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».
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 .
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 .
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…
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.
