/ We know how

Test Turinga — czy człowiek jest w stanie rozpoznać maszynę?

Personifikacja, czyli koncepcja nadawania cech ludzkich zwierzętom, narzędziom i zjawiskom naturalnym, jest znana od bardzo dawnych czasów – w sztuce, filozofii czy po prostu w naszych umysłach. Bardzo łatwo jest wyobrazić sobie, że dana rzecz myśli i zachowuje się jak człowiek. A co z coraz bardziej inteligentnymi maszynami? Czy jesteśmy w stanie odróżnić maszynę imitującą człowieka od prawdziwego człowieka? Takie pytania zadawał sobie już na przykład Kartezjusz w „Rozprawie o metodzie” z 1637 roku. Widzimy, że temat naprawdę od dawna zaprzątał nam myśli. W końcu nadszedł czas, żeby sprawdzić to za pomocą prawdziwego testu – w 1950 roku na scenę wszedł Alan Turing i zaproponował test, który miał sprawdzić, czy maszyna potrafi posługiwać się językiem naturalnym i przez to dowieść, czy myśli jak istota ludzka.

 

 

Czym jest test Turinga i jakie ma założenia?

 

W 1950 roku Alan Turing opublikował pracę naukową poświęconą badaniom nad stworzeniem sztucznej inteligencji i jej potencjałowi. Jej tytuł brzmi: „Computing Machinery and Intelligence” („Maszyny obliczeniowe i inteligencja”) i zaczyna się ona takimi skłaniającymi do myślenia słowami: „Proponuję rozważyć pytanie – czy maszyny potrafią myśleć?”

 

Jak już wspomnieliśmy, nie był on pierwszą osobą, która zadała sobie takie pytanie. Był jednak pierwszym, który postanowił to sprawdzić i opracował prawdziwą metodę, która mogła podołać temu zadaniu. Założenie metody Turinga jest proste – człowiek (w teście nazywany oceniającym) przeprowadza niezależne rozmowy z inną, prawdziwą osobą i z komputerem. Obie są w formie tekstowej, żeby umiejętność wypowiadania słów nie wpłynęła na wynik. Jeśli minie 5 minut rozmowy, a oceniający nie jest w stanie stwierdzić, czy rozmawiał z maszyną czy z człowiekiem, komputer zdaje test Turinga (oryginalnie nazywany „the imitation game”).

 

 

Czy test Turinga działa i jest skuteczny – o kwestiach spornych

 

Test Turinga powstał ponad 70 lat temu – już wtedy wzbudzał kontrowersje, ale dzisiaj widzimy, jak faktycznie daleki jest on od idealnego sposobu na ocenę „myślenia” czy inteligencji maszyny. Sam Turing przewidział, jakie zastrzeżenia mogą mieć ludzie zapoznający się z jego pomysłem. Według niego najważniejszymi kwestiami przeciw mogły być teologiczne przekonania, argument świadomości maszyny oraz argument ciągłości w systemie nerwowym.

 

Argument dotyczący systemu nerwowego jest całkiem logiczny – maszyna nie może wystarczająco dobrze naśladować ludzkiego systemu nerwowego i tu raczej nie ma kwestii spornych.

 

Argument świadomości mówi zaś o tym, że dopóki maszyna nie stworzy samodzielnie i świadomie dzieła sztuki, to nie możemy stwierdzić, że jest inteligentna i faktycznie myśli. W dzisiejszym świecie kwestia ta może wydawać się dość niejednoznaczna, ponieważ możemy bez problemu przytoczyć obrazy i, de facto, „dzieła sztuki” stworzone przez AI i algorytmy deep learning. Nawet w tym roku obraz wygenerowany przez AI wygrał konkurs artystyczny w Kolorado, co wywołało niemałą burzę i sporo przeciwstawnych sobie komentarzy – ludzie są albo zachwyceni, albo zdecydowanie zniesmaczeni sytuacją. W social mediach od jakiegoś czasu króluje nowy trend generowania swoich awatarów za pomocą aplikacji, która wykorzystuje wrzucone do niej zdjęcia (selfie) i moc AI, tworząc kilkanaście do kilkudziesięciu wizerunków użytkownika, jednocześnie odwzorowując różne style artystyczne.

 

Alan Turing nie przewidział, że jego własne argumenty „przeciw” mogą być tak sporne, jak dziś kwestia „dzieł sztuki” stworzonych przez AI. Faktyczną wadą testu Turinga jest fakt, że tak naprawdę nie sprawdza, czy maszyny są inteligentne (więc nie realizuje swojego pierwotnego celu) – sprawdza za to, czy konkretna maszyna potrafi imitować zachowanie człowieka w rozmowie. Nie musi ona rozumieć sensu dyskusji – wystarczy, że będzie podążała za wcześniej zaprogramowanymi krokami w procesie, żeby zdać.

 

Co więcej, test Turinga nie może być wykorzystywany do sprawdzania maszyn, które są inteligentniejsze od ludzi – z zasady człowiek nie wykona bardzo skomplikowanych obliczeń w głowie, natomiast komputer już zrobi to w parę sekund, ale żeby być uznanym za istotę ludzką… musi udawać, że nie potrafi tego zrobić. Dlatego test nie do końca sprawdza się przy kreatywnym wymyślaniu pomysłów czy rozwiązywaniu skomplikowanych problemów przez maszyny. Jest to wada, bo jeśli komputer naprawdę by „myślał”, to musiałby być o wiele bardziej zaawansowany od przeciętnych teraźniejszych komputerów, ale jednocześnie musiałby obniżać swoją potencjalną inteligencję, żeby zdać test Turinga.

 

Wpływ na rezultat testu ma też fakt, że oceniający może nie mieć wystarczającego stopnia ekspertyzy w tematach ludzkich zachowań czy technologii. To sprawia, że niektóre odpowiedzi udzielane przez człowieka zrobiły już „niewystarczająco ludzkie” wrażenie na oceniającym, dlatego człowiek został w niektórych sytuacjach uznany za maszynę, co nie powinno przecież mieć miejsca.

 

To wszystko musimy wziąć pod uwagę w przypadku, kiedy naprawdę chcemy przetestować zdolności maszyny do prowadzenia „ludzkiej” rozmowy – pamiętajmy jednak, że istnieje już też fauxtomation (fałszywa automatyzacja), o której piszemy więcej w tym artykule – jest to „zjawisko polegające na wykorzystaniu ‘niewidzialnej’ ludzkiej pracy”, ponieważ „płynąc na fali popularności rozwiązań kognitywnych, część dostawców oferuje rozwiązania, które w rzeczywistości nie mają wiele wspólnego z Artificial Intelligence (AI), a są przez nich reklamowane, jako narzędzia wyposażone w silniki Machine Learning (ML).”

 

 

Kim jest twórca testu – Alan Turing?

 

Alan Turing nazywany jest dziś ojcem sztucznej inteligencji (AI – Artificial Intelligence). Był to genialny matematyk, kryptolog i twórca koncepcji „maszyny Turinga” – abstrakcyjnego tworu będącego w stanie wykonywać zaprogramowane matematyczne operacje, a dokładniej algorytmy. Opisał to w swojej pracy „On Computable Numbers”, czyli „O liczbach obliczalnych”. Maszyna potrafiła obliczyć tylko jeden algorytm w jednym momencie, na przykład dodać coś, odjąć czy podnieść do kwadratu.

 

Turing miał ogromny wkład w rozwój kryptologii oraz informatyki. W czasie II Wojny Światowej rozszyfrowywał sekretne wiadomości przekazywane sobie przez wrogie niemieckie oddziały (szyfrowane za pomocą słynnej Enigmy) i opracował szersze rozwiązanie, bazując na maszynie dekodującej stworzonej przez Polaków (a dokładniej przez kryptologa Mariana Rejewskiego. Polska maszyna była nazywana The Bomba – po polsku bomba kryptologiczna).

 

Po wojnie Alan Turing skupił się na zaprojektowaniu jednego z pierwszych elektronicznych komputerów. Wtedy też zaczął badania nad sztuczną inteligencją i w 1950 pojawiła się jego wspomniana już praca z opisanym testem Turinga. Od tamtej pory prace nad AI rozkwitły i dzisiaj możemy już mówić o wielkich sukcesach i znacznym rozszerzeniu możliwości sztucznej inteligencji.

 

 

Jak przeprowadzany jest test Turinga?

 

Jak już wspominaliśmy, test Turinga przeprowadza się w formie pisemnej, żeby nie można było wychwycić różnic w posługiwaniu się mową przez komputer i istotę ludzką. Potrzeba do niego egzaminatora, sędziego, nazywanego też oceniającym, oraz drugiego człowieka i programu, z którymi sędzia będzie rozmawiał, zadając pytania. Jeśli po zakończeniu rozmów oceniający waha się i nie jest w stanie jednoznacznie wskazać, która rozmowa była przeprowadzona z maszyną, a która z człowiekiem, wtedy uznaje się, że komputer przeszedł test pozytywnie. Żeby bardziej uwiarygodnić wynik, przyjmuje się, że maszyna musi przekonać co najmniej 30% ludzkich odbiorców w rozmowach trwających po 5 minut, więc sędziów powinno być zawsze więcej niż tylko jedna osoba.

 

 

Czy jakakolwiek maszyna przeszła pozytywnie przez test Turinga?

 

Było już bardzo wiele prób, ale tylko niektóre zapisały się na kartach historii jako przełomowe. Pierwszym programem, o którym warto wspomnieć, jest ELIZA – robot stworzony przez Josepha Weizenbauma w 1966 roku. Program ten ma symulować rozmowę z psychoanalitykiem i jest niezwykle przekonujący, mimo tego, że jest naprawdę bardzo prosty – jego działanie polega na analizowaniu pytań zadanych przez użytkownika, a następnie na podmianie słów kluczowych i przedstawieniu słów, żeby zripostować i zadać swoje pytanie lub udzielić odpowiedzi. ELIZA zrobiła furorę, chociaż „wygrana” programu jest tutaj niejednoznaczna – niektórzy uważają, że ELIZA zdała test Turinga, ale niektórzy mają wątpliwości.

ELIZA dała za to życie zjawisku, które nazywa się Efektem Elizy – jest to przypisywanie znaczenia i sensu słowom, zdaniom czy znakom, które tak naprawdę sensu nie mają, na przykład dostrzeganie kształtów w chmurach na niebie czy interpretacja fusów na dnie filiżanki. Jeśli macie ochotę sprawdzić, jak rozmawia się z ELIZĄ, możecie znaleźć chatbota online i samemu ocenić, jak bardzo wiarygodne są jej odpowiedzi.

Kolejnym ważnym chatbotem był PARRY – powstał w 1972 roku jako twór Kennetha Colby i imitował zachowanie człowieka ze schizofrenią. Był on testowany w środowisku psychiatrów, którzy oceniali jego wiarygodność. Faktem jest, że wybór persony PARRY’ego jako schizofrenika paranoidalnego był trafny, biorąc pod uwagę ilość nielogicznych rzeczy, jakie wypisywał. Powstał nawet zapis rozmowy dwóch botów: ELIZY i PARRY’ego – można go przeczytać tutaj i również samemu ocenić ich zdolność do imitowania ludzkiego  zachowania.

Tak naprawdę przyjmuje się, że pierwszym komputerem, który faktycznie przeszedł pozytywnie test Turinga i odpowiedział wiarygodnie na wszystkie pytania w warunkach naukowych, jest chatbot „Eugene Goostman” – imitujący zachowanie 13-latka, który w 2014 roku przekonał 33% sędziów, że jest człowiekiem. Temat rozmów ani pytania nie były wcześniej ustalone, a mimo to Eugene poradził sobie doskonale. Dlatego możemy stwierdzić, że jest on pierwszym komputerem, który kiedykolwiek pozytywnie przeszedł test Turinga.

 

 

Test Turinga obecnie

 

Bardzo często wykorzystuje się dzisiaj wariacje na temat testu Turinga, jednak w nieco innym celu niż pierwotny. Na przykład testy CAPTCHA na stronach internetowych, które mają sprawdzić, czy na pewno jesteśmy człowiekiem, który chce się gdzieś zalogować. Najczęściej musimy przepisać wygenerowany tekst z dość nieczytelnego obrazka, żeby udowodnić, że nie jesteśmy zautomatyzowanym robotem wyłudzającym informacje. Skutecznie zapobiega to nadużyciom ze strony cyberprzestępców tworzących boty.

Warto wspomnieć o Nagrodzie Loebnera, czyli corocznym konkursie polegającym na napisaniu bota, który będzie rozmawiał z sędziami w sposób jak najbardziej zbliżony do ludzkiego. Do 2018 roku włącznie konkurs był przeprowadzany wedle zasad z testu Turinga, czyli oceniający nie wiedzieli, kto znajduje się po drugiej stronie – maszyna czy prawdziwy człowiek, i zadawali zawsze ten sam zestaw pytań. Od 2019 zmieniono koncepcję i teraz egzaminatorzy rozmawiają już tylko z komputerami, oceniając, z którym przeprowadza się najbardziej naturalną pogawędkę.

Sztuczna inteligencja ciągle idzie do przodu i na pewno kiedyś – pewnie niedługo – dowiemy się o kolejnym chatbocie, który pokonał test Turinga. Póki co mamy wiele możliwości wykorzystania sztucznej inteligencji czy inteligentych systemów wspomagania, żeby znacznie ułatwić sobie pracę i życie za pomocą automatyzacji i Machine Learning.

Porozmawiajmy!

    Wypełnij formularz,
    a my pomożemy Ci wdrożyć najnowsze rozwiązania!