La prova de Turing és la darrera paraula en intel·ligència de robots? No us expliqueu

El 1950, el científic informàtic, el codebreaker i l'heroi de guerra Alan Turing van presentar el món a una premissa molt senzilla: si un robot pot participar en una conversa basada en text amb una persona i enganyar a aquesta persona per creure que és humana com a mínim un 30% de l’època, segur que podríem estar d’acord que el robot és una màquina "pensant". L’objectiu de Turing era forçar a la gent a pensar de manera més creativa sobre la interacció de l’ordinador, però sense voler va acabar creant la prova que els desenvolupadors i comentaristes d’intel·ligència robot van confiar durant anys. Però els greus pensadors de la intel·ligència artificial no se centren a confondre a un geni mort durant un terç de temps. Estan enfocats a mètriques més substancials.

Fonamentalment, el problema de la prova de Turing és que està mal definida i, per tant, facilita el bombo (per exemple, aquest fals assistent d’ensenyament a Geòrgia) en lloc d’oferir resultats fàcilment duplicats. A part d'això, es pot argumentar que mesura la debilitat humana, no la força artificial. La decepció i la decepció poden permetre a un chatbot relativament poc sofisticat "aprovar la prova". Per exemple, un bot anomenat Eugene Goostman dissenyat per fer-se passar per un noi d'Ucraïna de 13 anys, recentment va enganyar a un terç d'un panell de jutges per creure la destresa. Eugene s’anomena una mica de doofus en la conversa, i això va resultar ser la seva arma secreta. Els jutges estaven esperant que un robot programat per a la intel·ligència, no un que evitésin preguntes, fes bromes dolentes, deixés de fer malapropismes i tingués el text amb emoticones.

només he fallat la meva prova anual de formatació #fml

- jam (@hugdeserver) 11 de maig de 2016

Si no és la prova de Turing, què? Investigadors de tot el món han proposat algunes alternatives.

Desxifrar les frases ambigües

Un problema fonamental amb els chatbots de Turing és que les màquines encara tenen molt de temps entenent frases que immediatament tinguin sentit per a un humà. "Peter va cridar a Paul, perquè es va quedar amb la seva xicota." Per a un humà, és clar que Paul es va quedar amb la núvia de Peter, però a un ordinador "ell" i "el seu" podrien referir-se a qualsevol dels dos. Comprendre el que succeeix requereix conèixer alguna cosa sobre el que significa cridar a algú i en quines condicions pot estar motivat per fer-ho.

Hector Levesque, professor de ciències de la computació de la Universitat de Toronto, ha proposat màquines desafiadores per treure sentit a partir d'aquestes frases construïdes ambigües, anomenades esquema de Winograd, com a alternativa a la prova de Turing. Això requeriria anar més enllà de la imitació del llenguatge humà i al regne de la comprensió real. Ja s’ofereix un premi de 25.000 $ al desenvolupador que pot fer un bot que actuï, així com un humà en aquesta tasca, tot i que el bot pot considerar cada pregunta fins a cinc minuts.

Reconeixement facial

Alguns A.I. els investigadors han considerat la idea que la intel·ligència màquina pot i ha d'anar més enllà del llenguatge. El reconeixement facial és un exemple d'alguna cosa que els humans fan especialment bé: el nadó pot reconèixer a la seva mare en unes setmanes després del naixement, després de tot.

Alguns ordinadors ja estan comptant amb humans que reconeixen cares, tot i que si es tracta d’una mesura d’intel·ligència veritable, encara és un tema de debat. Una màquina programada per ser molt bona en una cosa és bastant diferent de tenir el tipus d’intel·ligència flexible que es podria utilitzar de diferents maneres i en diferents situacions.

Acceptació universitària

Els robòtics japonesos estan intentant construir un robot que pugui entrar a la universitat. Els exàmens d’admissió per a la Universitat de Tòquio són molt difícils, i molt més per a un robot que un batlle de secundària.

Per desgràcia, per als robots, fer bon èxit en proves és molt més que memoritzar molts fets. Les preguntes sobre matemàtiques no us donen una equació per resoldre: descriuen un escenari amb un llenguatge senzill i deixeu-ho a vosaltres per esbrinar com construir una equació que arribi a la resposta correcta. Fins i tot una pregunta directa sobre un fet històric podria complicar-se si el robot no pot comprendre la sintaxi o el context de la llengua utilitzada.

I els exàmens d’entrada no són només una prova de selecció múltiple: el robot també hauria d’escriure assajos. Presumiblement, no es permetria el plagi, i la màquina hauria de generar una prosa sobre un tema determinat que sigui alhora original i intel·ligent. Tenint en compte que els robots tenen prou temps com per imitar la llengua d’un noi de 13 anys, això sembla bastant lluny. Tot i així, els investigadors van implicar que esperen veure el seu petit bot a la universitat el 2021.

Play-by-Play

Aquesta és una barra especialment alta. Comentar un joc esportiu consisteix a introduir informació audiovisual complexa i comunicar el que passa en un llenguatge senzill. Un robot hauria de tenir habilitats lingüístiques molt bones, a més d’un sistema de processament visual.

Si un ordinador fins i tot podria produir un informe en viu mig decent d'un partit de futbol, ​​els humans podrien estar d'acord que aquest robot és bastant intel·ligent. Tot i que potser els 65 anys els comentaristes esportius els bots semblaran especialment bidimensionals, haurem de plantejar-nos nous obstacles per fer un salt.