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 .

Тест Тьюринга

• Искусственный интеллект

Итак сегодня мы поговорим о самом известном тесте для оценки говорящего бота - это 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.
Стандартное звучание закона: «Если компьютер может работать так, что человек не в состоянии определить, с кем он общается - с другим человеком или с машиной, - считается, что он прошел тест Тьюринга»

Разумные, подобные человеку машины на протяжении многих десятилетий были одной из основных тем научно-фантастических произведений. С момента зарождения современной вычислительной техники умы людей занимал вопрос: можно ли построить машину, которая могла бы в чем-то заменить человека. Попыткой создать твердую эмпирическую почву для решения этого вопроса и стал тест, разработанный Аланом Тьюрингом.
Первый вариант теста, опубликованный в 1950 году, был несколько запутанным. Современная версия теста Тьюринга представляет собой следующее задание. Группа экспертов общается с неизвестным существом. Они не видят своего собеседника и могут общаться с ним только через какую-то изолирующую систему - например, клавиатуру. Им разрешается задавать собеседнику любые вопросы, вести разговор на любые темы. Если в конце эксперимента они не смогут сказать, общались ли они с человеком или с машиной, и если на самом деле они разговаривали с машиной, можно считать, что эта машина прошла тест Тьюринга.
Существуют, по крайней мере, три основных варианта теста Тьюринга, два из которых были предложны в статье «Вычислительные машины и разум», а третий вариант, по терминологии Саула Трейджера (Saul Traiger), является стандартной интерпретацией.

Наряду с тем, что существует определенная дискуссия, соответствует ли современная интерпретация тому, что описывал Тьюринг, либо она является результатом неверного толкования его работ, все три версии не считаются равносильными, их сильные и слабые стороны различаются.
Имитационная игра

Тьюринг, как мы уже знаем, описал простую игру для вечеринок, которая включает в себя минимум трех игроков. Игрок А - мужчина, игрок В - женщина и игрок С, который играет в качестве ведущего беседу, любого пола. По правилам игры С не видит ни А, ни В и может общаться с ними только посредством письменных сообщений. Задавая вопросы игрокам А и В, С пытается определить, кто из них - мужчина, а кто - женщина. Задачей игрока А является запутать игрока С, чтобы он сделал неправильный вывод. В то же время задачей игрока В является помочь игроку С вынести верное суждение.

В той версии, которую С. Г. Стеррет (S. G. Sterret) называет «Первоначальный тест на основе имитационной игры» (Original Imitation Game Test), Тьюринг предлагает, чтобы роль игрока А исполнял компьютер. Таким образом, задачей компьютера является притвориться женщиной, чтобы сбить с толку игрока С. Успешность выполнения подобной задачи оценивается на основе сравнения исходов игры, когда игрок А - компьютер, и исходов, когда игрок А - мужчина. Если, по словам Тьюринга, «ведущий беседу игрок после проведения игры [с участием компьютера] выносит неверное решение так же часто, как и после проведения игры с участием мужчины и женщины», то можно говорить о том, что компьютер разумен.

Второй вариант предложен Тьюрингом в той же статье. Как и в «Первоначальном тесте», роль игрока А исполняет компьютер. Различие заключается в том, что роль игрока В может исполнять как мужчина, так и женщина.

«Давайте рассмотрим конкретный компьютер. Верно ли то, что модифицируя этот компьютер с целью иметь достаточно места для хранения данных, увеличивая скорость его работы и задавая ему подходящую программу, можно сконструировать такой компьютер, чтобы он удовлетворительно выполнял роль игрока А в имитационной игре, в то время как роль игрока В выполняет мужчина?», - Тьюринг, 1950, стр. 442.

В этом варианте оба игрока А и В пытаются склонить ведущего к неверному решению.

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.

Тьюринг в 2012

Для организации мероприятий по празднованию в 2012 году 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.

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

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.

Компьютерная программа, убедила людей, что она является 13-летним мальчиком и тем самым стала первой программой, прошедшей тест Тьюринга.

Тьюринг создал тест для определения того, может ли машина мыслить.

Оригинальный тест состоит в следующем. Человек в течении 5 минут общается с одним компьютером и одним человеком. Получая ответы на вопросы, человек должен определить, что разговаривает с человеком или компьютерной программой. Задачей компьютерной программы является ввести человека в заблуждение, чтобы тот сделал ошибочный выбор.

Участники теста не видят друг друга. В случае, если судья не может точно сказать, кто из собеседников человек, то считается, что компьютер прошел тест. Беседа ведется в режиме «только текст», например, с помощью клавиатуры и экрана (второстепенного компьютера). Это необходимо, чтобы протестировать именно интеллект машины, а не её возможность распознавать устную речь. Переписка производится через контролируемые промежутки времени, чтобы судья не мог делать заключения, исходя из скорости ответов (в наши дни компьютеры реагируют быстрее чем человек).

Для прохождения теста необходимо, чтобы компьютерная программа смогла обмануть 30 процентов людей.

Компьютерная программа «Евгений Густман», создана командой разработчиков из России, прошла тест, проведенный в Королевском обществе в Лондоне. Она убедила 33 процента судей, в том, что она является 13-летним мальчиком из Одессы, сообщили ученые из Университета Рединга, которые организовали этот тест.

«Наша главная идея заключалась в том, что он может утверждать, что чего-то не знает, в его возрасте действительно он может не знать каких-то вещей» — сказал Владимир Веселов, один из создателей программы, - «Мы потратили много времени на разработку правдоподобного персонажа.»

Успех программы, скорее всего, создаст некоторые опасения по поводу будущего компьютеров, сказал Кевин Уорвик, профессор Университета Рединга и проректор по исследовательской работе в университете Ковентри.

«В области искусственного интеллекта нет более знаковых и противоречивых этапов, чем тест Тьюринга, когда компьютер убеждает достаточное количество судей, в том, что это не машина, а человек» — сказал он. «Имея компьютер, который может обмануть человека, заставить его подумать, что кто-то или даже что-то является человеком, это является тревожным сигналом, связанным с киберпреступностью. Тест Тьюринга является очень важным инструментом для борьбы с этой угрозой. Важно полностью понять, как общение в Интернете в реальном времени может ввести в заблуждение человека, полагающего истинность что-то в то время, когда на самом деле это не так.»

В тесте, организованном в Королевском обществе в субботу, принимало участие пять программ. Судьями были актер Robert Llewellyn, который играл робота Kryten в «Красном карлике» (научная комедия телеканала BBC), и лорд Шарки, который возглавлял кампанию, целью которой была посмертная реабилитация Алана Тьюринга в прошлом году.

Алан Тьюринг представил свой тест в 1950 в статье, «Вычислительная техника и разум». В ней он заявил, из-за того, что «мышление» трудно определить, важно, сможет ли компьютер имитировать реальное человеческое существо. С тех пор он стал одним из ключевых элементов философии искусственного интеллекта.

Успех пришел на 60-летие со дня смерти Тьюринга, в субботу 07.06.2014 года.

Источник: The Independent

P.S. Самостоятельно проверить насколько умна эта программа можно на сайте лаборатории искусственного интеллекта Принстонского университета. Лично у меня не сложилось впечатления что я разговариваю с человеком, пусть даже и с ребенком. Так что тест Тьюринга, мне кажется, не совсем еще пройден.

Как вы оцениваете эту публикацию?