Тест Тьюринга был первым тестом искусственного интеллекта и сейчас немного устарел. Всего тест Тьюринга стремится быть более современный тест , который требует гораздо более сложную систему. Какие методы мы можем использовать для идентификации искусственного интеллекта (слабый ИИ) и искусственного общего интеллекта (сильный ИИ)?
turing-test
strong-ai
intelligent-agent
weak-ai
Роб Мюррей
источник
источник
Ответы:
Риторический смысл теста Тьюринга заключается в том, что он ставит «тест» на «человечность» в наблюдаемых результатах , а не во внутренних компонентах . Если бы вы взаимодействовали с ИИ так же, как и с человеком, как бы вы узнали разницу между ними?
Но это не значит, что это надежно, потому что интеллект имеет много различных компонентов и есть много видов интеллектуальных задач. Тест Тьюринга, в некоторых отношениях, касается реакции людей на поведение, которое вовсе не надежно - помните, что многие думали , что ELIZA , очень простой чат-бот, был отличным слушателем и очень быстро погрузился в глубокую эмоциональную реакцию. Это напоминает рекламу Ikea о том, чтобы выбросить лампу , где эмоциональная привязанность исходит от зрителя (и музыки), а не от лампы.
Тесты Тьюринга для конкретных видов экономической деятельности гораздо более интересны с практической точки зрения - если можно написать ИИ, который заменяет, например, драйвер Uber, то, что это будет означать, гораздо яснее, чем если бы кто-то мог создать диалогового чат-бота.
источник
Проблема теста Тьюринга заключается в том, что он проверяет способность машин напоминать людей. Не обязательно каждая форма ИИ должна напоминать людей. Это делает тест Тьюринга менее надежным. Тем не менее, это все еще полезно, так как это фактический тест. Также следует отметить, что существует приз за прохождение или приближение ближе всего к прохождению теста Тьюринга, приз Лебнера .
Определение интеллекта интеллектуального агента гласит, что агент интеллектуален, если он действует так, чтобы максимизировать ожидаемое значение показателя производительности, основанного на прошлом опыте и знаниях. (перефразировано из Википедии ). Это определение используется чаще и не зависит от способности напоминать людей. Однако это сложнее проверить.
источник
Классический тест Тьюринга, безусловно, имеет ограничения. Поскольку я еще не упоминал об этом здесь, я предлагаю вам прочитать о «Китайской комнате» , которая является одной из наиболее часто упоминаемых причин, почему тест Тьюринга действительно не позволяет установить истинное «сознание». Однако я также хотел бы отметить, что сам Тьюринг в первоначальной статье, в которой предлагался тест Тьюринга , прямо признал себя, что этот тест не был тестом для обнаружения сознания :
Эта имитационная игра является тестом, который мы теперь знаем сегодня (а также вдохновением для названия недавнего художественного фильма с участием Бенедикта Камбербэтча и Кира Найтли).
источник
Есть много определений искусственного интеллекта в дикой природе. Все эти определения являются частью одной (или нескольких) областей. Существует четыре основных домена, и картинка ниже проливает свет на это.
Тест Тьюринга вращается вокруг левой стороны кардинальности, которая в основном связана с тем, как люди думают или действуют. Но мы знаем, что это не все. Тест Тьюринга мало что может предложить, когда речь идет о том, что ИИ в общем смысле.
Тест Тьюринга, как утверждает Википедия, был создан для тестирования машин, демонстрирующих поведение, эквивалентное или неотличимое от поведения человека. Искусственный интеллект - это гораздо больше, чем то, что люди могут делать или как они действуют. Есть много человеческих действий, которые считаются неразумными, а иногда и бесчеловечными.
Аргумент китайской комнаты фокусируется на чем-то очень важном, когда речь заходит о «Сознании против симуляции сознания»., Джон Сирл утверждал, что для машины (или человека) возможно следовать огромному количеству предопределенных правил (алгоритмов), чтобы выполнить задачу, не думая и не обладая умом. Слабые ИИ хорошо имитируют способность понимать, но на самом деле не понимают, что они делают. Они не демонстрируют «Самосознание» и не формируют представление о себе. «Я хочу, чтобы v / s, я знаю, что я хочу это» - это две разные вещи.
Как утверждает Теория Разума, хороший ИИ должен формировать не только представление о мире, над которым он работает, но и о других агентах и сущностях в мире. Эти две концепции самосознания и теории разума проводят тонкую грань между слабым и сильным ИИ.
Когда дело доходит до теста Тьюринга, по многим причинам он терпит неудачу, как и тотальный тест Тьюринга, который добавляет к тесту еще один слой. Большинство исследователей считают, что тест Тьюринга - это всего лишь отвлечение от основной цели, что мешает им плодотворно работать. Подумайте об этом, предположим, вы задаете сложную арифметическую задачу, чтобы различить человека и машину. Если машина хочет притвориться, что это человек, она будет лгать. Это не то, что мы хотим. Переход к тесту Тьюринга устанавливает верхнюю границу ИИ, который можно создать. Также заставить ИИ вести себя и вести себя как люди - не очень хорошая идея. Люди не очень хорошо все время принимают правильные решения. Вот почему мы читаем о войнах в наших учебниках истории. Решения, которые мы принимаем, часто предвзяты, имеют корыстное происхождение и т. Д.
Я не думаю, что есть один тест для проверки ИИ. Это потому, что ИИ имеет много определений, много типов. Является ли ИИ слабым или сильным, можно пометить, когда он ищет ответы на такие вопросы, как «Я хочу то, что я знаю, я хочу это», «Кто я и что именно я делаю (с точки зрения машины)», плюс некоторые другие вопросы, которые я упоминал выше.
источник
Это зависит от того, как проводится тест. Например, когда люди утверждали, что машина успешно прошла тест Тьюринга несколько лет назад, критерии были довольно слабыми. Надо было одурачить 30% людей за 5 минут. Это не большая часть теста. Если рассматривать это в перспективе, вы, вероятно, не обнаружите шизофрению, аутизм, неспособность к обучению или слабоумие по этим критериям.
Несмотря на ажиотаж, текущие ИИ могут быть обнаружены 100% времени, используя довольно простые вопросы.
источник
Является ли тест Тьюринга или какой-либо из его вариантов надежным тестом искусственного интеллекта?
близорукость
Да, если определить термин «искусственный интеллект» в терминах «Имитационной игры Алана Тьюринга» или одного из ее вариантов. Подход может быть одновременно и обоснованным, и очень ограниченным как определение интеллекта, так как люди интерпретировали слово до появления ИИ.
Проверенная разведка
Следовательно, существует большое количество альтернативных подходов к измерению интеллекта, искусственных или иных.
Нормальное измерение нормального интеллекта
Но это измерения исключительного интеллекта какого-то рода, главным образом потому, что лидеры в этих областях надежно применяли интеллект в нескольких областях таким образом, что привело к значительному успеху в многочисленных реальных сценариях. Надежность - это атрибут человека, обладающего интеллектом, а не проверка самого интеллекта.
Это более приземленные, но, возможно, более обоснованные и надежные меры интеллекта.
Каковы действительно желаемые конечные цели?
Возможно, основной характеристикой теста Тьюринга является то, что он искусственный. Если искусственный интеллект - это то, что мы хотим от программного обеспечения ИИ, то это то, что мы получим. Однако, скорее всего, мы хотим чего-то значительно большего или значительно меньшего.
Мы хотим большего, потому что было бы неплохо, если бы некоторые компьютеры могли быть нашим другом, нашим наставником и неоплачиваемым сотрудником с исключительными способностями, ведущими к нашему личному успеху с точки зрения дохода, влияния, популярности или наследия.
Мы хотим меньше, потому что мы хотим, чтобы некоторые компьютеры выполняли специфичные для домена задачи и оставались полностью подчиненными инструментами, возможно, с некоторой индивидуальностью и теплотой, как корабль или другое сложное устройство, которое мы даем человеческим именам, но без непредсказуемости далеко идущих возможностей. человеческого интеллекта.
источник