А я вчера завалил тест Тьюринга: меня приняли за компьютер! Дело было при игре в шахматы на freechess.org . Вообще в онлайн-шахматах очень много плакс, которые, чуть что, норовят обвинить оппонента в использовании движка. Конечно, много кто так жульничает, но меня всегда обвиняют беспочвенно. В дебютную библиотеку, бывает, подглядываю, а дальше уже только сам. Если удаётся поймать соперника на длинный вариант, у него почему-то часто от этого лютый баттхёрт приключается: не может, говорит, человек так играть.
Полностью во вьюере можно посмотреть тут: Karapuzik vs. chessmasterrossie , а самые яркие моменты я сейчас прокомментирую отдельно. Дело в том, что мне самому партия очень понравилась, и хочется похвастаться. Контроль — 5 минут на партию плюс 5 секунд на ход.
Вот такая позиция возникла после 18 ходов.
В дебюте белые (я) играли несколько безалаберно, в частности, ферзь проделал путь d1-b3-d1-g1, много времени потеряно. Вообще ферзь на g1 или f2 в этой схеме часто встаёт, но обычно его путь менее извилист. Чёрные из потерь только успели сходить конём b8-c6-e5-d7, а сейчас явно готовятся к b6-b5. Главная проблема, что мой любимый план с надвижением пешки "a" у белых не проходит: мешает собственный конь на a3. Пока его не уберу, активного плана нет. А как только уберу, получу b5... Тут я заметил комбинационный мотив и устроил провокацию: 19.Nc2 b5? 20.Nb4 Qb7 .
21.N:a6! Q:a6 (полагаю, что 21... b4 было сильнее) 22.c:b5 B:b5 23.N:b5 R:b5 24.a4
В этом всё дело! Теперь белые забирают целую ладью и остаются по итогам перестрелки с лишним качеством и пешкой. Дальше была довольно сумбурная игра в блиц, под занавес которой соперник опять попался на простую тактику. Это его, похоже, и добило. Тактику же только компьютеры умеют, особенно такую сложную:
34... B:b4? 35.Rb1 Rb7 (на это была вся надежда, но...) 36.a6! Rb5 37.a7 , и, чтобы остановить пешку, приходится отдать слона b4.
Тут соперник что-то стал медленно ходить. Смотрю — он мне в чятик пишет. Пишет следующее:
chessmasterrossie says: good engine usage
chessmasterrossie says: good engine usagenh5
chessmasterrossie says: such comput er moves
chessmasterrossie says: such computer moves
chessmasterrossie says: qg1???
chessmasterrossie says: as if a human would play that
chessmasterrossie says: g4?
chessmasterrossie says: such a human move!
chessmasterrossie says: how obviously was that a use of a chess engine.
chessmasterrossie says: I will send a compulaint
chessmasterrossie says: complaint
Просто бальзам на сердце. =)
Роботы, наделённые сознанием, способные мыслить, творить, общаться – об этой идее мы все знаем не понаслышке, ведь то и дело на экранах появляются всё новые фильмы, в которых фигурируют киборги, например, «Терминатор», «Я — Робот», «Прометей» и т.д. Да и новости всё чаще пестрят заголовками о том, что учёные продвинулись в создании искусственного разума, сделали человекоподобную машину или о том, что наконец-таки пройден тест Тьюринга. И тем, кого интересует идея искусственного интеллекта, а также тем, кто не в курсе, что это за тест Тьюринга такой и почему вокруг него столько шумихи, наверняка будет интересен материал, который мы подготовили.
Начнём же мы с краткого обзора темы искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект
Под термином «искусственный интеллект» принято понимать науку и технологию создания наделённых интеллектом машин и, более всего, обладающих интеллектом компьютерных программ. Однако нередко данным понятием называют также свойство различных интеллектуальных систем к выполнению , изначально считающихся свойственными только человеку. Кроме того, идея искусственного интеллекта связана с подобной задачей применения компьютерной техники с целью понять человеческий интеллект.
В качестве научного направления искусственный интеллект начал формироваться примерно в середине прошлого столетия, когда сформировалось достаточное количество предпосылок для этого. Например, философы всё больше спорили на тему природы человека и процессов познания мира, психологи и нейрофизиологи занимались разработкой теорий, касающихся мышления и работы человеческого мозга, математики и экономисты проводили всевозможные расчёты и представления знаний о мире и т.д. Таким образом и был заложен фундамент теории алгоритмов, благодаря чему появились первые компьютеры.
Практика показала, что потенциал машин в плане произведения вычислений намного больше человеческого, по причине чего в кругах учёных возник вопрос: а каков вообще потенциал компьютеров, и смогут ли машины со временем достичь уровня человеческого развития?
Так, в 1950 году одним из основоположников в сфере вычислительной техники, английским учёным Аланом Тьюрингом в издании «Mind» была написана статья «Вычислительные машины и разум» где описывалась процедура, благодаря которой можно получить возможность определения того момента, когда машина станет на одну ступень с человеком в плане своей разумности. Эта процедура и получила название теста Тьюринга. Но, следует полагать, что реализация теста Тьюринга была бы невозможной без созданного искусственного интеллекта, и к этому процессу учёные подходили с нескольких позиций.
Подходы к созданию искусственного интеллекта
В первую очередь следует выделить общий подход к созданию искусственного интеллекта, который предполагает, что он будет способен к проявлению поведения, которое не будет отличаться от человеческого. Кстати, представленную идею можно назвать обобщением подхода теста Тьюринга, согласно которому машину можно считать разумной тогда, когда она будет в состоянии вести беседу с обычным человеком, и он не сможет отличить её от другого человека, при условии, что беседа идёт в письменной форме.
Второй подход принадлежит писателям-фантастам. Он говорит о том, что искусственный интеллект появится тогда, когда машина сможет творить и чувствовать. Но этот подход не способен выдержать критики, если рассмотреть его более детально. Например, создать машину, которая будет производить оценку каких-либо параметров внутренней или внешней среды и как-то реагировать на них, по большому счёту, не сложно. Учитывая то, что датчики будут реагировать на определённые раздражители, про такой механизм уже можно сказать, что у него есть «чувства».
Третий поход называется символьным. По сути, именно он был изначально свойственен эпохе цифровых машин. После того как был создан первый язык символьных вычислений, разработчики стали уверены, что есть шанс и практической реализации искусственного интеллекта с помощью технологии символьных вычислений, благодаря чему стало бы возможным иметь дело со слабоформализованными смыслами и представлениями.
Был и логический подход к созданию искусственного интеллекта, основанный на моделировании рассуждений, и главным козырем которого являлась . Но с 90-х годов прошлого века начал развиваться агентно-ориентированный подход, основанный на применении интеллектуальных агентов и предполагающий, что интеллект является конкретно вычислительной составляющей потенциала машины достигать поставленные перед ней цели.
А в итоге появился гибридный подход, главная идея которого заключается в том, что только комплексное использование символьных и нейронных моделей поможет достичь полноценного спектра вычислительных и когнитивных возможностей. К примеру, нейронные сети могут генерировать экспертные правила рассуждений, а посредством статистического обучения можно сформировать порождающие правила.
Теперь же вернёмся к тесту Алана Тьюринга.
Тест Тьюринга
Тест Тьюринга, как мы и упомянули, предназначен для определения потенциала искусственного интеллекта, близкого к . Классическую интерпретацию данного теста можно выразить так: человек взаимодействует с одним компьютером или человеком. Основываясь на ответах на определённые вопросы, человек должен определить, кто является его собеседником: компьютер или человек. А в функции компьютерной программы входит введение человека в заблуждение и подведение его к неправильному выводу. В процессе теста никто из участников не видит друг друга.
Алан Тьюринг говорил, что машину можно признать мыслящей, если она сможет ввести в заблуждение 30% участников-людей в процессе переписки. И на протяжении десятков лет реализовать этот тест никому не удавалось, но в 2014 году издание «The Independent» сообщило, что компьютерная программа сумела убедить людей в том, что они обмениваются сообщениями с тринадцатилетним мальчиком. Это, собственно говоря, и означает, что по факту тест Тьюринга был пройден.
Интересно то, что компьютерную программу под названием «Юджин Густман» создали именно российские программисты, а сам тест был организован учёными из Университета Рединга в Лондоне в Королевском обществе. В ходе эксперимента 33% участников поверили в то, что общаются с реальным человеком. Кстати, «Юджин» утверждал, что он тринадцатилетний мальчик, живущий в Одессе.
Данный факт, несомненно, является огромнейшим шагом в исследованиях по созданию искусственного интеллекта, однако учёные заявляют, что это достижение может быть использовано киберпреступниками.
«Юджин Густман» — это первая программа, прошедшая тест, хотя есть также и другие программы, близкие к подобному результату. Среди них можно назвать такие как «JFRED», «Elbot the Robot», «Ultra Hal» и «Cleverbot».
По словам одного из основателей «Юджина» Владимира Веселова, основная идея разработчиков заключалась в том, чтобы «Юджин» знал всё и, одновременно, ничего не знал, а на разработку программы с «настоящей» личностью было потрачено огромное количество времени. Профессор из Университета Рединга Кевин Уорвик говорит, что в области искусственного интеллекта до сих пор не было более спорного и знакового события.
Мы же в данном случае не можем не согласиться со специалистами, ведь сам факт того, что машина смогла убедить людей в том, что она человек, может перевернуть всю мировую компьютерную систему. Представьте только, какие вообще могут быть последствия, если кибернетические собеседники, обладающие искусственным интеллектом, смогут вести живую переписку с людьми, а спам-ботов станет невозможно распознать?
Заключение
Что же можно сказать об идее искусственного интеллекта? С одной стороны, она поистине потрясающа, и если искусственный интеллект будет создан, это позволит всему человечеству сделать огромный шаг вперёд в своём развитии. Но если посмотреть на это с критической точки зрения, сознающий искусственный разум, если он попадёт в руки недобросовестных людей, сможет нанести человеку не поддающийся никакому описанию вред. Философствовать на эту тему можно очень и очень долго, но мы не станем этим заниматься – пусть это станет пищей для вашего ума.
Мы же хотим лишь посоветовать вам заниматься , и становиться умнее и образованнее, ведь за вас этого не сделает ни одна машина.
Наверное, сегодня не такого человека, который хотя бы раз не слышал о таком понятии, как тест Алана Тьюринга. Вероятно, большинство, в общем, далеко от понимания, что собой представляет такая система тестирования. Потому остановимся на ней несколько подробнее.
Что такое тест Тьюринга: основная концепция
Еще в конце 40-х годов прошлого столетия очень многие ученые умы занимались проблемами первых компьютерных разработок. Именно тогда один из членов некой негосударственной группы Ratio Club, занимавшейся исследованиями в области кибернетики, задался совершенно логичным вопросом: можно ли создать машину, которая бы думала, как человек, или, по крайней мере, имитировала его поведение?
Нужно ли говорить, кто придумал тест Тьюринга? По всей видимости, нет. За первоначальную основу всей концепции, которая и сейчас актуальна, был взят следующий принцип: сможет ли человек в течение некоторого времени общения с неким невидимым собеседником на совершенно разные произвольные темы определить, кто перед ним - реальный человек или машина? Иными словами, вопрос заключается не только в том, чтобы сымитировать машиной поведение реального человека, но и выяснить, может ли она думать самостоятельно. до сих пор этот вопрос остается спорным.
История создания
Вообще, если рассматривать тест Тьюринга как некую эмпирическую систему определения «человеческих» возможностей компьютера, стоит сказать, что косвенной основой для его создания послужили любопытные высказывания философа Альфреда Айера, которые он сформулировал еще в 1936 году.
Сам Айер сравнивал, так сказать, жизненный опыт разных людей, и на основе этого выразил мнение, что бездушная машина не сможет пройти ни один тест, поскольку мыслить не умеет. В лучшем случае это будет чистой воды имитация.
В принципе, так оно и есть. Для создания мыслящей машины одной имитации мало. Очень многие ученые в качестве примера приводят братьев Райт, которые построили первый самолет, отказавшись от тенденции имитировать птиц, которая, кстати сказать, была свойственна еще такому гению, как Леонардо да Винчи.
Истрия умалчивает, знал ли сам (1912-1954) об этих постулатах, тем не менее в 1950 году он составил целую систему вопросов, которая могла бы определить степень «очеловеченности» машины. И надо сказать, эта разработка и сейчас является одной из основополагающих, правда, уже при тестировании, например, компьютерных ботов и т. д. В реальности же принцип оказался таковы, что пройти тест Тьюринга удалось лишь нескольким программам. И то, «пройти» - сказано с большой натяжкой, поскольку результат тестирования никогда не имел показателя 100 процентов, в лучшем случае - чуть более 50.
В самом же начале своих исследований ученый использовал собственное изобретение. Оно получило название «тест-машина Тьюринга». Поскольку все беседы предполагалось ввести исключительно в печатном виде, ученый задал несколько основных директив по написанию ответов, таких как перемещение печатной ленты влево или вправо, печать определенного символа и т. д.
Программы ELIZA и PARRY
Со временем программы стали усложняться, а две из них в ситуациях, когда применялся тест Тьюринга, показали ошеломляющие на то время результаты. Таковыми стали ELIZA и PARRY.
Что касается «Элизы», созданной в 1960 году: исходя из вопроса, машина должна была определить ключевое слово и на его основе составить обратный ответ. Именно это позволяло обманывать реальных людей. Если такого слова не оказывалось, машина возвращала обобщенный ответ или повторяла один из предыдущих. Однако прохождение теста «Элизой» до сих пор остается под сомнением, поскольку реальных людей, которые общались с программой, изначально подготавливали психологически таким образом, чтобы они заранее думали, что разговаривают с человеком, а не с машиной.
Программа PARRY несколько похожа на «Элизу», но была создана для имитации общения параноика. Что самое интересное, для ее тестирования были использованы настоящие пациенты клиник. После записи стенограмм бесед в режиме телетайпа их оценивали профессиональные психиатры. Лишь в 48 процентах случаев они смогли правильно оценить, где человек, а где машина.
Кроме того, практически все тогдашние программы работали с учетом определенного промежутка времени, поскольку человек в те времена соображал намного быстрее машины. Сейчас - наоборот.
Суперкомпьютеры Deep Blue и Watson
Достаточно интересными выглядели разработки корпорации IBM, которые не то чтобы мыслили, но обладали невероятной вычислительной мощностью.
Наверное, многие помнят, как в 1997 году суперкомпьютер Deep Blue выиграл 6 партий в шахматы у тогдашнего действующего чемпиона мира Гарри Каспарова. Собственно, тест Тьюринга применим к этой машине весьма условно. Все дело в том, что в нее изначально было заложено множество шаблонов партий с невероятным количеством интерпретации развития событий. Машина могла оценивать порядка 200 миллионов позиций фигур на доске в секунду!
Компьютер Watson, состоявший из 360 процессоров и 90 серверов, выиграл американскую телевикторину, обойдя по всем параметрам двух других участников, за что, собственно, и получил 1 миллион долларов премии. Опять же, вопрос спорный, поскольку в машину были заложены невероятные объемы энциклопедических данных, а машина просто анализировала вопрос на предмет наличия ключевого слова, синонимов или обобщенных совпадений, после чего давала правильный ответ.
Эмулятор Eugene Goostman
Одним из самых интересных событий в этой области стала программа одессита Евгения Густмана и российского инженера Владимира Веселова, ныне проживающего в США, которая имитировала личность 13-летнего мальчика.
7 июня 2014 года программа Eugene показала свои возможности в полном объеме. Интересно, что в тестировании приняли участие 5 ботов и 30 реальных людей. Только в 33% случаев из ста жюри смогло определить, что это компьютер. Дело тут в том, что задача осложнялась тем, что у ребенка интеллект ниже, чем у взрослого человека, да и знаний поменьше.
Вопросы теста Тьюринга были самыми общими, правда, для Юджина (Euegene) были и некоторые конкретизированные вопросы о событиях в Одессе, которые не могли остаться незамеченными ни одним жителем. Но ответы все равно заставляли думать, что перед жюри ребенок. Так, например, на вопрос о местожительстве программа ответила сразу. Кода был задан вопрос, находился ли собеседник такого-то числа в городе, программа заявила, что не хочет об этом говорить. Когда собеседник попытался настаивать на разговоре в русле того, что именно произошло в этот день, Юджин открестился тем, что заявил, мол, вы и сами должны знать, чего ж его-то спрашивать? В общем, эмулятор ребенка оказался на редкость удачным.
Тем не менее это все-таки эмулятор, а не мыслящее существо. Так что восстание машин не состоится еще очень долго.
Обратная сторона медали
Напоследок остается добавить, что пока предпосылок для создания мыслящих машин в ближайшем будущем нет. Тем не менее если раньше вопросы распознавания относились именно к машинам, теперь то, что ты не машина, приходится доказывать практически каждому из нас. Посмотрите хотя бы на ввод капчи в Интернете для получения доступа к какому-то действию. Пока считается, что еще не создано ни одно электронное устройство, способное распознать искореженный текст или набор символов, кроме человека. Но кто знает, все возможно…
Текст
Артём Лучко
Британский университет Рединга с большой помпой объявил, что миновала «важная веха в истории вычислительной техники» и компьютер впервые прошёл корректно поставленный тест Тьюринга, введя в заблуждение судей, которые поверили, что общаются с 13-летним украинским мальчиком. Look At Me разобрался в том, что кроется на самом деле за этим событием.
Что собой представлял эксперимент
Университет Рединга, специалисты которого провели первый успешный тест Тьюринга
Тестирование чат-ботов было организовано Школой системной инженерии при университете Рединга к 60-летию кончины Алана Тьюринга. Эксперты общались одновременно с живым человеком и с программой, находясь в разных комнатах. По окончании теста каждый из судей должен заявить, кто из двух его собеседников - человек, а кто - программа. Для чистоты эксперимента были задействованы пять компьютеров и 30 судей, каждый из которых провёл серию из 10 письменных диалогов длительностью по 5 минут. Хотя обычно в ежегодном конкурсе программ искусственного интеллекта на премию Лёбнера (в котором программы соревнуются в прохождении теста Тьюринга за приз $2000) принимают участие всего 4 чат-бота и 4 человека. В результате эксперимента программа Eugene Goostman сумела убедить 33 % состава жюри в своей «человечности», что произошло первый раз в истории. Роберт Луэллин, один из судей, британский актёр и любитель технологий сказал:
Тест Тьюринга был удивительным. Состоялись 10 сеансов по 5 минут, 2 экрана, 1 человек и 1 машина. Я угадал правильно только 4 раза. Этот робот оказался умным малым...
Чат-бот Eugene Goostman был разработан выходцем из России Владимиром Веселовым (сейчас он проживает в США) и украинцем Евгением Демченко, живущим в России. Первая версия появилась ещё в 2001 году. Возраст подростка был выбран неслучайно: в 13 лет ребёнок уже многое знает, но далеко не всё, что усложняет задачу судей. В 2012 году чат-бот уже подобрался довольно близко к успеху: тогда в «человечность» украинского школьника поверили 29 % из числа судей. В ходе последних доработок программистам удалось подготовить виртуального собеседника ко всем возможным вопросам и даже обучить его подбирать примеры ответов в «Твиттере».
Что такое тест Тьюринга,
и в чём его недостатки
Алан Тьюринг в возрасте 16 лет
Тест Тьюринга был впервые предложен британским математиком Аланом Тьюрингом в статье «Вычислительная техника и интеллект», опубликованной в журнале Mind в 1950 году. В ней учёный задался простым вопросом: «Может ли машина мыслить». В своей самой простой форме тест заключается в следующем: 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. Тест подразумевает пятиминутный текстовый диалог, в ходе которого минимум 30 % судей должны поверить, что они имеют дело с человеком, а не машиной. При этом, разумеется, все участники теста не видят друг друга.
Джон Серл, американский философ
Есть много различных версий этого испытания (в некоторых вариациях судья знает, что одним из проверяемых собеседников является компьютер, в других - не знает об этом), но многие учёные и философы критикуют его по сей день. В своё время американский философ Джон Серл бросил тесту вызов своим мысленным экспериментом, известным как «Китайская комната». Он позволил себе предположить, что способность компьютера вести разговор и убедительно отвечать на вопросы - далеко не то же самое, что иметь разум и мыслить, как человек. «Предположим, что меня заперли в комнате и [...] что я не знаю ни одного китайского слова, ни письменно, ни устно», - пишет Серл в 1980 году. Он представил, что получал вопросы, написанные на китайском языке через щель в стене. Он не был в состоянии прочитать эти символы, но имел набор инструкций на английском, которые позволяли ему реагировать на «один набор формальных символов другим набором формальных символов». Таким образом, Серл теоретически смог бы отвечать на вопросы, просто следуя правилам английского и выбирая правильные китайские иероглифы. И его собеседники были бы убеждены, что он может говорить по-китайски.
Большинство критиков теста Тьюринга как способа оценки искусственного интеллекта придерживаются аналогичного мнения. Они утверждают, что компьютеры могут только использовать наборы правил и огромные базы данных, запрограммированных для ответов на вопросы, чтобы лишь казаться разумными.
Как программа обманула жюри
Профессор университета Рединга Кевин Уорвик
У Eugene Goostman имеется два фактора, которые помогли ему пройти тест. Во-первых, грамматические и стилистические ошибки, которые допускает машина в подражание письму подростка, а во-вторых, отсутствие знаний о специфических культурных и исторических фактах, которое также может быть списано на возраст школьника.
В процессе разработки искусственного интеллекта нет более знакового и противоречивого этапа, чем прохождение теста Тьюринга
«Успех программы, скорее всего, пробудит некоторые опасения по поводу будущего информационных технологий, - заявил профессор университета Рединга Кевин Уорвик. - В процессе разработки искусственного интеллекта нет более знакового и противоречивого этапа, чем прохождение теста Тьюринга, когда компьютер убеждает достаточное количество судей полагать, что с ними общается не машина, а человек. Само существование компьютера, который может обмануть человека, заставив его думать, что он - это человек, является тревожным сигналом, связанным с киберпреступностью». Тест Тьюринга по сей день является важным инструментом в борьбе с этой угрозой. И теперь специалистам предстоит более полно разобраться, как появление подобных продвинутых чат-ботов может повлиять на онлайн-общение в интернете.
Судя по логам, которые можно найти в Сети (опробовать бот самостоятельно пока не получается, вероятно, из-за ажиотажа сайт не выдержал трафика и «упал»), чат-бот довольно-таки примитивен и, как кажется на первый взгляд, не сильно отличается от похожих разработок, которые можно найти в интернете. Один из любопытных диалогов с «Евгением» представил журналист Леонид Бершидский, который задавал ему неудобные вопросы о громком событии, которое не могло пройти мимо юного одессита.
Даже учитывая проработанный характер и биографию, ошибки и опечатки, которые может допускать реальный подросток, убедительность бота вызывает сомнения. По сути, он также реагирует на ключевые слова, а когда его ставят в тупик, он выдает заранее заготовленные и не самые оригинальные ответы-заглушки. Если бы программа имела возможность использовать поисковые системы, чтобы находиться в контексте текущей ситуации в мире, мы могли бы видеть гораздо более впечатляющий результат. Вероятно, на это нужно время. Ранее известный футуролог Реймонд Курцвейл, занимающий должность технического директора Google, заявлял , что компьютеры смогут с лёгкостью проходить тест Тьюринга к 2029 году. По его предположениям, к этому времени они смогут освоить человеческий язык и превзойти интеллектом людей.
7 суперкомпьютеров, способных обхитрить человека
ELIZA
Тест Тьюринга – это тест, как следует из названия, предложенный Аланом Тьюрингом, для определения обладает ли машина интеллектом. Тьюринг решил, что нет смысла разрабатывать обширный список требований, необходимых для создания искусственного интеллекта, который к тому же может оказаться противоречивым, и предложил тест, основанный на том, что поведение объекта, обладающего искусственным интеллектом, в конечном итоге нельзя будет отличить от поведения таких бесспорно интеллектуальных сущностей, как человеческие существа. 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. На данный момент составление программы для компьютера, чтобы он прошел тест Тьюринга, требует большого объема работы. Запрограммированный таким образом компьютер должен включать в себя:
- средства обработки текстов на естественных языках (Natural Language Processing – NLP), позволяющие успешно общаться с компьютером, скажем на английском языке;
- средства представления знаний, с помощью которых компьютер может записать в память то, что он узнает или прочитает;
- средства автоматического формирования логических выводов, обеспечивающие возможность использовать хранимую информацию для поиска ответов на вопросы и вывода новых заключений;
- средства машинного обучения, которые позволяют приспосабливаться к новым обстоятельствам, а также обнаруживать и экстраполировать признаки стандартных ситуаций.
В тесте Тьюринга сознательно исключено непосредственное физическое взаимодействие экспериментатора и компьютера, поскольку для создания искусственного интеллекта не требуется физическая имитация человека. Но в так называемом полном тесте Тьюринга предусмотрено использование видеосигнала для того, чтобы экспериментатор мог проверить способности испытуемого объекта к восприятию, а также имел возможность представить физические объекты «в неполном виде» (пропустить их «через штриховку»).
Тьюринг предсказывал, что компьютеры в конечном счёте пройдут его тест. Он считал, что к 2000 году компьютер с памятью 1 миллиард бит (около 119 МБ) в ходе 5-минутного теста сможет обмануть судей в 30 % случаев.
Это предсказание не сбылось. Тьюринг также предсказал, что сочетание «мыслящая машина» не будет считаться оксюмороном, а обучение компьютеров будет играть важную роль в создании мощных компьютеров (с чем большинство современных исследователей согласны).
Пока что ни одна программа и близко не подошла к прохождению теста Тьюринга. Такие программы, как Элиза (ELIZA), иногда заставляли людей верить, что они говорят с человеком, как, например, в неформальном эксперименте, названном AOLiza. Но такие «успехи» не являются прохождением теста Тьюринга. Во-первых, человек в таких беседах не имел никаких оснований считать, что он говорит с программой, в то время как в настоящем тесте Тьюринга человек активно пытается определить, с кем он беседует. Во-вторых, документированные случаи обычно относятся к таким чатам, где многие беседы отрывочны и бессмысленны. В-третьих, многие пользователи чатов используют английский как второй или третий язык, и бессмысленный ответ программы, вероятно, спишется ими на языковый барьер. В-четвертых, многие пользователи ничего не знают об Элизе и ей подобных программах и не могут распознать совершенно нечеловеческие ошибки, которые эти программы допускают.
Ежегодно производится соревнование между разговаривающими программами и наиболее человекоподобной, по мнению судей, присуждается приз Лебнера. Есть также дополнительный приз для программы, которая, по мнению судей, пройдет тест Тьюринга. Этот приз еще не присуждался. Самый лучший результат показала программа A.L.I.C.E. выиграв приз Лебнера 3 раза (в 2000, 2001 и 2004).
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».
