„Pot gândi mașinile?” Aceasta este întrebarea de bază legendară matematiciană și informatician Alan Turing a pozat În octombrie 1950. Turing a dorit să evalueze dacă mașinile pot imita sau prezenta un comportament inteligent la nivel uman și, astfel, a venit cu un test numit „jocul imitației”. Ulterior, acest lucru a devenit cunoscut sub numele de testul Turing, care este utilizat în mod obișnuit pentru a evalua cât de bine poate imita o mașină care poate imita comportamentul uman.
Geneza testului lui Turing a provenit din dificultatea inerentă de a stabili criterii obiective care distinge gândirea originală de imitația acesteia. Provocarea este că dovezile gândirii originale ar putea fi refuzate cu argumentul potrivit căruia o mașină a fost pur și simplu programată să pară inteligentă. În esență, punctul central de a dovedi dacă mașinile pot crede este definirea a ceea ce este gândirea.
Înrudite: 8 dintre cei mai ciudate roboți din lume chiar acum
Turing a vrut să conteste ideea Că natura mecanică a calculatoarelor înseamnă că nu pot, în principiu, să se gândească. Matematicianul presupunea că, dacă un computer pare indistinguibil de un om, atunci de ce nu ar trebui să fie considerat o entitate de gândire?
Cum funcționează testul Turing?
Turing a propus un joc cu trei partide. El a conturat mai întâi un test în care un bărbat și o femeie intră în camere separate, iar oaspeții de petrecere folosesc răspunsuri scrise pentru a încerca să stabilească care este persoana care, în timp ce bărbatul și femeia încearcă să -i convingă că sunt sexul opus.
De acolo, Turing a propus un test prin care un interogator la distanță este însărcinat să pună întrebări unui computer și un subiect uman, ambele nevăzute, timp de cinci minute pentru a determina care este simțitor. Succesul unui computer la „gândire” ar putea fi apoi măsurat de cât de probabil este să fie identificat greșit ca om.
O iterație ulterioară a jocului de imitație, propusă de Turing în 1952, într -o emisiune BBC, ar vedea un computer să încerce și să convingă un juriu de oameni că este om.
Testul Turing a fost creat ca mai mult un experiment de gândire filozofică decât un mijloc practic de definire a inteligenței mașinii. Cu toate acestea, a crescut pentru a fi privit ca o țintă finală pentru învățarea automată și inteligenţă artificială (AI) sisteme de trecut pentru a demonstra inteligența generală artificială.
Turing a prezis Că până la începutul anilor 2000, un computer programat ar putea „juca jocul de imitație atât de bine, încât un interogator mediu nu va avea mai mult de 70 la sută șanse de a face identificarea corectă după cinci minute de interogare.”
Dar asta nu s -a întâmplat. Cu toate acestea, creșterea ChatGPT și a altor sisteme de inteligență artificială și a modelelor de limbaj mare (LLM) a domnit conversația în jurul testului Turing.
În iunie 2024, cercetătorii au susținut că LLM GPT-4 a fost considerat a fi uman 54% din timp în testul Turing în termen de cinci minute de la interogare. Acest lucru bate cu răsunări predicția lui Turing de 30%, în ciuda faptului că a fost două decenii de la data prevăzută a matematicianului. Dar asta Cercetări de la Universitatea din San Diego Doar doi jucători în test, mai degrabă decât jocul original de trei jucători al lui Turing, astfel încât GPT-4 nu a trecut testul Turing în condițiile specifice pe care le-a definit.
Cu toate acestea, această cercetare arată în continuare cum astfel de AIS poate imita cel puțin oamenii cu un anumit succes.
Provocări și limitări ale testului Turing
În timp ce trecerea testului Turing ar putea fi cel mai mare obiectiv pentru a demonstra gândirea în sistemele AI, testul are limitările și adversarii.
Turându -se detaliat și abordat nouă obiecții la testul și teoria sa în dovedirea mașinilor ar putea gândi; Acestea variază de la conceptul teologic al gândirii și ideea că mașinile nu pot simți emoții sau au un simț al umorului, până la limitarea logică matematică, care va împiedica pur și simplu o mașină să răspundă la o întrebare sau să o corecteze.
Dar poate cea mai relevantă obiecție provine de la matematicianul Ada Lovelace, care când atunci când Comentând În ceea ce privește calcularea motorului analitic al pionierului Charles Babbage, a sugerat că o mașină nu poate „originea nimic” și nu poate face decât orice am comandat să funcționeze. Turing’s Returt în lucrarea sa a fost să întrebe dacă oamenii pot face într -adevăr ceva cu adevărat nou într -o lume deterministă legată de legile naturii și de granițele universului. De asemenea, Turing a menționat că calculatoarele pot fi constrânse, dar ar putea totuși să facă lucruri neașteptate – în același mod în care oamenii pot, în ciuda faptului că sunt constrânși de machiajul nostru genetic și de biologie.
Dincolo de aceasta este faptul că testul Turing nu indică, în sine, conștiința sau inteligența; Mai degrabă funcționează pentru a critica ceea ce este înțeles ca gând și ceea ce ar putea constitui mașini de gândire. Testul depinde, de asemenea, de judecata interogatorului, de o comparație cu oamenii și de judecata numai a comportamentelor.
Apoi, există argumentul potrivit căruia testul Turing este conceput în jurul modului în care acționează un subiect, ceea ce înseamnă că o mașină poate doar să simuleze conștiința sau gândirea umană, mai degrabă decât să aibă activ propriul echivalent. Acest lucru poate duce la Turing Capc – în care sistemele AI sunt concentrate excesiv pe imitarea oamenilor, mai degrabă decât să fie concepute pentru a avea funcții care permit oamenilor să facă mai mult sau să -și sporească cogniția dincolo de posibilitățile minții umane.
Testul Turing este încă relevant?
În timp ce testul Turing ar putea fi reținut ca reper pentru a depăși sistemele AI, Eleanor Watsonexpert în etică AI și membru al Institutului de Ingineri Electrici și Electronici (IEEE), a declarat Live Science că „testul Turing devine din ce în ce mai învechit ca un punct de referință semnificativ pentru capacitatea de inteligență artificială (AI)”.
Watson a explicat că LLM -urile evoluează de la imitarea pur și simplu a oamenilor la a fi sisteme agentice care sunt capabile să urmărească în mod autonom obiective prin programarea „schelei” – similar modului în care creierul uman construiesc noi funcții pe măsură ce informația curge prin straturi de neuroni.
„Aceste sisteme se pot implica în raționamente complexe, pot genera crearea de conținut și pot ajuta la descoperirea științifică. Cu toate acestea, adevărata provocare nu este dacă AI poate păcăli oamenii în conversație, ci dacă poate dezvolta bunul simț, raționament și aliniere a obiectivelor care se potrivește cu valorile și intențiile umane”, a spus Watson. „Fără această aliniere mai profundă, trecerea testului Turing devine doar o formă sofisticată de mimică, mai degrabă decât o adevărată inteligență”.
În esență, testul Turing poate evalua lucrurile greșite pentru sistemele AI moderne.
Ca atare, oamenii de știință „trebuie să dezvolte noi cadre pentru evaluarea AI care depășește imitația umană simplă pentru a evalua capacitățile, limitările, riscurile potențiale și, cel mai important, Alinierea cu valorile și obiectivele umane”, A spus Watson.
Spre deosebire de testul Turing, aceste cadre vor trebui să țină cont de punctele forte ale sistemelor AI și a diferențelor lor fundamentale față de inteligența umană, cu scopul de a asigura AIS „să îmbunătățească, mai degrabă decât să diminueze, agenția umană și bunăstarea”, a adăugat Watson.
„Adevărata măsură a AI nu va fi cât de bine poate acționa uman”, concluzionează Watson, „dar cât de bine poate completa și mări umanitatea, ridicându -ne la înălțimi mai mari”.
Comentarii recente