене Гусману, виртуальному мальчику из Одессы, созданному российскими программистами, тогда отечественная пресса взахлеб говорила о нем, а сейчас едва ли кто вспомнит об этом «триумфе». К настоящему времени Loebner Prize выродился в привлекательное для любителей соревнование, сравнимое с такими как гонки роботов в лабиринте или футбол с участием роботов.

Тест был описан Тьюрингом в статье «Вычислительные машины и разум» (Computing Machinery and Intelligence, 1950), а его идея и название заимствованы у домашнего развлечения, известного как «Игра в имитацию». Впервые статья с описанием теста появилась на страницах малотиражного сугубо философского издания Оксфордского университета. Его название Mind, что можно перевести как размышления, оно являет собой пример «чисто английского», сугубо академического сборника, периодически выходящего с 1876 года. Mind относится к категории journal, то есть ориентирован на более узкий круг читателей, чем magazine, но по-русски обоим соответствует одно слово – журнал. На страницах Mind публикуются философские статьи, которые не претендуют на математическую строгость и уж тем более на практическую реализацию описанного в них. Выбор Mind как места для «Вычислительных машин и разума» представляется странным и как-то не вполне согласуется с позиционированием Тьюринга в науке. Он человек дела, его работы – это сочетание математики с инженерией, например, та же Машина Тьюринга или применение байесовской статистики в криптографическом проекте Ultra. Не исключено, что статья так бы и осталась в анналах Mind, но в 1956 году, синхронно с появлением на свет термина AI она была извлечена на свет и перепечатана в антологии The World of Mathematics, далее первопроходцы AI возвели ее в культ.

Научный авторитет Тьюринга был и остается настолько высок, что на протяжении тридцати лет оспаривать статус теста не решался никто. Первым посягнувшим оказался профессор Калифорнийского университета в Беркли Джон Серл (John Searle, 1932), автор статьи «Сознание, мозг и программы» (Minds, Brains, and Programs, 1980). В ней он описал свой мысленный эксперимент Китайская комната, посредством которого показал возможность имитации разумного поведения, без наличия какого-либо интеллекта. Сначала труд Серла приняли в штыки, но после 2000 года на тест посыпался град критики.

Начало критике положил Дуглас Ленат (Douglas Lenat, 1950), создатель самой мощной и единственной существующей на данный момент экспертной системы Cyc, он назвал тест Тьюрига идиомой red herring, что буквально значит «копченая селедка». (Происхождение идиомы таково – эту пахучую селедку охотники использовали как отвлекающее средство при натаскивании бассет-хаундов, приучая собаку бежать по следу, не отвлекаясь на посторонний запах.)

Один из самых известных диджерати (слово digerati образовано сочетанием понятного digital и literati, так называют представителей литературной элиты) и автор термина виртуальная реальность Джарон Ларнье (Jaron Lanier, 1960) написал в New York Times: «Предположение Тьюринга, что прошедший тест компьютер обретает ум и становится человекоподобным, столь же нелепо как утверждение, что работающий на компьютере человек становится тупее и более похожим на него».

И даже сам Марвин Минский заявил в 2003 году, что, развиваясь по пути указанному Тьюрингом, AI дошел до состояния мозговой смерти, он использовал термин brain-dead.

Ярость, с которой новоявленные критики набросились на тест Тьюринга невольно вызывает в памяти строки Константина Бальмонта: «Тише, тише совлекайте с древних идолов одежды, слишком долго вы молились, не забудьте прошлый свет…». Те, кто только что молились на Тьюринга, и Минский в первую очередь, стали его ниспровергателями. Почему? Да потому, что они с выгодой для себя свели все его наследие Тьюринга в области AI к одной статье, а исчерпав ее потенциал, решили от нее избавиться.

Статья «Вычислительные машины и разум»

Прежде, чем перейти к более значимому труду, где Тьюринг действительно указал путь в будущее AI, зададимся вопросом: «Если тест оказался заблуждением, то как же в таком случае следует относиться к «Вычислительным машинам и разуму», где он изложен? При глубоком погружении в статью складывается непреодолимое ощущение, что перед нами образец джентельменского розыгрыша высокого класса, на который купились очень многие. Если читать статью в оригинале, то нельзя не заметить присутствие в ней британского юмора, не удается отделаться от впечатления о сознательной мистификации. Тьюринг провоцирует читателя, когда начинает с прямого вопроса: «Могут ли машины думать?», подцепив его таким образом на крючок, он в том же абзаце ловко заменяет этот вопрос на другой: «Может ли машина совершать действия, неотличимые от обдуманных действий?». Совершив эту очевидную подмену понятий, он нисколько не утруждает себя необходимостью доказывать тождество двух разных способностей – мыслить и имитировать мышление. Вот она, предпосылка к появлению систем, проходящих тест в конкурсе Loebner Prize и им подобных, которые могут лишь имитировать мышление, но никак не мыслить, поэтому-то они и не имеют никакого значения для развития AI. Странно, как же удавалось десятилетиями не замечать сознательной «мины» – намеренного отождествления двух совершенно разных способностей? Не признав статью розыгрышем, невозможно понять как такой трезвомыслящий человек как Тьюринг мог предложить столь поверхностный тест, основанный не на чем-то ином как на «Игре в имитацию».

Возникает естественный вопрос: «А не является ли сама статья игрой в имитацию?» В рассуждениях об имитации мышления он был не первым, еще Дени Дидро (Denis Diderot, 1713–1784) в «Философских мыслях» (1746) не без иронии написал: «Если мне покажут попугая, способного ответить на любой вопрос, то я без сомнения признаю его разумным существом». Что же до «Игры в имитацию», то была популярна в начале XIX века, в период Первой промышленной революции, которая породила не только новую моду, например на шляпы-цилиндры, форма которых адресует нас к паровой машине, но и тягу британских аристократов к науке и к разного рода интеллектуальным салонным развлечениям. По правилам этой игры две команды, разделенные ширмой, пытаются узнать что-то одна у другой друга посредством обмена записками.

Не только слово имитация, но и метод доказательства вызывают убеждение в том, что перед нами ни что иное как гениальная мистификация, здесь нарушена принятая в науке каноническая последовательность: от гипотезы к постановке задачи, а далее к доказательству. Вместо нее Тьюринг произвольным образом выбирает девять вольно подверстанных утверждений, из которых якобы следует, что создание думающей машины невозможно, а далее успешно опровергает их. И это доказательство? Наиболее серьезный из опровергаемых аргументов Тьюринг заимствовал у Ады Лавлейс, он изложен в записке, адресованной тем, кто пытались найти признаки разума в механической Аналитической машине Чарльза Беббиджа. Более детально о мыслях Ады Лавлейс относительно разумности Аналитической машины будет написано в Главе 3.

Трудно представить, чтобы Тьюринг не понимал слабости предложенной им модели рассуждений о думающей машине, конечно же, это была шутка. Однако приверженцы Сильного AI в нужный им момент превратили шутку в свой катехизис, можно удивляться тому, что философское сообщество тоже попалось на наживку и началась бесконечная схоластическая полемика о возможности или невозможности создания AI, превосходящего разум человека.

«Умная машинерия» и два подходах к AI

Преувеличенное внимание к «Вычислительным машинам и разуму» оставило в тени другую, куда более значимую для AI работу – отчет «Умная машинерия» (Intelligent Machinery, IM), написанный Тьюрингом раньше, в 1948 году. Тьюринг использовал названии не machine, переводимое как машина, а machinery, этому слову точнее соответствует устаревшее в русском машинерия, трактуемое в словарях как совокупность машин, механизмов, технического оборудования. Таким образом он не связывает себя с определенным типом машины. Научное достоинство этой работы подтверждается тем, что в роли ее заказчика выступила Национальная физическая лаборатория (NPL), где создавались не только первые британские компьютеры, но и атомная бомба. В этом труде нет никаких поводов, дающих апологетам Сильного AI пищу для праздномыслия. Сорок с лишним лет IM оставался внутренним документом NPL, роковым в его судьбе оказалось пристрастие к секретности англичан, они же, например, более полувека хранили в тайне проект Ultra и потерявший актуальность компьютер Colossus. Случись публикация IM раньше, эта работа наверняка заняла бы более высокое место в научном наследии Тьюринга, чем «Вычислительные машины и разум», а главное оказала бы позитивное влияние на развитие AI.

 

В IM Тьюринг гениально предсказал возможные направления в развитии AI, здесь он не занимается мыслительным эквилибристикой или вербальными доказательствами способности машины мыслить, напротив, он предельно строг и рационален. Заметим, что Тьюринг не ограничивает технические средства для IM компьютером, хотя уже тогда было хорошо известно, что такое цифровые компьютеры, над созданием которых он работал, начиная с 1944 года. Первым был Colossus, хотя и цифровой, но еще электронно-механический специализированный компьютер, предназначенный только для дешифровки немецких радиограмм. Алгоритмы, разработанные для него Тьюрингом, основывались на Байесовской теории вероятностей, возможно, это был первый случай практического применения этой теории. Сразу же после окончания войны Тьюринг выполнил для той же NPL эскизный проект «Предложение по электронному калькулятору» (Proposed Electronic Calculator), который был использован при построении английского компьютера-прототипа ACE (Automatic Computing Engine). Поученный в процессе разработки опыт пригодился английским ученым и инженерам в 1947 году при создании первого в мире цифрового программируемого компьютера EDSAC (Electronic Delay Storage Automatic Calculator).

В IM Тьюринг поражает своей прозорливостью: он обосновал возможность существования двух альтернативных подходов к созданию AI, и, как показало будущее, эта дихотомия оказалась верной на 100 %. Один из возможных подходов он назвал подходом «сверху вниз» (top down), его суть в прямом переносе человеческих знаний в машину, позже этот подход за способ передачи был назван символьным. Начиная с 1956 года символьный подход доминировал, он развивался с переменным успехом, пока не достиг предела своего совершенства в экспертных системах и инженерии знаний, но в конечном счете он оказался тупиковым.

Второй подход Тьюринг назвал «снизу вверх» (bottom up), он строится на качественно ином предположении, не имеющем столь древних философских корней. Реальные предпосылки к такому подходу впервые возникли у нейрофизиологов в 30-е годы прошлого века, их работы подтолкнули к мысли о машине, представляющей собой искусственно созданную нейронную сеть (Artificial Neural Network, ANN).

Деление возможных подходов к AI на два – на top down и на bottom up оказалось воистину провидческим, как почти все, что сделал Тьюринг за свою короткую жизнь. Действительно AI в последующем развивался независимо по указанным им альтернативным направлениям. Детальнее о каждом из двух – символьном и коннекционизме, о том, как складывалась их история на протяжении восьми десятилетий, мы расскажем в этой книге. Здесь же можно ограничиться замечанием о том, что символьный подход был востребован в 60–90-е годы. Неудивительно, ведь он обещал невероятно быстрые результаты без особых научных вложений, казалось, что для создания AI достаточно написать соответствующие программы для уже существующих или проектируемых компьютеров. И напротив, развитие коннекционизма в силу целого ряда объективных и субъективных причин, прежде всего из-за отсутствия нужной теории и технологий моделирования ANN, было отложено на несколько десятилетий. Однако в XXI веке ситуация развернулась на 180 градусов, символьный подход ушел в забвение и восторжествовал коннекционизм. На данный момент практически все известные внедрения AI основываются исключительно на коннекционизме. Он стал фундаментом всей индустрии AI, созданной за последние 10 лет, а примеры сохранившихся систем на базе символьного подхода во всем мире можно пересчитать по пальцам.

В главе 4 будет описана история символьного подхода к AI, а в главе 5 коннекционистского.

Проблема души и тела (психофизиологическая проблема) и эффект AI

Остановимся на одной из причин, почему один из подходов оказался тупиковым, а у второго, во всяком случае так видится сейчас, перспективы ничем не ограничены. Создание работающих систем с AI связано с проблемой, схожей с той, которую немецкие психофизиологи обозначили в середине прошлого века, назвав ее Leib-Seele Problem или Psychophysisches Problem, в английский вошел перевод первого варианта Mind and BodyProblem, в русский же второго – Психофизиологическая проблема. Отношения между душой и телом играют центральную роль в современной медицине, психотерапии и психопатологии. Разумеется, с моделью мозга все гораздо проще, но принцип тот же, AI, как сознанию человека, нужна материальная оболочка, тело. В середине пятидесятых начались первые исследования в области символьного подхода к AI и тогда без каких-либо сомнений на роль тела назначили компьютеры, рассуждая следующим образом: мозг оперирует символами и компьютер оперирует символами, раз так, то почему бы и не вложить в него мыслительные способности (по Тьюрингу, сверху-вниз). Однако при этом не учли одной вещи, того, компьютер в том виде как он сегодня существует является программируемым устройством и инструментом для создания AI должно стать программирование. Программируемый мозг – нонсенс.

Нынешние компьютеры – прямые наследники тех, которые создавались в сороковые годы прошлого века с единственным желанием – автоматизировать трудоемкие процедуры расчетов и только, ничего иного от них и не ожидали. Но неожиданно оказалась, что путем перепрограммирования те же компьютеры можно использовать для решения множества иных задач.

Все существовавшие и существующие компьютеры строятся по одной из двух архитектур, созданных три четверти века назад. В подавляющем большинстве (99,9 %) по принстонской, которую не вполне справедливо называют фон-неймановской (ФНА). Неизмеримо меньшее число специализированных сигнальных процессоров созданы по альтернативной гарвардской архитектуре. Этими двумя архаичными на сегодняшний день решениями ограничено все разнообразие компьютерных архитектур. Их объединяет главное – программный принцип управления последовательным выполнением команд, в том и другим случае процессор отрабатывает записанную в память программу. В первом случае данные и программа хранятся в общей памяти, а во втором – раздельно. За семьдесят с лишним лет в ФНА внесены многочисленные усовершенствования, способствующие компенсации присущих ей врожденных недостатков – неспособности к распараллеливанию вычислений, ограничение пропускной способности канала процессор-память (проблема бутылочного горла) и других.

Программное управление известно с античных времен, о его использовании в автоматонах подробно рассказано в главе 3. На компьютеры его распространил Чарльз Беббидж, создав проект Аналитической машины, для этого он, с одной стороны, позаимствовал математические принципы разделения сложных расчетов на простые операции у Гаспара де Прони, а с другой, идею записи программы на перфокарты у Жозефа Жаккара, изобретателя ткацкой машины. Совмещение одного с другим позволило создать архитектуру Аналитической машины, предтечи ФНА. В компьютерах принципы программного управления Бэббиджа сохранились с небольшими модификациями, такими как условные и безусловные переходы и разного рода детали. В целом же нужно признать, что компьютер генетически непосредственно связан с простейшими автоматами. Это кажется весьма странным, но дистанция между Аналитической машиной Бэббиджа и ФНА не слишком велика.

Жизнь показала: рожденный считать – думать не может, попытки обнаружить хотя бы признаки интеллекта в программных системах, претендующих на эту способность, приводят к огорчающему выводу – любые потуги запрограммировать AI в конечном счете сводятся к построению систем, лишь обладающих внешними признаками AI. Очень похоже на известную максиму В. С. Черномырдина: «Хотели как лучше, а получилось как всегда». Этот печальный факт американский автор книг по истории и философии AI Памела МакКордак предложила называть «эффектом AI» (AI effect). Эффект AI обнаруживается во всех без какого-либо исключения программах, которые по замыслу авторов должны были бы демонстрировать наличие у них разума. При непредвзятом анализе в 100 % случаев обнаруживалось, что их поведение на самом деле псевдоразумно и имеет простое логическое объяснение. Как сказал один из виднейших специалистов в робототехнике Родни Брукс: «Магии AI нет, но есть обычные вычисления».

То же самое, но более образно, выражено в утверждении, известном как «теорема» Теслера: «AI – это то, что еще не было сделано» (AI is whatever hasn’t been done yet.). Теоремой оно названо не вполне корректно, поскольку не содержит доказательства. Ее сформулировал Дуглас Хофштадтер, автор получившей известность книги «Гедель, Эшер, Бах: эта бесконечная гирлянда», за нее автор был удостоен в 1980 году Пулитцеровской премии в номинации «Нехудожественная литература». Хофштадтер представитель тех, кого называют AI-скептиками, он категорически отвергает возможность создания искусственного разума в форме сильного или тем более общего AI. Когда в 1996 году мир испытал шок, вызванный поражением Гарри Каспарова в поединке с суперкомпьютером компании IBM, он совершенно уверенно заявил: «Разумеется, победа Deep Blue стала поворотным моментом в истории AI, но она ни в малейшей степени не свидетельствует о наличии разума у компьютеров».

История появления самой «теоремы» такова. Ларри Теслер, именем которого она названа, известный специалист в области человеко-машинного интерфейса, работал в Xerox PARC, а позже в Apple, Amazon и в Yahoo!. Случилось так, что однажды в разговоре с Хофштадтером он поведал о наблюдаемом им феномене – если решение некоей задачи вначале может создать о себе иллюзию машинного мышления, то при детальном анализе того что внутри, оказалось – это обычные программы и никаких чудес и решение этой задачи считать примером «настоящего мышления». Наделить мыслительными способностями программируемый автомат невозможно, на этом споткнулись и великие Марвин Минский с Джоном Маккарти, и все-все-все, пошедшие по предложенному ими пути. Будучи писателем, Хофштадтер всего лишь придал этой мысли более лаконичную форму.

Тайлер Коуэн — Среднего более не дано. Как выйти из эпохи великой стагнации » Страница 43 » Онлайн книги всех жанров читать бесплатно

Тьюринг не заостряет на этом внимание, но многие люди, зрелые и обладающие достаточным интеллектом, не смогли бы пройти проверку, называемую нами тестом Тьюринга. Это относится и ко многим людям, способным показать хорошие результаты в тестах на определение коэффициента интеллекта и прочих традиционных методах оценки интеллекта. Примером здесь могут служить и люди, страдающие аутизмом или другими нестандартными формами неврологического развития. Так, аутист может не справиться с предполагаемым стандартным социальным контекстом, стоящим за многими вопросами тестов. Тем, кто оценивает результаты тестов, может показаться, что многие из ответов аутистов сделаны невпопад, поэтому велика вероятность того, что аути-сты, которым свойственны нестандартные методы обработки информации, неспособны будут пройти проверку на имитацию или тест Тьюринга.

Неспособность имитации служить в качестве когнитивного стандарта применима не только к аутистам. Во время тестов, проводившихся на фестивале Techniche-2011 в Индии, только 63,3% зрителей смогли выявить участвующих в диалогах людей. Так что эти участники диалогов «делали не так»? Как только принадлежность участников разговора к человеческому роду подвергается сомнению, мы принимаемся критиковать их, понимаем вдруг, как сильно они отличаются от нас, и начинаем задаваться вопросом, а действительно ли они — люди? Что стоит за этим смешным ответом — забавный ли это каламбур или просто ошибка программы? То, каким диалог представляется вам, зависит от исходных предположений, с позиций которых вы и оцениваете его.

Интересно посмотреть, как именно Cleverbot убедил многих людей в том, что он — человек. Он не старается отвечать логически на каждый вопрос или провести правильный синтаксический разбор каждого предложения своего собеседника-человека. Вместо этого он выбирает подражание той непоследовательной и слегка ненормальной манере, в которой способны общаться люди, — или подражание мастеру пикапа, который пытается поразить молодую красавицу своим добродушным стебом, — в качестве стратегии, которая должна помочь ему выдать себя за человека. Ниже приведен отрывок одного из диалогов:

Аноним: Хорошо, я представил это себе. Что теперь?

cleverbot: А я не упоминал ничего из того, что мне не нравится.

Аноним: Если люди не делают ничего, чтобы сделать общество лучше, с какой стати позволять им жить в этом обществе?

cleverbot: Ну… есть же множество других миров.

Аноним: Так почему бы не отправить их в один из этих миров?

cleverbot: Я омою свои руки в твоей крови.

В лучшем случае вы решите, что Cleverbot — это человек, который покурил «травки», что программе, разумеется, не под силу. Посетите веб-сайт Cleverbot.com и решите для себя сами. На сайте вас предупредят, что в разговоре с вами программа может позволить себе странные, неожиданные или неподобающие высказывания. Первым я задал следующий вопрос: «А ты можешь пройти тест Тьюринга?» Ответ «А что такое тест Тьюринга?» был вполне человеческим, подумалось мне. Далее:

Тайлер: Тест Тьюринга показывает, насколько хорошо ты можешь подражать человеку.

cleverbot: Давай проверим меня.

Тайлер: Пока ты проходишь его успешно.

cleverbot: Ну, а что мне остается?

Неплохо. Однако когда я написал: «Прыгни с Бруклинского моста» — программа провалила тест, ответив: «Это колдовство прыгает на меня».

Исторические свидетельства, хотя и малочисленные, указывают на то, что Тьюринг и сам мог огорошить собеседника неожиданными ответами.

Один из радиопродюсеров Би-би-си подвергнул сомнению способность Тьюринга к нормальному общению и пожаловался на то, что тот «совершенно определенно запинался» в своей речи. Сохранилась стенограмма беседы между Тьюрингом и рядом других ученых. Один из специалистов заметил: «Эта стенограмма похожа на разговор между компьютерами. Разговор между компьютерами почти никогда не задерживается на обсуждаемой теме и не способен разрешить рассматриваемые вопросы».

Было бы забавно и даже уместно, если бы первые компьютеры, которым удалось бы пройти тест Тьюринга, прошли бы его, по крайней мере—частично, за счет копирования манеры разговора самого Тьюринга.

Что это может рассказать о сотрудничестве между человеком и компьютером? Необходимости в конвергенции нет. В своей попытке показать ненужность имитации в качестве стандарта наличия интеллекта Тьюринг замечает, что максимальной эффективности, с когнитивной точки зрения, машине удастся добиться тогда, когда она не будет имитировать человека или пытаться имитировать его.

Однажды тест Тьюринга машина пройдет, и, возможно, этот день не за горами. Поначалу это событие примут как довольно заурядное, однако со временем его последствия станут очевидными: конкуренция за ваше внимание станет еще более ожесточенной.

Возьмите сайты знакомств. Станет возможным вести беседу со всеми интересующими вас кандидатами — естественно, посредством программ, отвечающих требованиям теста Тьюринга. Ваши программы-боты смогут рассылать письма-запросы любому числу подходящих вам потенциальных партнеров, и одновременно боты же смогут отвечать на все запросы, адресованные вашей анкете. На определенном этапе общения умные машины смогут установить, насколько сообщения респондента интересны. Или возможен вариант, когда мой бот оценивает вашего бота на основе диалога между двумя ботами. Однако если бот создан вами самими, то, возможно, это очень даже неплохо. Если ваш бот понравится моему, то, может быть, и вы мне понравитесь — это будет похоже на знакомства в парке, которые могут завязаться между хозяевами собак, если сами собаки проявляют друг к другу дружеские чувства. Все это мы скоро увидим сами, когда наши боты смогут продемонстрировать, можно ли говорить о связи между взаимной симпатией со стороны ботов и со стороны людей.

Кстати, в ряде исследований рассматриваются подходы, применяемые на сайтах знакомств, для выявления тех из них, что способны гарантировать положительный ответ более других. Один из лингвистических анализов показал, что лучше всего не злоупотреблять местоимением «я» (возможно, вы помните из первой главы, что именно этот показатель используется для выявления фальшивых потребительских отзывов о товарах), зато следует почаще употреблять местоимение «ты», избегать использования слов, относящихся к развлечениям (например, «кино»), и использовать побольше слов социального характера, таких как «отношения» или «полезный». А вот использование слов с отрицательной коннотацией — возможно, вопреки ожиданиям многих — на вероятность получения ответа не повлияло.

Трансляция теста Тьюринга от this_machine_kills_fascists_

Трансляция теста Тьюринга от this_machine_kills_fascists_ | Слушайте онлайн бесплатно на SoundCloud

JavaScript отключен

Вам необходимо включить JavaScript для использования SoundCloud

Покажите мне, как его включить

опубликовано

ТЕСТ ТЮРИНГА
«тест на интеллект компьютера, требующий, чтобы человек не мог отличить машину от другого человека, используя ответы на вопросы, заданные обоим».
«Алан Тьюринг считается отцом современной вычислительной науки, и многие, если не все наши современные компьютерные технологии и возможности подключения, которые мы сейчас принимаем как должное, рождены работой этого великого, но беспокойного человека.
Ранние годы Тьюрингса были посвящены новаторству и разработке захватывающих новых теорий и достижений, которые сегодня управляют нашим миром, но одна из самых интересных частей его работы пришла после войны, когда он разработал свои теории искусственного интеллекта и в конечном итоге создал современные правила, которые определяют, как мы определяем легитимность ИИ.
Алан Тьюринг изобрел теоретические машины, которые могли дать математические ответы на теоретические проблемы, и нет никаких сомнений в том, что его невероятный ум в конечном итоге спас многие миллионы жизней в конце Второй мировой войны, когда он, как известно, начал свою работу в Блетчли-парке, работая взломщиком кодов и, в конечном итоге, взломщиком. величайшая кодирующая машина всех времен, Enigma Machine.
Моя работа «Тест Тьюринга» по существу не программна (и работает как одно длинное движение), но стремится показать что-то от эмоций и красок жизни Тьюринга. Первый раздел (A-F) работы пытается изобразить как возможное воображаемое начало биоцифровых форм жизни (ИИ), так и вхождение Тьюринга в академическое и научное сообщество. В молодом возрасте его разум был в огне, и большая часть используемого здесь композиционного материала создана с использованием алгоритмических выходов некоторых из его собственных теоретических «машин», бинарных форм его имени и даже его собственной рукописной подписи для обеспечения ритмов. .
Второй раздел (F-P) стремится показать, как Тьюринги гонятся со временем, создавая все более сложные решения для все более смертельных проблем. Тьюринг был малоизвестным героем Второй мировой войны, но давление на него, должно быть, было огромным. Тьюринг жил во времена, когда гомосексуальность все еще считался преступлением. После войны он был арестован за «непристойность» и получил выбор между тюрьмой или невыносимо жестоким наказанием химической кастрацией. Чтобы он мог продолжить свою работу, он выбрал последнее. Выбор, который в конечном итоге положил конец его жизни очевидным самоубийством. Это предмет третьего раздела работы (П-Т). Последний раздел работы более целостно посвящен теме посмертного королевского помилования Тьюринга и трагедиям, порожденным невежеством. Невозможно подсчитать ценность работы Тьюринга для нашего современного мира, но одно можно сказать наверняка, если бы не невежество и нетерпимость, которые в конечном итоге привели к его смерти, он мог бы сделать неизмеримо больше. Именно из-за этого чувства печали работа заканчивается хаосом, а не триумфом.
Работа составлена ​​с использованием противоположных наборов материалов, часто основанных на собственных математических «машинах» Тьюринга. Я надеюсь, что непрекращающиеся сражения между жесткими, роботизированными, цифровыми звучащими инопланетными пейзажами и более редкими проявлениями теплых, органически звучащих текстур отражают сложности настоящего теста Тьюринга. С помощью двухтональности и сложных ритмов я попытался показать столкновение противоположных миров.
В конце каждого теста мы должны решить; родился настоящий ИИ?»
Саймон Добсон 2016

Жанр
Современная классика
  • Пользователи, которым нравится Тест Тьюринга
  • пользователей, которые сделали репост Тест Тьюринга
  • Плейлисты, содержащие тест Тьюринга
  • Больше треков, похожих на Тест Тьюринга

Лицензия: все права защищены

Ваш текущий браузер несовместим с SoundCloud.
Загрузите один из поддерживаемых нами браузеров.
Нужна помощь?

Хром
| Фаерфокс |
Сафари
|
Край

Извините! Что-то пошло не так

Ваше сетевое соединение нестабильно или браузер устарел?

Мне нужна помощь

Популярные запросы

Тест Тьюринга Скачать бесплатно » STEAMUNLOCKED

Тест Тьюринга Скачать бесплатно игру для ПК, предварительно установленную по прямой ссылке. Тест Тьюринга был выпущен 30 августа 2016 года. Вы — Ава Тьюринг, инженер Международного космического агентства (ISA), посланная для выяснения причины исчезновения наземного экипажа, размещенного там. По прибытии вас ждет серия головоломок — испытаний, которые, по словам ИИ станции, Тома, может решить только человек. Эти загадки, по-видимому, были заданы пропавшим наземным экипажем — но зачем они их создали и от чего они прячутся? В развивающейся истории, основанной на инстинктивной потребности человечества исследовать, защищать и выживать, вы углубитесь в ледяную корку Европы и обнаружите, что границы между человеком и машиной начинают стираться. Вооружившись Инструментом управления энергией (EMT), решайте головоломки, чтобы открыть путь вперед и узнать истинную цену человеческой морали.

Как загрузить и установить тест Тьюринга

  1. Нажмите кнопку «Загрузить» ниже, и вы будете перенаправлены на UploadHaven.
  2. Подождите 5 секунд и нажмите синюю кнопку «Загрузить сейчас». Теперь дайте начать загрузку и дождитесь ее завершения.
  3. После завершения загрузки теста Тьюринга щелкните правой кнопкой мыши файл .zip и выберите «Извлечь в тест Тьюринга» (для этого у вас должен быть 7-Zip, который вы можете получить здесь).
  4. Дважды щелкните внутри папки The Turing Test и запустите приложение exe.
  5. Веселись и играй! Убедитесь, что вы запускаете игру от имени администратора, и если вы получаете какие-либо ошибки с отсутствующими dll, найдите папку Redist или _CommonRedist и установите все программы в папке.

Бесплатная загрузка теста Тьюринга

Нажмите кнопку загрузки ниже, чтобы начать бесплатную загрузку теста Тьюринга по прямой ссылке. Это полная версия игры. Не забудьте запустить игру от имени администратора.

Тест Тьюринга
Размер: 5,47 ГБ

 

ВНИМАНИЕ :  Эта игра уже предустановлена, поэтому вам не нужно ее устанавливать. Если вы получаете какие-либо ошибки отсутствия dll, обязательно найдите папку _Redist или _CommonRedist и установите directx, vcredist и все другие программы в этой папке.