8 неочевидных способов определить искусственный интеллект
---
Самый известный способ определить, есть ли у машины интеллект — это тест Тьюринга, предложенный в 1950 году математиком Аланом Тьюрингом. Во время теста человек разговаривает с компьютером и должен определить, кто ведёт беседу — машина или человек.
Если машина способна имитировать разговор — значит, она обладает интеллектом. Сегодня тест Тьюринга уже устарел: прошлым летом его прошёл чат-бот Eugene Goostman, да и тест постоянно критикуют. Мы собрали восемь других способов определить, есть ли у машины интеллект.
Тест Лавлейс 2.0
Этот тест назван в честь Ады Лавлейс, математика из XIX века, которую считают первым в истории программистом. Он призван определить наличие интеллекта у машины через способность её к творчеству. Первоначально тест предложили в 2001 году: тогда машина должна была создать произведение искусства, которое разработчик машины принял бы за созданное человеком. Так как чётких критериев успеха нет, тест получается слишком неточным.
В прошлом году профессор Марк Рейдел из Технологического института Джорджии обновил тест, чтобы сделать его менее субъективным. Теперь машина должна создать произведение в определённом жанре и в определённых творческих рамках, заданных человеком-судьёй. Проще говоря, это должно быть произведение искусства в конкретном стиле. Скажем, судья может попросить машину нарисовать маньеристскую картину в духе Пармиджанино или написать джазовое произведение в духе Майлза Дэвиса. В отличие от оригинального теста, машины работают в заданных рамках, и поэтому судьи могут оценивать результат более объективно.
Испытание IKEA
Этот тест придумал Чарли Ортиц, менеджер по искусственному интеллекту в компании Nuance Communications. По словам Ортица, недостаток теста Тьюринга в том, что он проверяет в первую очередь языковые способности, опуская другие важные составляющие разума — восприятие и физические действия. Проще говоря, у компьютеров, проходящих тест Тьюринга, нет глаз или рук.
Испытание IKEA (также известное как строительное испытание), придуманное Ортицом, призвано обойти эти ограничения. Его могут пройти только роботы, способные построить физические структуры из, например, деталей мебели IKEA или даже кубиков LEGO. Робот, проходящий испытание IKEA, должен давать вербальные инструкции и описания структур, самостоятельно манипулировать деталями и физическими компонентами, следить за постройкой, отвечать на вопросы и описывать ход работы.
Визуальный тест Тьюринга
Как и Ортиц, создатели визуального теста Тьюринга пытаются уменьшить роль языка в первоначальном тесте. Сотрудники Эксетерского университета в Англии Майкл Барклай и Энтони Галтон придумали тест, который проверяет визуальные способности машины, то есть может ли она «видеть», как человек.
Машине показывают картинку и спрашивают, например, где на ней находится чашка, — и дают несколько вариантов ответа. Все варианты ответов правильные (на столе, на подстилке, перед стулом, слева от лампы), но некоторые из них могут быть более человеческими, чем другие (скажем, из всего перечисленного человек скорее ответит «на столе»). Кажется, что это простое задание, но на самом деле способность описать, где находится объект по отношению к другим объектам — важнейший элемент человеческого разума. Здесь играют роль множество нюансов и субъективных суждений, от размера объектов до их роли в конкретной ситуации — в общем, контекст. Люди проделывают это интуитивно, а машины сталкиваются с проблемами.
Схемы Винограда
Чат-боты, проходящие тест Тьюринга, умело обманывают судей и заставляют поверить, что они — люди. По словам Гектора Левеска, профессора информатики в Университете Торонто, такой тест лишь показывает, как легко обмануть человека, особенно в короткой текстовой переписке. Но из теста Тьюринга невозможно понять, есть ли у машины интеллект или хотя бы понимание языка.
В 2011 году Левеск опубликовал статью, в которой предложил новый тест, так называемую «схему Винограда», названную в честь учёного Терри Винограда. Проходя этот тест, машина отвечает на вопросы с двумя вариантами ответа. Звучит просто — и для людей эти вопросы действительно простые, — но они сформулированы так, что без естественного понимания языка машина испытывает трудности. Вот один из вопросов: «Трофей не влезал в коричневый чемодан, потому что он был слишком маленьким (большим). Что было слишком маленьким (большим) ?». Если в вопросе используется слово «маленьким», то ответ — трофей, если «большим» — то чемодан. Эрнест Дэвис, коллега Левеска, работавший с ним над исследованием, опубликовал целую библиотеку вопросов, которые могут быть использованы в таком тесте. Чтобы ответить правильно, нужно обладать навыками, которые до сих пор недоступны компьютерам: например, уметь представлять пространство, отношения между людьми, размер объектов, даже нюансы политики — всё зависит от конкретных вопросов.
Тест Тьюринга наоборот
Некоторые исследователи предлагают перевернуть тест Тьюринга с ног на голову — и сделать так, чтобы не человек проверял машину, а чтобы машина могла определить человека. Самая популярная форма такого теста — это CAPTCHA, запутанные надписи, которые вы видите на многих сайтах и которые нужно вбивать на клавиатуре так, как показано на экране. CAPTCHA мало кто воспринимает всерьёз, но в то же время между создателями CAPTCHA и роботами, способными их обойти, идёт что-то вроде гонки вооружений. Если будут побеждать первые, мы сможем прийти к более сложным системам, которые научатся превосходно отличать человека от машины. Уже сейчас предлагают более сложные альтернативы: скажем, соединение CAPTCHA с тачскринами. Практического смысла для определения ИИ в обратном тесте Тьюринга мало, но он может размыть наши представления о человечности, интеллекте и заставить нас посмотреть на это по-новому.
Тест Маркуса
Учёный-когнитивист Гэри Маркус — активный критик теста Тьюринга в его нынешнем виде. В этом году, например, он организовал конференцию, посвящённую вопросам искусственного интеллекта, где призывал оставить тест Тьюринга и придумать что-нибудь новое. Маркус предложил свою альтернативу, которую, например, описал в статье для журнала The New Yorker. Он предлагает построить компьютерную программу, которая смогла бы смотреть телевизионные шоу и видео на YouTube и отвечать на вопросы по их содержанию — ну, скажем, почему Джоффри Баратеон приказал казнить Эддарда Старка. Но это не так трудно. Тест Маркуса заключается в другом: включите такой программе эпизод «Симпсонов» и пусть она объяснит, в каких местах следует смеяться. Если компьютер может определить и понять юмор, сарказм и иронию — и даже объяснить их — значит, он максимально приблизился к интеллекту, а может и обладает им.
Цифровой мозг
Для того чтобы доказать, что машина обладает разумом, нужно больше, чем поведенческие и языковые тесты. Нужно доказать, что у неё есть необходимые инструменты для интеллекта, что у машины есть какой-то эквивалент сложного и динамического человеческого мозга, даже если этот мозг — просто код. В нейробиологии есть термин нейронный коррелят сознания — это сложный набор механизмов и событий в мозге, необходимых для сознания. Если мы обнаружим коррелят в машине, мы убедимся, что перед нами не просто симуляция сознания, а настоящее сознание. Но это очень трудно: о человеческом мозге мы понимаем очень мало. Так что цифровое вскрытие машины скорее работает не как тест, а как шаг к созданию искусственного мозга — всё-таки, чтобы вскрыть и увидеть такой мозг, нужно его сначала создать.
Олимпиада Тьюринга
На упомянутой выше конференции, организованной Гэри Маркусом, предложили ещё одно неожиданное решение проблемы теста Тьюринга — так называемая олимпиада Тьюринга. Любое единичное испытание проверяет наличие интеллекта не полностью, потому что в человеческом интеллекте есть много разных элементов. Поэтому учёные предлагают организовать целую серию испытаний для машины, каждое из которых будет проверять разные аспекты интеллекта. В конце концов, по отдельности машины становятся всё лучше в разных сферах: от зрения и визуального распознавания до распознавания речи и понимания языка. Организаторы конференции планируют провести первую такую олимпиаду уже в начале следующего года.
Если машина способна имитировать разговор — значит, она обладает интеллектом. Сегодня тест Тьюринга уже устарел: прошлым летом его прошёл чат-бот Eugene Goostman, да и тест постоянно критикуют. Мы собрали восемь других способов определить, есть ли у машины интеллект.
Тест Лавлейс 2.0
Этот тест назван в честь Ады Лавлейс, математика из XIX века, которую считают первым в истории программистом. Он призван определить наличие интеллекта у машины через способность её к творчеству. Первоначально тест предложили в 2001 году: тогда машина должна была создать произведение искусства, которое разработчик машины принял бы за созданное человеком. Так как чётких критериев успеха нет, тест получается слишком неточным.
В прошлом году профессор Марк Рейдел из Технологического института Джорджии обновил тест, чтобы сделать его менее субъективным. Теперь машина должна создать произведение в определённом жанре и в определённых творческих рамках, заданных человеком-судьёй. Проще говоря, это должно быть произведение искусства в конкретном стиле. Скажем, судья может попросить машину нарисовать маньеристскую картину в духе Пармиджанино или написать джазовое произведение в духе Майлза Дэвиса. В отличие от оригинального теста, машины работают в заданных рамках, и поэтому судьи могут оценивать результат более объективно.
Испытание IKEA
Этот тест придумал Чарли Ортиц, менеджер по искусственному интеллекту в компании Nuance Communications. По словам Ортица, недостаток теста Тьюринга в том, что он проверяет в первую очередь языковые способности, опуская другие важные составляющие разума — восприятие и физические действия. Проще говоря, у компьютеров, проходящих тест Тьюринга, нет глаз или рук.
Испытание IKEA (также известное как строительное испытание), придуманное Ортицом, призвано обойти эти ограничения. Его могут пройти только роботы, способные построить физические структуры из, например, деталей мебели IKEA или даже кубиков LEGO. Робот, проходящий испытание IKEA, должен давать вербальные инструкции и описания структур, самостоятельно манипулировать деталями и физическими компонентами, следить за постройкой, отвечать на вопросы и описывать ход работы.
Визуальный тест Тьюринга
Как и Ортиц, создатели визуального теста Тьюринга пытаются уменьшить роль языка в первоначальном тесте. Сотрудники Эксетерского университета в Англии Майкл Барклай и Энтони Галтон придумали тест, который проверяет визуальные способности машины, то есть может ли она «видеть», как человек.
Машине показывают картинку и спрашивают, например, где на ней находится чашка, — и дают несколько вариантов ответа. Все варианты ответов правильные (на столе, на подстилке, перед стулом, слева от лампы), но некоторые из них могут быть более человеческими, чем другие (скажем, из всего перечисленного человек скорее ответит «на столе»). Кажется, что это простое задание, но на самом деле способность описать, где находится объект по отношению к другим объектам — важнейший элемент человеческого разума. Здесь играют роль множество нюансов и субъективных суждений, от размера объектов до их роли в конкретной ситуации — в общем, контекст. Люди проделывают это интуитивно, а машины сталкиваются с проблемами.
Схемы Винограда
Чат-боты, проходящие тест Тьюринга, умело обманывают судей и заставляют поверить, что они — люди. По словам Гектора Левеска, профессора информатики в Университете Торонто, такой тест лишь показывает, как легко обмануть человека, особенно в короткой текстовой переписке. Но из теста Тьюринга невозможно понять, есть ли у машины интеллект или хотя бы понимание языка.
В 2011 году Левеск опубликовал статью, в которой предложил новый тест, так называемую «схему Винограда», названную в честь учёного Терри Винограда. Проходя этот тест, машина отвечает на вопросы с двумя вариантами ответа. Звучит просто — и для людей эти вопросы действительно простые, — но они сформулированы так, что без естественного понимания языка машина испытывает трудности. Вот один из вопросов: «Трофей не влезал в коричневый чемодан, потому что он был слишком маленьким (большим). Что было слишком маленьким (большим) ?». Если в вопросе используется слово «маленьким», то ответ — трофей, если «большим» — то чемодан. Эрнест Дэвис, коллега Левеска, работавший с ним над исследованием, опубликовал целую библиотеку вопросов, которые могут быть использованы в таком тесте. Чтобы ответить правильно, нужно обладать навыками, которые до сих пор недоступны компьютерам: например, уметь представлять пространство, отношения между людьми, размер объектов, даже нюансы политики — всё зависит от конкретных вопросов.
Тест Тьюринга наоборот
Некоторые исследователи предлагают перевернуть тест Тьюринга с ног на голову — и сделать так, чтобы не человек проверял машину, а чтобы машина могла определить человека. Самая популярная форма такого теста — это CAPTCHA, запутанные надписи, которые вы видите на многих сайтах и которые нужно вбивать на клавиатуре так, как показано на экране. CAPTCHA мало кто воспринимает всерьёз, но в то же время между создателями CAPTCHA и роботами, способными их обойти, идёт что-то вроде гонки вооружений. Если будут побеждать первые, мы сможем прийти к более сложным системам, которые научатся превосходно отличать человека от машины. Уже сейчас предлагают более сложные альтернативы: скажем, соединение CAPTCHA с тачскринами. Практического смысла для определения ИИ в обратном тесте Тьюринга мало, но он может размыть наши представления о человечности, интеллекте и заставить нас посмотреть на это по-новому.
Тест Маркуса
Учёный-когнитивист Гэри Маркус — активный критик теста Тьюринга в его нынешнем виде. В этом году, например, он организовал конференцию, посвящённую вопросам искусственного интеллекта, где призывал оставить тест Тьюринга и придумать что-нибудь новое. Маркус предложил свою альтернативу, которую, например, описал в статье для журнала The New Yorker. Он предлагает построить компьютерную программу, которая смогла бы смотреть телевизионные шоу и видео на YouTube и отвечать на вопросы по их содержанию — ну, скажем, почему Джоффри Баратеон приказал казнить Эддарда Старка. Но это не так трудно. Тест Маркуса заключается в другом: включите такой программе эпизод «Симпсонов» и пусть она объяснит, в каких местах следует смеяться. Если компьютер может определить и понять юмор, сарказм и иронию — и даже объяснить их — значит, он максимально приблизился к интеллекту, а может и обладает им.
Цифровой мозг
Для того чтобы доказать, что машина обладает разумом, нужно больше, чем поведенческие и языковые тесты. Нужно доказать, что у неё есть необходимые инструменты для интеллекта, что у машины есть какой-то эквивалент сложного и динамического человеческого мозга, даже если этот мозг — просто код. В нейробиологии есть термин нейронный коррелят сознания — это сложный набор механизмов и событий в мозге, необходимых для сознания. Если мы обнаружим коррелят в машине, мы убедимся, что перед нами не просто симуляция сознания, а настоящее сознание. Но это очень трудно: о человеческом мозге мы понимаем очень мало. Так что цифровое вскрытие машины скорее работает не как тест, а как шаг к созданию искусственного мозга — всё-таки, чтобы вскрыть и увидеть такой мозг, нужно его сначала создать.
Олимпиада Тьюринга
На упомянутой выше конференции, организованной Гэри Маркусом, предложили ещё одно неожиданное решение проблемы теста Тьюринга — так называемая олимпиада Тьюринга. Любое единичное испытание проверяет наличие интеллекта не полностью, потому что в человеческом интеллекте есть много разных элементов. Поэтому учёные предлагают организовать целую серию испытаний для машины, каждое из которых будет проверять разные аспекты интеллекта. В конце концов, по отдельности машины становятся всё лучше в разных сферах: от зрения и визуального распознавания до распознавания речи и понимания языка. Организаторы конференции планируют провести первую такую олимпиаду уже в начале следующего года.
Источник: labuda.blog
Комментарии (0)
{related-news}
[/related-news]