В чем заключается тест тьюринга. Обратный тест Тьюринга и CAPTCHA

Интернет

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.

Эмпирический эксперимент, в ходе которого человек общается с компьютерной интеллектуальной программой, которая моделирует ответы как человек.

Предполагается, что тест Тьюринг пройден, если человек при общении с машиной считает, что общается с человеком, а не машиной.

Британский математик Алан Тьюринг в 1950 г. придумал такой эксперимент по аналогии с имитационной игрой, которая предполагает, что 2 человека уходят в разные комнаты, а 3й человек должен понять кто где, общаясь с ними письменно.

Тьюринг предложил такую игру провести с машиной и, если машина сможет ввести в заблуждение эксперта, это будет означать, что машина может думать. Таким образом, классический тест проходит по следующему сценарию:

Человек-эксперт общается через чат с чат-ботом и другими людьми. По окончании общения эксперт должен понять, кто из собеседников был человеком, а кто — ботом.

В наше время тест Тьюринга получил много разных модификаций, рассмотрим некоторые из них:

Обратный тест Тьюринга

Тест заключается в выполнении каких- либо действий для подтверждения, что ты человек. Н-р, мы можем часто сталкиваться с потребностью ввести цифры и буквы в специальное поле с искаженного изображения с набором цифр и букв. Данные действия защищают сайт от ботов. Прохождение данного теста подтверждало бы способность машины воспринимать сложные искаженные изображения, но пока таких не существует.

Тест бессмертия

Тест заключается в максимальном повторении личностных характеристик человека. Считается, что если характер человека максимально качественно скопирован, и его невозможно отличить от источника, то означает, что пройден тест бессмертия.

Минимальный интеллектуальный Signal-тест

Теста предполагает упрощенную форму ответов на вопросы — только да и нет.

Мета-тест Тьюринга

Тест предполагает, что машина «умеет мыслить», если она может создать что-то, что она сама хочет проверить на разумность.

Первое прохождение классического теста Тьюринга зафиксировано 6 июня 2014 года чат-ботом «Женя Густман», разработанным в Санкт-Петербурге. Бот убедил экспертов, что они общаются с 13-летним подростка из Одессы.

В общем, машины уже способны на многое, сейчас много специалистов работают в данном направлении и нас ждут все более интересные вариации и прохождения данного теста.

"Eugene Goostman" удалось пройти тест Тьюринга и убедить 33% судей в том, что с ними общается не машина. Программа выдавала себя за триннадцатилетнего мальчика по имени Евгений Густман из Одессы и смогла убедить беседовавших с ней людей в том, что выдаваемые ею ответы принадлежат человеку.

Тест проходил в Лондонском королевском обществе, его проведение организовал Университет Рединга, Великобритания. Авторами программы являются российский инженер Владимир Веселов, проживающий в настоящее время в США, и украинец Евгений Демченко, который живёт сейчас в России.

Как программа "Евгений Густман" прошла тест Тьюринга?

В субботу 7 июня 2014 года суперкомпьютер по имени Eugene попытался воссоздать интеллект тринадцатилетнего подростка - Евгения Густмана.

В тестировании, организованном Школой системной инженерии при Университете Рединга (Великобритания), участвовали пять суперкомпьютеров. Испытание представляло собой серию пятиминутных письменных диалогов.

Разработчикам программы удалось подготовить бота ко всем возможным вопросам и даже обучить его собирать примеры диалогов через Twitter. Кроме того, инженеры наделили героя ярким характером. Притворяясь 13-летним мальчиком, виртуальный «Евгений Густман» не вызывал сомнений у экспертов. Они поверили в то, что мальчик может не знать ответы на многие вопросы, ведь уровень знаний у среднего ребёнка существенно ниже, чем у взрослых. При этом его правильные и точные ответы списывали на необычную эрудицию и начитанность.

В тесте участвовали 25 «скрытых» людей и 5 чат-ботов. Каждый из 30-ти судей провёл по пять чат-сессий, пытаясь определить реальную природу собеседника. Для сравнения, в традиционном ежегодном конкурсе программ искусственного интеллекта на премию Лёбнера* участвует всего 4 программы и 4 скрытых человека.

Впервые программа с «юным одесситом» появилась ещё в 2001 году. Однако лишь в 2012 году она показала действительно серьёзный результат, убедив 29 % судей.

Данный факт доказывает, что в скором будущем, появятся програмы, которые будут способны без проблем пройти тест Тьюринга .

А́лан Мэ́тисон Тью́ринг (23 июня 1912 - 7 июня 1954) - английский математик, логик,криптограф, оказавший существенное влияние на развитие информатики. Кавалер Ордена Британской империи (1945), член Лондонского королевского общества (1951). Предложенная им в 1936 году абстрактная вычислительная «Машина Тьюринга», которую можно считать моделью компьютера общего назначения, позволила формализовать понятие алгоритма и до сих пор используется во множестве теоретических и практических исследований. Научные труды А. Тьюринга - общепризнанный вклад в основания информатики (и, в частности, - теории искусственного интеллекта).

Тест Тьюринга.

Тест Тьюринга - эмпирический тест, идея которого была предложена Аланом Тьюрингом в статье «Вычислительные машины и разум», опубликованной в 1950 году в философском журнале «Mind». Тьюринг задался целью определить, может ли машина мыслить, может ли машина обнаруживать разумное поведение, могут ли машины делать то, что можем делать мы (как мыслящие создания)?

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».

((Главной мыслью данной версии является то, что целью теста Тьюринга является ответ не на вопрос, может ли машина одурачить ведущего, а на вопрос, может ли машина имитировать человека или нет. Несмотря на то, что идут споры о том, подразумевался ли этот вариант Тьюрингом или нет, Стеррет считает, что этот вариант Тьюрингом подразумевался и, таким образом, совмещает второй вариант с третьим. В это же время группа оппонентов, включая Трейджера, так не считает. Но это все равно привело к тому, что можно назвать «стандартной интерпретацией». В этом варианте игрок А - компьютер, игрок В - человек любого пола. Задачей ведущего является теперь не определить кто из них мужчина и женщина, а кто из них компьютер, а кто - человек.))

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 тоже необходимо, потому что они реагируют гораздо быстрее, чем человек.

Китайская комната.

Кита́йская ко́мната - мысленный эксперимент, описанный Джоном Сёрлем, цель которого состоит в опровержении утверждения о том, что цифровая машина, наделённая «искусственным интеллектом» путём её программирования определённым образом, способна обладать сознанием в том же смысле, в котором им обладает человек. По сути, является критикой теста Тьюринга

Возьмём, например, какой-нибудь язык, которого вы не понимаете. Для меня таким языком является китайский. Текст, написанный по-китайски, я воспринимаю как набор бессмысленных каракулей. Теперь предположим, что меня поместили в комнату, в которой расставлены корзинки, полные китайских иероглифов. Предположим также, что мне дали учебник на английском языке, в котором приводятся правила сочетания символов китайского языка, причём правила эти можно применять, зная лишь форму символов, понимать значение символов совсем необязательно. Например, правила могут гласить: «Возьмите такой-то иероглиф из корзинки номер один и поместите его рядом с таким-то иероглифом из корзинки номер два».

Представим себе, что находящиеся за дверью комнаты люди, понимающие китайский язык, передают в комнату наборы символов и что в ответ я манипулирую символами согласно правилам и передаю обратно другие наборы символов. В данном случае книга правил есть не что иное, как «компьютерная программа». Люди, написавшие её, - «программисты», а я играю роль «компьютера». Корзинки, наполненные символами, - это «база данных»; наборы символов, передаваемых в комнату, это «вопросы», а наборы, выходящие из комнаты, это «ответы».

Предположим далее, что книга правил написана так, что мои «ответы» на «вопросы» не отличаются от ответов человека, свободно владеющего китайским языком. Например, люди, находящиеся снаружи, могут передать непонятные мне символы, означающие; «Какой цвет вам больше всего нравится?» В ответ, выполнив предписанные правилами манипуляции, я выдам символы мне также непонятные и означающие, что мой любимый цвет синий, но мне также очень нравится зелёный. Таким образом, я выдержу тест Тьюринга на понимание китайского языка. Но всё же на самом деле я не понимаю ни слова по-китайски. К тому же я никак не могу научиться этому языку в рассматриваемой системе, поскольку не существует никакого способа, с помощью которого я мог бы узнать смысл хотя бы одного символа. Подобно компьютеру, я манипулирую символами, но не могу придать им какого бы то ни было смысла. Этот пример соответствует системе быстрого обучения формальным знаниям для решения типовых задач, которая сегодня стала вытеснять в коммерческих школах аналитическую систему образования. Такие специалисты с программным мышлением способны быстро, не раздумывая, решать задачи из заученного набора, но абсолютно беспомощны в нестандартной ситуации. Аналитическое мышление, используя собственные знания, может путем сопоставления комбинаций символов и анализа порядка в передаваемых сообщениях для ответа, определить устойчивые сценарии их применения, а значит построить классификатор условных понятий и форм применения. Полученную формальную систему можно согласовать с собственной системой знаний, по принципу непротиворечивости перевода высказываний на обоих языках в общем пространстве мышления. В результате мы получим однозначное относительное представление о неизвестном языке, но конкретные характеристики объектов в этом языке останутся неопределенными. Внести определенность можно только калибровочными тестами сличения базовых элементов обеих систем для установления функции их отображения. К этому типу задач относится также установление контакта с разумом иной формы жизни, развившейся в принципиально других физических условиях.

Обратный тест Тьюринга и CAPTCHA

Модификация теста Тьюринга, в которой цель или одну или более ролей машины и человека поменяли местами, называется обратным тестом Тьюринга. Пример этого теста приведен в работе психоаналитика Уилфреда Биона, который был в особенности восхищен тем, как активизируется мыслительная активность при столкновении с другим разумом.

Развивая эту идею, Р. Д. Хиншелвуд (R. D. Hinshelwood) описал разум как «аппарат, распознающий разум», отметив, что это можно считать как бы «дополнением» к тесту Тьюринга. Теперь задачей компьютера будет определить с кем он беседовал: с человеком или же с другим компьютером. Именно на это дополнение к вопросу и пытался ответить Тьюринг, но, пожалуй, оно вводит достаточно высокий стандарт на то, чтобы определить, может ли машина «думать» так, как мы обычно относим это понятие к человеку.

CAPTCHA - это разновидность обратного теста Тьюринга. Перед тем как разрешить выполнение некоторого действия на сайте, пользователю выдается искаженное изображение с набором цифр и букв и предложение ввести этот набор в специальное поле. Цель этой операции - предотвратить атаки автоматических систем на сайт. Обоснованием подобной операции является то, что пока не существует программ достаточно мощных для того, чтобы распознать и точно воспроизвести текст с искаженного изображения (или они недоступны простым пользователям), поэтому считается, что система, которая смогла это сделать, с высокой вероятностью может считаться человеком. Выводом будет (хотя и не обязательно), что искусственный интеллект пока не создан.

Стандартная интерпретация теста Тьюринга

Тест Тьюринга - эмпирический тест, идея которого была предложена Аланом Тьюрингом в статье «Вычислительные машины и разум» , опубликованной в 1950 году в философском журнале Mind . Тьюринг задался целью определить, может ли машина мыслить .

Все участники теста не видят друг друга. Если судья не может сказать определённо, кто из собеседников является человеком, то считается, что машина прошла тест. Чтобы протестировать именно интеллект машины, а не её возможность распознавать устную речь, беседа ведётся 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 тоже необходимо, потому что они реагируют гораздо быстрее, чем человек.

История

Философские предпосылки

Хотя исследования в области искусственного интеллекта начались в 1956 году , их философские корни уходят глубоко в прошлое . Вопрос, сможет ли машина думать, 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.

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 трёх 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 задаёт 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 четыре 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 введённых 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.

Коллоквиум по разговорным системам, 2005

В ноябре 2005 года в Университете Суррея проходила однодневная встреча разработчиков ACE, которую посетили победители практических тестов Тьюринга, проходивших в рамках конкурса на получение премии Лёбнера: Робби Гарнер (Robby Garner), Ричард Уоллес (Richard Wallace), Ролл Карпентер (Rollo Carpenter). В числе приглашённых докладчиков были Дэвид Хэмилл (David Hamill), Хью Лёбнер и Хьюма Ша.

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 учёный 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 отмечался юбилей Алана Тьюринга. На протяжении всего года проходило множество больших мероприятий. Многие из них проходили 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, отражённую 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 разглашались, представили программу «Eugene » . В 150 проведённых тестах (а по факту пятиминутных разговорах) участвовали пять новейших программ, которые «затерялись» среди 25 обычных людей. Программа «Eugene», 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.

Тест Тьюринга на русском языке, 2015

В 2015 году компания Наносемантика и Фонд Сколково провели конкурс «Тест Тьюринга на русском языке». Независимые судьи из числа посетителей конференции Startup Village в Москве общались с 8 отобранными экспертным советом роботами и 8 волонтёрами-лингвистами. После 3-х минут разговора на русском языке судьи определяли, кто из их собеседников является роботом, а кто нет. Каждый робот провёл по 15 разговоров. В конкурсе победил робот, созданный Иваном Голубевым из Санкт-Петербурга , - «Соня Гусева». 47 % собеседников приняли его за человека .

Варианты теста Тьюринга

Стоит отметить, что в советской психологии Выготский Л. С. и Лурия А. Р. дали вполне чёткие определения «интеллекта» и «мышления» .

Недостатки теста

Несмотря на все свои достоинства и известность, тест критикуют на нескольких основаниях.

Человеческий разум и разум вообще

Направленность теста Тьюринга ярко выражена в сторону человека (антропоморфизм). Проверяется только способность машины походить на человека, а не разумность машины вообще. Тест неспособен оценить общий интеллект машины по двум причинам:

Иногда поведение человека не поддаётся разумному толкованию. В это же время тест Тьюринга требует, чтобы машина была способна имитировать все виды человеческого поведения, не обращая внимания на то, насколько оно разумно. Он также проверяет способность имитировать такое поведение, какое человек за разумное и не посчитает, например, реакция на оскорбления, соблазн соврать или просто большое количество опечаток. Если машина неспособна с точностью до деталей имитировать поведение человека, опечатки и тому подобное, то она не проходит тест, несмотря на весь тот интеллект, которым она может обладать.
Некоторое разумное поведение не присуще человеку. Тест Тьюринга не проверяет высокоинтеллектуальное поведение, например, способность решать сложные задачи или выдвигать оригинальные идеи. По сути, тест требует, чтобы машина обманывала: какой бы умной ни была машина, она должна притворяться не слишком умной, чтобы пройти тест. Если же машина способна быстро решить некую вычислительную задачу, непосильную для человека, она по определению провалит тест.

Непрактичность

Экстраполируя экспоненциальный рост уровня технологии в течение нескольких десятилетий, футурист Рэймонд Курцвейл предположил, что машины, способные пройти тест Тьюринга, будут изготовлены, по грубым оценкам, около 2020 года. Это перекликается с законом Мура .

В проект Long Bet Project входит пари стоимостью 20 000 $ между Митчем Капуром (Mitch Kapor - пессимист) и Рэймондом Курцвейлом (оптимист). Смысл пари: пройдет ли компьютер тест Тьюринга к 2029 году? Определены также некоторые условия пари .

Вариации теста Тьюринга

Многочисленные версии теста Тьюринга, включая описанные ранее, уже обсуждаются довольно долгое время.

Обратный тест Тьюринга и CAPTCHA

Модификация теста Тьюринга, в которой цель или одну или более ролей машины и человека поменяли местами, называется обратным тестом Тьюринга. Пример этого теста приведён в работе психоаналитика Уилфреда Биона , который был в особенности восхищён тем, как активизируется мыслительная активность при столкновении с другим разумом.

CAPTCHA - это разновидность обратного теста Тьюринга. Перед тем как разрешить выполнение некоторого действия на сайте, пользователю выдаётся искажённое изображение с набором цифр и букв и предложение ввести этот набор в специальное поле. Цель этой операции - предотвратить атаки автоматических систем на сайт. Обоснованием подобной операции является то, что пока не существует программ достаточно мощных для того, чтобы распознать и точно воспроизвести текст с искажённого изображения (или они недоступны рядовым пользователям), поэтому считается, что система, которая смогла это сделать, с высокой вероятностью может считаться человеком. Выводом будет (хотя и не обязательно), что искусственный интеллект пока не создан.

Тест Тьюринга со специалистом

Эта вариация теста описывается следующим образом: ответ машины не должен отличаться от ответа эксперта - специалиста в определённой области знаний.

Тест бессмертия

Тест бессмертия - это вариация теста Тьюринга, которая определяет, качественно ли передан характер человека, а именно возможно ли отличить скопированный характер от характера человека, послужившего его источником.

Минимальный интеллектуальный Signal-тест (MIST)

MIST предложен Крисом Мак-Кинстри (Chris McKinstry). В этой вариации теста Тьюринга разрешены лишь два типа ответов - «да» и «нет». Обычно MIST используют для сбора статистической информации, с помощью которой можно измерить производительность программ, реализующих искусственный интеллект.

Мета-тест Тьюринга

В этой вариации теста субъект (скажем, компьютер) считают разумным, если он создал нечто, что он сам хочет проверить на разумность.

Премия Хаттера

Организаторы премии Хаттера считают, что сжатие текста на естественном языке является трудной задачей для искусственного интеллекта, эквивалентной прохождению теста Тьюринга.

Тест по сжатию информации имеет определённые преимущества над большей частью вариантов и вариаций теста Тьюринга:

Его результатом является единственное число, по которому можно судить какая из двух машин «более разумная».
Не требуется, чтобы компьютер врал судье - учить компьютеры врать считают плохой идеей.

Основными недостатками подобного теста являются:

С его помощью невозможно протестировать человека.
Неизвестно какой результат (и есть ли он вообще) эквивалентен прохождению теста Тьюринга (на уровне человека).

Другие тесты интеллекта

Существует множество тестов на уровень интеллекта, которые используют для тестирования людей. Возможно, что их можно использовать для тестирования искусственного интеллекта. Некоторые тесты (например, Си-тест), выведенные из «Колмогоровской сложности», используются для проверки людей и компьютеров.

Тест BotPrize

Двум командам программистов удалось победить в конкурсе BotPrize, который называют «игровой версией» теста Тьюринга. Сообщение о результатах теста приведено на сайте BotPrize, кратко его результаты анализирует NewScientist. Тест BotPrize проходил в виде многопользовательской компьютерной игры (Unreal Tournament 2004), персонажами которой управляли реальные люди или компьютерные алгоритмы

Словосочетание «тест Тьюринга» правильнее использовать для обозначения предложения, которое касается вопроса о том, могут ли машины мыслить. По мнению автора, такая постановка «слишком бессмысленна», чтобы заслуживать обсуждения. Однако если рассмотреть более конкретный вопрос о том, способен ли цифровой компьютер справиться с некоего рода игрой в имитацию, то появляется возможность точного обсуждения. Более того, сам автор считал, что пройдет не слишком много времени - и появятся вычислительные устройства, которые будут в этом очень «хороши».

Выражение «тест Тьюринга» иногда используется в более общем смысле для обозначения некоторых поведенческих исследований присутствия разума, мысли или интеллекта у предположительно разумных субъектов. Так, например, иногда высказывается мнение, что прообраз теста описан в «Дискурсе о методе» Декарта.

Кто придумал тест Тьюринга?

В 1950-м увидела свет работа «Вычислительные машины и интеллект», в которой впервые была предложена идея игры в имитацию. Тот, кто придумал тест Тьюринга, - английский ученый в области информатики, математик, логик, криптоаналитик и биолог-теоретик Алан Мэтисон Тьюринг. Его модели позволили формализовать концепции алгоритма и вычислений, а также внесли вклад в теории искусственного интеллекта.

Игра в имитацию

Тьюринг описывает следующий вид игры. Предположим, есть человек, машина и лицо, задающее вопросы. Интервьюер находится в комнате, отделенной от остальных участников, которые проходят тест Тьюринга. Цель теста состоит в том, чтобы задающий вопросы определил, кто является человеком, а кто машиной. Интервьюеру оба испытуемых известны под метками X и Y, но по крайней мере в начале ему неизвестно, кто скрывается за меткой Х. В конце игры он должен сказать, что Х - это человек, а Y - это машина, или наоборот. Интервьюеру разрешено задавать испытуемым вопросы теста Тьюринга следующего вида: «Ну будет ли Х любезен сказать мне, играет ли Х в шахматы?» Тот, кто является Х, должен отвечать на вопросы, адресованные Х. Цель машины состоит в том, чтобы ввести в заблуждение спрашивающего, и тот ошибочно сделал вывод о том, что она - человек. Человек же должен помочь установить истину. Об этой игре Алан Тьюринг в 1950 году сказал: «Я считаю, через 50 лет можно будет запрограммировать компьютеры с объемом памяти около 10 9 таким образом, что они успешно смогут играть в имитацию, и средний интервьюер с вероятностью, превышающей 70%, за пять минут не будет в состоянии угадать, кто является машиной».

Эмпирический и концептуальный аспекты

Существует как минимум два вида вопросов, которые возникают относительно предсказаний Тьюринга. Во-первых, эмпирический - правда ли, что уже есть или вскоре появятся компьютеры, способные играть в имитацию настолько успешно, что средний интервьюер с вероятностью, не превышающей 70%, сделает правильный выбор в течение пяти минут? Во-вторых, концептуальный - правда ли, что если бы средний интервьюер после пяти минут допроса с вероятностью менее 70% правильно идентифицировал человека и машину, то мы должны сделать вывод, что последняя демонстрирует некоторый уровень мышления, интеллекта или разума?

Конкурс Лебнера

Мало кто сомневается, что Алан Тьюринг был бы разочарован положением дел с игрой в имитацию к концу ХХ века. Участники конкурса Лебнера (ежегодного мероприятия, в ходе которого компьютерные программы подвергаются тесту Тьюринга) далеки от стандарта, представленного основоположником информатики. Беглый взгляд на протоколы участников за последние десятилетия показывает, что машину можно легко обнаружить с помощью не очень изощренных вопросов. Более того, наиболее успешные игроки постоянно заявляют о сложности конкурса Лебнера по причине отсутствия компьютерной программы, которая бы могла вести достойный разговор в течение пяти минут. Общепризнанным является факт, что конкурсные приложения разрабатываются исключительно с целью получения малого приза, присуждаемого лучшему участнику года, и на большее они не рассчитаны.

Тест Тьюринга: прохождение затягивается?

К середине второго десятилетия XXI века ситуация почти не изменилась. Правда, в 2014 г. возникли претензии на то, что компьютерная программа Eugene Goostman прошла тест Тьюринга, когда она обманула 33% судей в соревновании 2014 г. Но были и другие разовые соревнования, в которых были достигнуты аналогичные результаты. Еще в 1991 году PC Therapist ввел в заблуждение 50% судей. И в демонстрации 2011 г. Cleverbot имел даже более высокий показатель успеха. Во всех этих трех случаях продолжительность процесса была очень мала, и результат не был надежен. Ни один из них не дал веских оснований полагать, что средний интервьюер с вероятностью более 70% правильно идентифицирует отвечающего в течение 5-минутного сеанса.

Метод и прогноз

Кроме того, и это гораздо важнее, необходимо различать тест Тьюринга и предсказание, которое он сделал о его прохождении к концу ХХ века. Вероятность правильной идентификации, интервал времени, в течение которого происходит испытание, и количество необходимых вопросов являются регулируемыми параметрами, несмотря на их ограничение конкретным прогнозом. Даже если основоположник информатики был очень далек от истины в предсказании, которое он сделал о ситуации с искусственным интеллектом к концу ХХ века, вполне вероятна справедливость предложенного им метода. Но прежде чем одобрить тест Тьюринга, следует рассмотреть различные возражения, которые необходимо учесть.

Обязательно ли уметь говорить?

Некоторые люди считают тест Тьюринга шовинистическим в том смысле, что он признает разум только в объектах, которые способны поддерживать беседу с нами. Почему не могут существовать разумные объекты, неспособные вести разговор, или, во всяком случае, беседу с людьми? Возможно, мысль, стоящая за этим вопросом, верна. С другой стороны, можно предположить наличие квалифицированных переводчиков для любых двух интеллектуальных агентов, говорящих на разных языках, позволяющих вести любой разговор. Но в любом случае обвинение в шовинизме совершенно к делу не относится. Тьюринг утверждает лишь то, что если что-то может вести беседу с нами, то у нас есть веские основания полагать наличие у него сознания, подобного нашему. Он не говорит, что только способность вести беседу с нами свидетельствует о потенциальном обладании разумом, похожем на наш.

Почему так легко?

Другие считают тест Тьюринга недостаточно требовательным. Существуют анекдотичные доказательства того, что совершенно бестолковые программы (например, ELIZA) могут казаться обычному наблюдателю обладателями интеллекта в течение достаточно продолжительного времени. Кроме того, за такое короткое время, как пять минут, вполне вероятно, что почти все интервьюеры могут быть обмануты хитрыми, но совершенно неразумными приложениями. Однако важно помнить, что программа тест Тьюринга не может пройти, обманув «простых наблюдателей» в иных условиях, чем те, в которых проверка должна происходить. Приложение должно быть в состоянии выдержать допрос того, кто знает, что один из двух других участников беседы является машиной. Кроме того, программа должна выдерживать такой допрос с высокой степенью успешности после многократного числа испытаний. Тьюринг не упоминает о том, какое конкретно количество тестов потребуется. Однако можно смело предположить, что их число должно быть достаточно большим, чтобы можно было говорить о среднем значении.

Если программа способна на это, то кажется правдоподобным утверждение, что мы, по крайней мере предварительно, будем иметь основания предполагать присутствие интеллекта. Возможно, стоит подчеркнуть еще раз, что может существовать умный субъект, в том числе и умный компьютер, тест Тьюринга пройти не сумевший. Можно допустить, например, существование машин, которые отказываются лгать по моральным соображениям. Поскольку предполагается, что участник-человек должен делать все возможное, чтобы помочь интервьюеру, то вопрос «Вы - машина?» позволит быстро отличить таких патологически правдивых субъектов от людей.

Почему так сложно?

Есть и сомневающиеся в том, что машина когда-либо сможет пройти тест Тьюринга. Среди выдвигаемых ими аргументов - различие времени распознавания слов на родном и иностранном языке у людей, способность ранжировать неологизмы и категории и наличие других особенностей человеческого восприятия, которые трудно симулировать, но которые несущественны для наличия разума.

Почему дискретная машина?

Еще одним спорным аспектом работы теста Тьюринга является то, что его обсуждение ограничено «цифровыми компьютерами». С одной стороны, очевидно, что это важно лишь для прогноза, а не касается подробностей самого метода. Действительно, если тест достоверный, то он подойдет для любой сущности, в том числе для животных, инопланетян и аналоговых вычислительных устройств. С другой стороны, весьма спорно утверждение о том, что «думающие машины» должны быть цифровыми компьютерами. Также вызывает сомнения то, что так полагал сам Тьюринг. В частности стоит отметить, что седьмое возражение, рассматриваемое им, касается возможности существования машин непрерывных состояний, которые автор признает отличными от дискретных. Тьюринг утверждал, что даже если мы являемся автоматами непрерывных состояний, то дискретная машина сможет хорошо подражать нам в игре в имитацию. Однако кажется сомнительным, что его соображения достаточны для того, чтобы установить, что при наличии машин непрерывных состояний, прошедших тест, можно сделать дискретный конечный автомат, который также успешно справится с этим испытанием.

В целом, важным моментом представляется то, что хотя Тьюринг признавал наличие значительно более обширного класса машин, помимо дискретных конечных автоматов, он был уверен в том, что правильно спроектированный дискретный автомат может преуспеть в игре в имитацию.