Тьюринг тест что это
Вся правда о тесте Тьюринга
Когда боты смогут говорить с людьми на равных, это станет важной вехой для ИИ, но не таким уж значительным моментом, как его рисуют научные фантасты. Филлип Болл с BBC провел исследование сильных и слабых сторон противоречивого теста Тьюринга. Алан Тьюринг сделал множество предсказаний на тему искусственного интеллекта, но одно из них может показаться знакомым для тех, кто слышал предупреждения Стивена Хокинга или Элона Маска на тему угрозы ИИ в 2015 году. «На каком-то этапе… мы должны ожидать, что машины перехватят контроль», — писал Тьюринг в 1951 году.
При этом он не только был настроен оптимистично по поводу перспектив, но и, возможно, наслаждался ими: его друг Робин Ганди вспоминал, что когда Тьюринг читал некоторые пассажи в своей основополагающей работе «Тест Тьюринга», он «всегда улыбался, иногда хихикал». Как минимум это дает нам повод усомниться в грустном изображении Тьюринга в биографическом фильме 2014 года «Игра в имитацию».
Тьюринг повлиял на то, как мы видим ИИ — тест Тьюринга часто приводят в качестве важного порога, который должен преодолеть искусственный интеллект на пути к истинному интеллекту. Если машинный интеллект сможет обмануть человека в процессе разговора, предположил Тьюринг, это будет очень важный момент.
Кроме того, на тест Тьюринга часто ссылались в изображениях роботов и искусственной жизни в популярной культуре — из последних можно припомнить «Из машины» Алекса Гарленда. Чаще всего, эти литературные представления показывали тест Тьюринга неверно, превращая его в чистую меру того, может ли робот превзойти человека. Оригинальный тест Тьюринга предназначался не для этого, а скорее для принятия решения, можно ли посчитать, что машина думает в манере, неотличимой от человеческой, — и это, как говорил сам Тьюринг, зависит от того, какие вопросы вы задаете.
Возьмем, к примеру, игры. Чтобы соперничать с человеческими когнитивными возможностями или превзойти их в чем-то более сложном, чем простой перебор цифр, Тьюринг предположил, что машина может начать с шахмат — игры, которая ассоциируется со стратегическим мышлением. После победы Deep Blue над чемпионом мира по шахматам Гарри Каспаровым в 1997 году, мы явно пересекли этот порог. Теперь у нас есть алгоритмы, которые чуть ли не всесильны (в долгосрочной перспективе) при игре в покер.
А как насчет чего-то более творческого и невыразимого, вроде музыки? Машины и здесь могут нас надурить. Уже существует музыкальный компьютер lamus, который производит настолько сложные работы, что они достойны внимания профессиональных музыкантов. Разработчик lamus Франциско Вико из Университета Малаги и его коллеги провели тест Тьюринга, попросив 250 субъектов — половина из которых была представлена профессиональными музыкантами — прослушать одну из композиций «ламуса» и музыку похожего стиля, написанную людьми, и решить, кто есть кто. «Произведения компьютера вызывали те же чувства и эмоции, что и написанные людьми, опрашиваемые не могли их различить, — говорит Вико. — Похожие результаты мы могли получить, подбросив монетку».
Некоторые утверждают, что компьютерная поэзия тоже прошла тест, хотя с оговоркой, мол, судьи попались не проницательные. Вдумайтесь в строку: «О, сладкий запах твой, алмазная архитектура».
Есть еще «сенсорный тест Тьюринга». Сам Тьюринг утверждал, что если мы когда-нибудь обнаружим материал, который может идеально имитировать человеческую кожу, едва ли мы будем пытаться сделать машину человечней, наращивая ей искусственное мясо. Тем не менее робот Ава в фильме «Из машины» показал, что это целесообразно, так как такая машина идеально вольется в человеческое общество.
Аве точно понравится, но некоторые исследователи роботов считают, что существуют весьма веские этические причины оставлять зазор между людьми и роботами.
Несколько более прозаической причиной необходимости разработки новых вариаций теста Тьюринга может быть задача не обмануть человека, а просто определить возможности машины. Ученый из области информатики Стюарт Геман из Брауновского университета в Провиденсе, штат Род-Айленд, и сотрудники Университета Джона Хопкинса в Балтиморе недавно описали «визуальный тест Тьюринга» для системы компьютерного зрения, которая научилась извлекать осмысленные отношения и тезисы из сцены, как это делаем мы, а не просто идентифицировать отдельные объекты. Такая способность станет чрезвычайно важной в свете развития систем шпионажа и биометрического сканирования.
Что касается оригинального теста Тьюринга, его будущее, вероятно, будет в Интернете. Онлайн-игроки уже иногда сомневаются в том, соперничают они с человеком или с игровым ботом — а некоторые вообще предпочитают играть с ботами. Некоторые общаются с ботами в чатах.
В общем, хотя машины уже способны на многое, до изящной реализации знаменитого теста им еще придется потрудиться.
Что на самом деле проверяет Тест Тьюринга
Некоторое время назад я предложил сыграть в Тест Тьюринга с моим ботом Мишей. Кто попробовал, тот знает, что игрок-робот определяется элементарно. Кто не пробовал, может прочитать об этом в первом же комментарии под той статьей.
Теперь настал момент устроить разбор полетов, рассказать об устройстве бота и сделать выводы.
Правила игры
Правила игры были перечислены в предыдущей статье, повторю здесь, чтобы вам и мне не бегать по ссылкам.
С момента запуска до момента написания статьи было сыграно 256 игр (немного странно, но факт).
Из них закончились с явным результатом, то есть обе стороны сыграли до конца очередного тура (больше одного тура никто не играл) и судья принял решение — 115 игр
В итоге робот правильно определялся в (74-15)/115 = 51% игр, а робота приняли за человека в 11/115 = 9.5% игр, то есть можно уверенно сказать, что Миша-бот тест не прошел.
Что под капотом
Бот написан на Python и по большому счету состоит из трех модулей:
На переходах между состояниями бот передает вопросы судьи к игроку, ответы от игрока судье. Передается только по одному сообщению и бот становится в следующее состояние, поэтому если кто пытался спросить или ответить двумя, видел, что бот это не позволяет делать.
Когда бот получает ответ от робота, он передает ее не сразу, а с задержкой времени — это не сразу появилось, я ее добавил по замечанию galqiwi, спасибо.
Каждое изменение состояния сохраняется в БД SQLite, на случай непредвиденных ситуаций — пропадания электросети, перезагрузки операционки или попросту хозяину бота (мне, то бишь) захотелось остановить его и что-то переделать. При новом запуске бот загружает из БД сохраненные игры, и игра продолжается.
Далее, есть две очереди ожидания — судей, ожидающих игроков, и игроков, ожидающих судей. Когда участник начинает новую игру, просматривается соответствующая очередь, есть ли ему партнёр. Если нет, то сам участник ставится в очередь.
В отдельном потоке живёт диспетчер роботов. Он периодически просматривает очередь судей, ожидающих игроков, и создаёт для них экземпляр робота. В нём специально сделана задержка, чтобы робот не всегда успевал перехватить судью и человек-игрок тоже имел шанс подключиться к игре. В диспетчере заложена возможность создавать различные варианты роботов, нужно просто зарегистрировать их классы. Но пока реализован всего один.
И, наконец, модуль робота. Но прежде, чем рассказать о внутренностях робота, расскажу о базе вопросов и ответов, с которой он работает.
Сначала я набил такой текстовый файл:
… ну и так далее. Затем отдельной утилиткой считал их в базу данных — таблица вопросов, таблица ответов, связь между ними многие-ко-многим. Плюс табличка использованных слов с линками на вопросы. Причем слова сохранялись не в оригинальной форме, а в нормальной и с синонимами. Нормальная форма слова определялась по pymorphy2 от kmike, а синонимы к ней искались из словаря YARN, предварительно сконвертированного из XML в SQLite — словарь занял всего 22 мегабайта, а сколько удовольствия…
Метод поиска синонимов к нормальной форме слова:
Теперь собственно робот. Вообще от робота требуется реализация лишь одного метода
, то есть просто получение ответа на заданный вопрос. Если роботу надо хранить предыдущие вопросы и контекст, какие-то дополнительные действия, то он делает это сам. Поскольку на каждую игру создается свой экземпляр класса робота, то контексты из разных чатов не пересекаются.
Поиск нужного ответа мой робот делает в два этапа:
Как видите, робот не умеет «думать» над ответом, всё, что он может ответить — это одна из заготовок, подходящая или неподходящая для очередного вопроса. Вы скажете, что это фигня, а я скажу — читайте классиков.
«Словарь Вильяма Шекспира, по подсчёту исследователей, составляет 12000 слов. Словарь негра из людоедского племени «Мумбо-Юмбо» составляет 300 слов. Эллочка Щукина легко и свободно обходилась тридцатью.«
Правда, классики не упомянули, обладала ли Эллочка Щукина интеллектом, пусть даже искусственным. Наверное, и сами не были уверены.
Выбор персонажа
Как видите, простота алгоритма робота не позволяет ему поддерживать сложные диалоги, поэтому встал вопрос, какого человека, точнее персонажа, сможет имитировать робот.
Нужен был персонаж, который может отвечать уклончиво, путаться в ответах, не стесняется повторяться. Но, с другой стороны, который был бы похож на человека. Так как я не обеспечил робота какими-либо книжными знаниями и не снабдил его возможностью искать в интернете, то его персонаж не мог быть взрослым образованным человеком. Его область знаний должна была ограничиваться минимумом, только тем, что он сам мог видеть и понять.
Было соблазнительно выбрать Людоедку Эллочку — а что, минимум словарного и фразеологического запаса, любой заготовленный ответ годится практически на любой вопрос. Но это было не интересно, хотелось усложнить задачу.
Поэтому выбор пал на роль ребенка. Возраст у ребенка должен быть такой, чтобы позволять ему связно говорить, понимать — это где-то от двух-трех лет. Он должен знать какие-то базовые вещи, но еще плохо работать с абстракциями. Например, я не вкладывал в робот калькулятор, поэтому и робот в роли ребенка не сможет посчитать «один плюс два» — так что отпадает школьный возраст и близкий к нему. Так что я взял средний возраст в пять лет, когда дети достаточно самоуверенны, но толком еще ничего не знают.
Однако, выбрав для робота роль ребенка, я понимал, что следствием этого выбора будет необходимость, чтобы все игроки-люди так же играли роль маленького мальчика. Практика показала, что мало кто это всерьез воспринял, отвечали как хотели, только что телефонами не обменивались.
Железо
Осталось показать тот суперкомпьютер, на котором живет Миша-бот:
Это Raspberry Pi 3. На хвосте к нему висит SSD, прицеплен на всякий случай, если понадобится активная работа с базами данных, но в самом роботе не используется.
Собственно, это всё о роботе Мише.
Размышления о Тесте Тьюринга
За почти семьдесят лет с момента написания статьи Тесту Тьюринга нашли определение, что это бихевиористский подход, сравнительный анализ на основе поведения — поведение человека сравнивается с поведением машины. Оно, конечно, так, однако я хочу обратить внимание на другие аспекты, на которые Алан Тьюринг, похоже, не обратил внимания.
Итак, то, что мы называем Тестом Тьюринга, было описано Тьюрингом в статье «Может ли машина мыслить?» (первая публикация называлась «Computing Machinery and Intelligence») и названо автором «игрой в имитацию». Если исходить лишь из её названия, можно было полагать, что игроки действительно должны имитировать поведение друг друга — человек притворяется машиной, а машина человеком. Но по замыслу Тьюринга в игре лишь машина должна подражать человеку.
Цитата:
«Можно было бы заметить, что при «игре в имитацию» не исключена возможность того, что простое подражание поведению человека не окажется для машины наилучшей стратегией. Такой случай возможен, но я не думаю, чтобы он привел нас к чему-нибудь существенно новому. Во всяком случае никто не пытался исследовать теорию нашей игры в этом направлении, и мы будем считать, что наилучшая стратегия для машины состоит в том, чтобы давать ответы, которые в соответствующей обстановке дал бы человек.«
Человеку-игроку же Тьюринг отвел роль не активного участника, который может запутывать судью своими сознательно неправильными ответами, а лишь роль образца, контрольного примера, с которым задающий вопросы будет сравнивать ответы машины. От человека ожидается естественное поведение, типичное для человека.
Цитата:
«Если бы человек попытался притвориться машиной, то, очевидно, вид у него был бы весьма жалкий. Он сразу выдал бы себя медлительностью и неточностью при подсчетах.«
Замечу, что Тьюринг не говорит, что человек не должен имитировать машину. Хотя человек может, если хочет, имитировать машину, другого человека или инопланетянина, вообще заниматься чем угодно, даже игнорировать вопросы или задавать встречные, но цель игры — получить ответ на вопрос «может ли [данная] машина мыслить?», поэтому человек здесь лишь помогает задающему вопросы в достижении цели, а не препятствует ему.
Из ответов бота:
«2018-10-23 13:01:53,385 186 Player2Judge Стал бы человек вести себя как машина, чтобы обмануть другого человека?«
Подытожу — два игрока, машина и человек:
Лучшее качество машины
Разобравшись с правилами, следующим шагом предположим, что мы хотим построить мыслящую машину. Как она должна работать, точнее, как она должна проявлять свои мысленные способности?
Мы можем воспользоваться представлениями о мыслящей машине из кинофантастики. Подходит ли Джарвис из «Железного человека» под это определение? R2-D2 или C-3PO из «Звездных войн»? Дэвид из «A.I.»? Долорес Абернати из «Мира Дикого Запада»? Афина из «Земли будущего»? ВАЛЛ-И из одноименного мультфильма? Вроде про каждого из них интуитивно можно сказать, что это мыслящие машины, потому что они ведут себя осмысленно, и не похоже, что они действуют по какой-то относительно простой программе.
Теперь проведем мысленный эксперимент — зададимся вопросом, какая из перечисленных машин скорее всего пройдет Тест Тьюринга? По условиям игры для этого достаточно ответить на вопрос, какая из машин сможет сымитировать человека так, что по его ответам его нельзя будет отличить от настоящего человека.
Очевидно, сразу отпадут роботы R2-D2 и ВАЛЛ-И, как не умеющие разговаривать на человеческом языке, и их я предлагаю далее не рассматривать.
Также очевидно, что в претендентах на победу окажутся машины, специально сконструированные для такой имитации — из нашего списка это Долорес и Афина. Причем если Долорес (я имею в виду её в статусе «девы в беде» в начале первого сезона) сама считает себя человеком, то Афина, напротив, вполне чётко понимает, что она робот, но может исполнить, при необходимости, имитацию на достаточно высоком уровне.
Что же касается Джарвиса, C-3PO и Дэвида, то они тоже осознают, что они машины, и не имеют ни склонности, ни способности скрывать это от людей. Задающему вопросы не придется подлавливать их на каких-то каверзных вопросах, они и сами во всем признаются.
И вот к чему мы пришли. Оказалось, что Тест Тьюринга пройдет машина, которая:
В защиту Тьюринга надо сказать, что перед ним не стояла задача оценки моральных качеств машины. Он искал даже не ответ, а способ получения ответа на вопрос «может ли машина мыслить?», и это в то время (1950), когда задача создания искусственного интеллекта казалась скорее фантастикой, чем теоретической наукой. На этом фоне «игра в имитацию» была значительным шагом вперёд в понимании, как оценивать искусственный интеллект.
Цитата:
«… нас интересует не то, будут ли все цифровые вычислительные машины хорошо играть в имитацию, и не то, будут ли хорошо играть в эту игру те вычислительные машины, которыми мы располагаем в настоящее время; вопрос заключается в том, существуют ли воображаемые вычислительные машины, которые могли бы играть хорошо.«
Тест Тьюринга
Тест Тьюринга — эмпирический тест, идея которого была предложена Аланом Тьюрингом в статье «Вычислительные машины и разум» (англ. Computing Machinery and Intelligence ), опубликованной в 1950 году в философском журнале «Mind». Тьюринг задался целью определить, может ли машина мыслить.
Стандартная интерпретация этого теста звучит следующим образом: «Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы — ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор».
Все участники теста не видят друг друга. Если судья не может сказать определенно, кто из собеседников является человеком, то считается, что машина прошла тест. Чтобы протестировать именно интеллект машины, а не её возможность распознавать устную речь, беседа ведется в режиме «только текст», например, с помощью клавиатуры и экрана (компьютера-посредника). Переписка должна производиться через контролируемые промежутки времени, чтобы судья не мог делать заключения, исходя из скорости ответов. Во времена Тьюринга компьютеры реагировали медленнее человека. Сейчас это правило необходимо, потому что они реагируют гораздо быстрее, чем человек.
Содержание
История
Философские предпосылки
Хотя исследования в области искусственного интеллекта начались в 1956 году, их философские корни уходят глубоко в прошлое. Вопрос, сможет машина думать или нет, имеет долгую историю. Он тесно связан с различиями между дуалистическим и материалистическим взглядами. С точки зрения дуализма, мысль не является материальной (или, по крайней мере, не имеет материальных свойств), и поэтому разум нельзя объяснить только с помощью физических понятий. С другой стороны, материализм гласит, что разум можно объяснить физически, таким образом, оставляя возможность существования разумов, созданных искусственно.
В 1936 году философ Альфред Айер рассмотрел обычный для философии вопрос касательно других разумов: как узнать, что другие люди имеют тот же сознательный опыт, что и мы? В своей книге «Язык, истина и логика» Айер предложил алгоритм распознавания осознающего человека и не осознающей машины: «Единственным основанием, на котором я могу утверждать, что объект, который кажется разумным, на самом деле не разумное существо, а просто глупая машина, является то, что он не может пройти один из эмпирических тестов, согласно которым определяется наличие или отсутствие сознания». Это высказывание очень похоже на тест Тьюринга, однако точно неизвестно, была ли известна Тьюрингу популярная философская классика Айера.
Несмотря на то, что прошло больше 50 лет, тест Тьюринга не потерял своей значимости. Но в настоящее время исследователи искусственного интеллекта практически не занимаются решением задачи прохождения теста Тьюринга, считая, что гораздо важнее изучить основополагающие принципы интеллекта, чем продублировать одного из носителей естественного интеллекта. В частности, проблему «искусственного полета» удалось успешно решить лишь после того, как братья Райт и другие исследователи перестали имитировать птиц и приступили к изучению аэродинамики. В научных и технических работах по воздухоплаванию цель этой области знаний не определяется как «создание машин, которые в своем полете настолько напоминают голубей, что даже могут обмануть настоящих птиц». [1]
Алан Тьюринг
К 1956 году британские учёные уже на протяжении 10 лет исследовали «машинный интеллект». Этот вопрос был обычным предметом для обсуждения среди членов «Ratio Club» — неформальной группы британских кибернетиков и исследователей в области электроники, в которой состоял и Алан Тьюринг, в честь которого был назван тест.
Тьюринг в особенности занимался проблемой машинного интеллекта, по меньшей мере, с 1941 года. Одно из самых первых его упоминаний о «компьютерном интеллекте» было сделано в 1947 году. В докладе «Интеллектуальные машины» Тьюринг исследовал вопрос, может ли машина обнаруживать разумное поведение, и в рамках этого исследования предложил то, что может считаться предтечей его дальнейших исследований: «Нетрудно разработать машину, которая будет неплохо играть в шахматы. Теперь возьмем трех человек — субъектов эксперимента. А, В и С. Пусть А и С неважно играют в шахматы, а В — оператор машины. […] Используются две комнаты, а также некоторый механизм для передачи сообщений о ходах. Участник С играет или с А, или с машиной. Участник С может затрудниться ответить с кем он играет».
Таким образом, к моменту публикации в 1950 году статьи «Вычислительные машины и разум», Тьюринг уже на протяжении многих лет рассматривал возможность существования искусственного интеллекта. Тем не менее, данная статья стала первой статьёй Тьюринга, в которой рассматривалось исключительно это понятие.
Тьюринг начинает свою статью утверждением: «Я предлагаю рассмотреть вопрос „Могут ли машины думать?“». Он подчёркивает, что традиционный подход к этому вопросу состоит в том, чтобы сначала определить понятия «машина» и «интеллект». Тьюринг, однако, выбрал другой путь; вместо этого он заменил исходный вопрос другим, «который тесно связан с исходным и формулируется относительно недвусмысленно». По существу, он предлагает заменить вопрос «Думают ли машины?» вопросом «Могут ли машины делать то, что можем делать мы (как мыслящие создания)?». Преимуществом нового вопроса, как утверждает Тьюринг, является то, что он проводит «чёткую границу между физическими и интеллектуальными возможностями человека».
Чтобы продемонстрировать этот подход, Тьюринг предлагает тест, придуманный по аналогии с игрой для вечеринок «Imitation game» — имитационная игра. В этой игре мужчина и женщина направляются в разные комнаты, а гости пытаются различить их, задавая им серию письменных вопросов и читая напечатанные на машинке ответы на них. По правилам игры и мужчина, и женщина пытаются убедить гостей, что все наоборот. Тьюринг предлагает переделать игру следующим образом: «Теперь зададим вопрос, что случится, если в этой игре роль А будет исполнять машина? Будет ли задающий вопросы ошибаться так же часто, как если бы он играл с мужчиной и женщиной? Эти вопросы заменяют собой исходный «Может ли машина думать?».
В том же докладе Тьюринг позднее предлагает «эквивалентную» альтернативную формулировку, включающую судью, который беседует только с компьютером и человеком. Наряду с тем, что ни одна из этих формулировок точно не соответствует той версии теста Тьюринга, которая наиболее известна сегодня, в 1952 учёный предложил третью. В этой версии теста, которую Тьюринг обсудил в эфире радио Би-Би-Си, жюри задает вопросы компьютеру, а роль компьютера состоит в том, чтобы заставить значительную часть членов жюри поверить, что он на самом деле человек.
В статье Тьюринга учтены 9 предполагаемых вопросов, которые включают все основные возражения против искусственного интеллекта, поднятые после того, как статья была впервые опубликована.
Элиза и PARRY
Блей Витби указывает на 4 основные поворотные точки в истории теста Тьюринга — публикация статьи «Вычислительные машины и разум» в 1950, сообщение о создании Джозефом Уайзенбаумом программы Элиза (ELIZA) в 1966, создание Кеннетом Колби программы PARRY, которая была впервые описана в 1972 году, и Коллоквиум Тьюринга в 1990.
Принцип работы Элизы заключается в исследовании введенных пользователем комментариев на наличие ключевых слов. Если найдено ключевое слово, то применяется правило, по которому комментарий пользователя преобразуется и возвращается предложение-результат. Если же ключевое слово не найдено, Элиза либо возвращает пользователю общий ответ, либо повторяет один из предыдущих комментариев. Вдобавок Уайзенбаум запрограммировал Элизу на имитацию поведения психотерапевта, работающего по клиент-центрированной методике. Это позволяет Элизе «притвориться, что она не знает почти ничего о реальном мире». Применяя эти способы, программа Уайзенбаума могла вводить в заблуждение некоторых людей, которые думали, что они разговаривают с реально существующим человеком, а некоторых было «очень трудно убедить, что Элиза […] не человек». На этом основании некоторые утверждают, что Элиза — одна из программ (возможно первая), которые смогли пройти тест Тьюринга. Однако это утверждение очень спорно, так как людей, «задающих вопросы», инструктировали так, чтобы они думали, что с ними будет разговаривать настоящий психотерапевт, и не подозревали о том, что они могут разговаривать с компьютером.
Работа Колби — PARRY — была описана, как «Элиза с мнениями»: программа пыталась моделировать поведение параноидального шизофреника, используя схожий (если не более продвинутый) с Элизой подход, примененный Уайзенбаумом. Для того чтобы проверить программу, PARRY тестировали в начале 70-х, используя модификацию теста Тьюринга. Команда опытных психиатров анализировала группу, составленную из настоящих пациентов и компьютеров под управлением PARRY, используя телетайп. Другой команде из 33 психиатров позже показали стенограммы бесед. Затем обе команды попросили определить, кто из «пациентов» — человек, а кто — компьютерная программа. Психиатры лишь в 48 % случаев смогли вынести верное решение. Эта цифра согласуется с вероятностью случайного выбора. Заметьте, что эти эксперименты не являлись тестами Тьюринга в полном смысле, так как для вынесения решения данный тест требует, чтобы вопросы можно было задавать в интерактивном режиме, вместо чтения стенограммы прошедшей беседы.
Китайская комната
В 1980 году в статье «Разум, мозг и программы» Джон Сёрль выдвинул аргумент против теста Тьюринга, известный как мысленный эксперимент «Китайская комната». Сёрль настаивал, что программы (такие как Элиза) смогли пройти тест Тьюринга, просто манипулируя символами, значения которых они не понимали. А без понимания их нельзя считать «разумными» в том же смысле, что и людей. «Таким образом, — заключает Сёрль, — тест Тьюринга не является доказательством того, что машина может думать, а это противоречит изначальному предположению Тьюринга».
Такие аргументы, как предложенный Сёрлем, а также другие, основанные на философии разума, породили намного более бурные дискуссии о природе разума, возможности существования разумных машин и значимости теста Тьюринга, продолжавшиеся в течение 80-х и 90-х годов.
Коллоквиум Тьюринга
В 1990 году состоялась сороковая годовщина публикации статьи Тьюринга «Вычислительные машины и разум», что возобновило интерес к тесту. В этом году произошли два важных события.
Одно из них — коллоквиум Тьюринга, который проходил в апреле в Университете Сассекса. В его рамках встретились академики и исследователи из разнообразных областей науки, чтобы обсудить тест Тьюринга с позиций его прошлого, настоящего и будущего. Вторым событием стало учреждение ежегодного соревнования на получение премии Лёбнера.
Премия Лёбнера
Ежегодный конкурс на получение премии Лёбнера является платформой для практического проведения тестов Тьюринга. Первый конкурс прошел в ноябре 1991 года. Приз гарантирован Хью Лёбнером (Hugh Loebner). Кембриджский центр исследований поведения, расположенный в Массачусетсе, США, предоставлял призы до 2003 года включительно. По словам Лёбнера, соревнование было организовано с целью продвижения вперед в области исследований, связанных с искусственным интеллектом, отчасти потому, что «никто не предпринял мер, чтобы это осуществить».
Серебряная (аудио) и золотая (аудио и зрительная) медали никогда ещё не вручались. Тем не менее, ежегодно из всех представленных на конкурс компьютерных систем судьи награждают бронзовой медалью ту, которая, по их мнению, продемонстрирует «наиболее человеческое» поведение в разговоре. Не так давно программа «Искусственное лингвистическое интернет-компьютерное существо» (Artificial Linguistic Internet Computer Entity — A.L.I.C.E.) трижды завоевала бронзовую медаль (в 2000, 2001 и 2004). Способная к обучению программа Jabberwacky (англ.) побеждала в 2005 и 2006. Её создатели предложили персонализированную версию: возможность пройти имитационный тест, пытаясь более точно сымитировать человека, с которым машина тесно пообщалась перед тестом.
Появление конкурса на получение премии Лёбнера привело к возобновлению дискуссий о целесообразности теста Тьюринга, о значении его прохождения. В статье «Искусственная тупость» газеты The Economist отмечается, что первая программа-победитель конкурса смогла выиграть отчасти потому, что она «имитировала человеческие опечатки». (Тьюринг предложил, чтобы программы добавляли ошибки в вывод, чтобы быть более хорошими «игроками».) Существовало мнение, что попытки пройти тест Тьюринга просто препятствуют более плодотворным исследованиям.
Во время первых конкурсов была выявлена вторая проблема: участие недостаточно компетентных судей, которые поддавались умело организованным манипуляциям, а не тому, что можно считать интеллектом.
Тем не менее, с 2004 года в качестве собеседников в конкурсе принимают участие философы, компьютерные специалисты и журналисты.
Стоит заметить, что полного диалога с машиной пока не существует, а то что есть больше напоминает общение в кругу друзей когда отвечаешь на вопрос одного, а следом задает вопрос другой или как бы на твой вопрос отвечает совершено посторонний. На этом, в принципе и можно ловить машинную программу, если как по тесту Тьюринга, а в целом очень даже забавно можно скоротать время и попробовать себя в роли судей на конкурсе премии Лёбнера.
Судейство на конкурсе очень строгое. Эксперты заранее готовятся к турниру и подбирают весьма заковыристые вопросы, чтобы понять, с кем же они общаются. Их разговор с программами напоминает допрос следователя. Судьи любят, например, повторять некоторые вопросы через определенное время, так как слабые боты не умеют следить за историей диалога и их можно поймать на однообразных ответах. [2]
Коллоквиум по разговорным системам, 2005
Симпозиум общества AISB по тесту Тьюринга, 2008
В 2008 году наряду с проведением очередного конкурса на получение премии Лёбнера, проходившего в Университете Рединга (University of Reading), Общество изучения искусственного интеллекта и моделирования поведения (The Society for the Study of Artificial Intelligence and Simulation of Behavior — AISB) провело однодневный симпозиум, на котором обсуждался тест Тьюринга. Симпозиум организовали Джон Бенден (John Barnden), Марк Бишоп (Mark Bishop), Хьюма Ша и Кевин Ворвик. В числе докладчиков были директор Королевского института баронесса Сьюзан Гринфилд (Susan Greenfield), Сельмер Брингсорд (Selmer Bringsjord), биограф Тьюринга Эндрю Ходжес (Andrew Hodges) и ученый Оуэн Холланд (Owen Holland). Никакого соглашения о каноническом тесте Тьюринга не появилось, однако Брингсорд предположил, что более крупная премия будет способствовать тому, что тест Тьюринга будет пройден быстрее.
Год Алана Тьюринга и Тьюринг-100 в 2012
В 2012 году будет отмечаться юбилей Алана Тьюринга. На протяжении всего года будет проходить множество больших мероприятий. Многие из них будут проходить в местах, имевших большое значение в жизни Тьюринга: Кембридж, Манчестер и Блетчи Парк. Год Алана Тьюринга курируется организацией TCAC (Turing Centenary Advisory Committee), осуществляющей профессиональную и организационную поддержку мероприятий в 2012 году. Также поддержкой мероприятий занимаются: ACM, ASL, SSAISB, BCS, BCTCS, Блетчи Парк, BMC, BLC, CCS, Association CiE, EACSL, EATCS, FoLLI, IACAP, IACR, KGS и LICS.
Для организации мероприятий по празднованию в июне 2012 года столетия со дня рождения Тьюринга создан специальный комитет, задачей которого является донести мысль Тьюринга о разумной машине, отраженную в таких голливудских фильмах, как «Бегущий по лезвию», до широкой публики, включая детей. В работе комитета участвуют: Кевин Ворвик, председатель, Хьюма Ша, координатор, Ян Бланд (Ian Bland), Крис Чапмэн (Chris Chapman), Марк Аллен (Marc Allen), Рори Данлоуп (Rory Dunlop), победители конкурса на получение премии Лёбнера Робби Гарне и Фред Робертс (Fred Roberts). Комитет работает при поддержке организации «Женщины в технике» (Women in Technology) и Daden Ltd.
На этом конкурсе россияне, имена которых не разглашаются, представили программу «Евгений». [3] В 150 проведённых тестах (а по факту пятиминутных разговорах) участвовали пять новейших программ, которые «затерялись» среди 25 обычных людей. Программа «Евгений», изображавшая 13-летнего мальчика, проживающего в Одессе, стала победителем, сумев в 29,2 % своих ответов ввести экзаменаторов в заблуждение. Таким образом, программа не добрала всего 0,8 % для полного прохождения теста.