Prova de Turing

De la Viquipèdia, l'enciclopèdia lliure.
Saltar a la navegació Saltar a la cerca
Representació gràfica de la prova de Turing.

La prova de Turing és un criteri per determinar si una màquina és capaç d’exposar un comportament intel·ligent. Aquest criteri va ser suggerit per Alan Turing a l'article Computing machinery and intelligence , que va aparèixer el 1950 a la revista Mind . [1]

Descripció

A l’article, Turing s’inspira en un joc, anomenat "joc d’imitació", amb tres participants: un home A, una dona B i una tercera persona C. Aquest últim es manté separat dels altres dos i mitjançant una sèrie de preguntes estableix quin és l’home i quina la dona. Per la seva banda, A i B també tenen tasques: A ha d’enganyar C i el porta a fer una identificació incorrecta, mentre que B l’ajuda. Per tal que C no tingui pistes (com ara l’escriptura a mà o l’anàlisi de veu), les respostes a les preguntes de C s’han d’escriure o transmetre de manera similar.

La prova de Turing es basa en el supòsit que una màquina substitueix A. Si el percentatge de vegades que C endevina qui és l’home i qui és la dona abans i després de substituir A per la màquina, la mateixa màquina s’ha de considerar intel·ligent, ja que - en aquesta situació - seria indistingible d’un ésser humà.

Per màquina intel·ligent, Turing significa aquell capaç de pensar, és a dir, capaç de concatenar idees i expressar-les. Per Turing, per tant, tot es limita a la producció d’expressions que no tenen sentit. A l'article, que reprèn el Cogito cartesià, llegim:

“En la forma més extrema d'aquesta opinió, l'única manera de tenir la seguretat que pensa una màquina és ser la mateixa màquina i sentir-se si pensés. [...] De la mateixa manera, l'única manera de saber què pensa un home és ser aquell home en particular. [...] Probablement A creurà "A pensa, mentre que B no" , mentre que per a B és exactament el contrari "B pensa, però A no" . En lloc de discutir una vegada i una altra sobre aquest punt, és normal que s’adhereixi a la convenció educada que tothom pensa ".

Les màquines de Turing són màquines d'estat finit capaces de simular altres màquines d'estat discret. Cal programar una màquina de prova tenint en compte la descripció d’un home en termes discrets (estats interns, senyals, símbols). De la complexitat del programari , llegim entre línies de l'article, sorgiran les funcions intel·lectuals. Una disciplina coneguda com a intel·ligència artificial es basa en aquesta expectativa, la finalitat de la qual és la construcció d’una màquina capaç de reproduir funcions cognitives humanes.

Proves que refuten la prova

La prova de Turing s’ha reformulat al llarg dels anys. Les raons són variades i van des de la imprecisió de la formulació original fins a l'aparició de nous problemes relacionats amb la definició de màquina intel·ligent. De vegades, programes senzills, com ELIZA (un programa que emula un terapeuta rogerià ), ens han obligat a reformular els criteris de la prova perquè són inadequats o són massa fàcils de satisfer pels programes evidentment que no pensen.

El filòsof John Searle ha proposat una modificació de la prova de Turing, que ha pres el nom de la sala xinesa , argumentant la poca fiabilitat de la prova de Turing com a prova suficient per demostrar que una màquina o qualsevol sistema informàtic són sistemes amb veritable intel·ligència. no han superat aquesta prova.

Variants posteriors

Al llarg dels anys s’han plantejat moltes altres versions de la prova de Turing, incloses les exposades anteriorment.

Prova total de Turing

La variant total [2] de la prova de Turing, proposada pel científic cognitiu Stevan Harnad [3] , afegeix dos requisits més a la prova de Turing tradicional. L'interrogador també pot provar les habilitats perceptives del subjecte (que impliquen visió per ordinador) i la capacitat del subjecte per manipular objectes (que impliquen robòtica ). Russell, Stuart J.; Norvig, Peter (2010), Intel·ligència artificial: un enfocament modern (3a ed.), Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.

Prova de Turing de l'expert

Una altra variant es descriu com la prova de Turing de l'expert, en què la resposta d'una màquina no es pot distingir d'un expert en un camp determinat. Això també es coneix com a " prova de Feigenbaum " i va ser proposat per Edward Feigenbaum en un document del 2003. [4] [5]

Registres mèdics electrònics

Una carta publicada a Communications of the ACM [6] concep la generació d’una població de pacients artificials i proposa una variació de la prova de Turing per avaluar la diferència entre aquests i pacients reals. La carta diu: "Tot i que un metge humà pot distingir fàcilment entre pacients generats artificialment i pacients humans, [es pregunta], en el context del DSE , és possible proporcionar una màquina d'intel·ligència per prendre aquesta determinació pel seu compte" i, a més, la carta diu: "Abans que les identitats sintètiques dels pacients es converteixin en un problema de salut pública, el mercat legal de la EHR podria beneficiar-se de l'aplicació de tècniques de prova de Turing per garantir una major fiabilitat i valor diagnòstic de les dades. Per tant, qualsevol nova tècnica ha de considerar l'heterogeneïtat dels pacients. i és probable que tingui més complexitat que el repte d’ Allen ". [6]

Prova de senyal mínima intel·ligent

La prova de senyal intel·ligent inactiva (prova de senyal intel·ligent mínima) ha estat proposada per Chris McKinstry com "la màxima abstracció de la prova de Turing", [7] en la qual només es permeten les respostes binàries (veritable / falsa o sí / no) per centrar-se només en habilitats de pensament. Elimina problemes de xat de text com el biaix de l’antropomorfisme (és a dir, distingir una màquina d’un home perquè no entén les actituds humanes que no tenen cap correlació directa amb la intel·ligència per se com parlar amb plantes o adorar una divinitat) i no requereix l’emulació de comportaments humans poc intel·ligents (com l'atenció a l'estil), admetent sistemes que difereixen de la intel·ligència humana. Tot i això, les preguntes s’han d’aïllar, cosa que fa més una prova de coeficient intel·lectual que una interrogació. Generalment s’utilitza per recopilar dades estadístiques amb les quals es mesura el rendiment dels programes d’intel·ligència artificial. [8]

Prova de Turing inversa i CAPTCHA

Una modificació de la prova de Turing en què s’ha invertit l’objectiu d’un o més rols entre màquines i humans es denomina prova de Turing inversa. Un exemple està implícit en el treball del psicoanalista Wilfred Bion, [9] que va quedar particularment fascinat per la "tempesta" resultant de la trobada d'una ment amb una altra. En el seu llibre del 2000, [10] entre diversos altres punts originals sobre la prova de Turing, l’erudit literari Peter Swirski va discutir detalladament la idea del que va anomenar la prova de Swirski, essencialment la prova inversa de Turing, assenyalant que supera la majoria d’objeccions a la versió estàndard. Realitzant aquesta idea, RD Hinshelwood [11] va descriure la ment com un "aparell per reconèixer la ment". El repte seria que l’ordinador pogués determinar si interactuava amb un humà o amb un altre ordinador. Aquesta és una extensió de la pregunta original que Turing va intentar respondre, però que podria oferir un protocol prou precís per definir una màquina que pugui "pensar" d'una manera que normalment podríem anomenar humana.

CAPTCHA és de fet una forma de prova de Turing inversa. Abans de poder realitzar una acció en un lloc web, l'usuari presenta caràcters alfanumèrics en una imatge gràfica distorsionada i se li demana que els escrigui. Això pretén evitar que s'utilitzin sistemes automatitzats per abusar del lloc. La raó és que actualment no hi ha cap programari prou sofisticat per llegir i reproduir la imatge distorsionada (o que no estigui disponible per a l’usuari mitjà), de manera que si un sistema és capaç de fer-ho, és probable que sigui un ésser humà. El desenvolupament de programari capaç de desxifrar un CAPTCHA amb una certa precisió, analitzant els patrons del motor de generació, va començar immediatament després de la creació dels CAPTCHA. [12] El 2013, investigadors de Vicarious (una empresa dedicada al desenvolupament de la intel·ligència artificial) van anunciar que havien creat un sistema per resoldre els reptes CAPTCHA de Google , Yahoo! i PayPal fins al 90% del temps. [13] El 2014, els enginyers de Google van demostrar un sistema capaç de superar els desafiaments CAPTCHA amb un 99,8% de precisió. [14]

Premi Test Hutter

Els organitzadors del premi Hutter creuen que comprimir text de llenguatge natural és un problema d’intel·ligència artificial, equivalent a passar la prova de Turing. [15] La prova de compressió de dades té alguns avantatges respecte a la majoria de versions i variants d'una prova de Turing. De fet, aquesta prova proporciona un valor únic que es pot utilitzar directament per comparar quina de les dues màquines és "més intel·ligent"; tampoc no requereix que l'ordinador mentirà a l'observador del jutge. Els principals desavantatges són que no és possible provar els humans d'aquesta manera i no se sap a quina "puntuació" concreta obtinguda a la prova (si n'hi ha) és equivalent a passant una prova de Turing per un humà.

Altres proves basades en la compressió o complexitat de Kolmogorov

A finals dels anys 90 del segle XX es proposa un enfocament, que va aparèixer molt abans, però relacionat amb l’esmentat premi Hutter. Es tracta de la inclusió de problemes de compressió en una prova de Turing ampliada. [16] Altres protocols operen a través de proves que deriven completament de la complexitat de Kolmogorov . [17] Algunes proves en aquesta línia són presentades per Hernandez-Orallo i Dowe . [15] El coeficient intel·lectual algorítmic (AIQ) és un intent de convertir la mesura de la intel·ligència universal teoritzada per Legg i Hutter (basada en la inferència inductiva de Solomonoff ) en una prova pràctica de la intel·ligència artificial. [15] Els dos avantatges principals d'algunes d'aquestes proves són la seva aplicabilitat a intel·ligències no humanes i la seva absència de requisits per als provadors humans.

Prova d’Ebert

La prova de Turing va inspirar la prova d’Ebert proposada el 2011 pel crític de cinema Roger Ebert, que és una prova per veure si una veu sintetitzada per ordinador té suficients habilitats en termes d’entonació, inflexió, sincronització, etc., per fer riure la veu. gent. [18]

Nota

  1. Alan M. Turing, Computing machinery and intelligence Arxivat el 2 de juliol de 2008 a Internet Archive ., In Mind , 59, pp. 433-460, 1950. Obtingut el 12-12-2009.
  2. Oppy, Graham i Dowe, David (2011) The Turing Test, Stanford Encyclopedia of Philosophy
  3. ^ Edd Gent , The Turing Test: brain-inspirated computing's multiple-path approach , 2014. Consultat l'1 de juny de 2018 (arxivat de l' original el 3 de juny de 2016) .
  4. McCorduck , pàgs. 503-505 , Feigenbaum .
  5. Kurzweil, Ray (2005), The Singularity is Near, Penguin Books
  6. ^ a b Un salt de l'artificial a la intel·ligència
  7. ^ http://tech.groups.yahoo.com/group/arcondev/message/337
  8. Chris McKinstry , Prova mínima de senyal intel·ligent: una prova alternativa de Turing , a Intel·ligència artificial canadenca , n. 41, 1997.
  9. Bion, WS (1979), "Aprofitant al màxim un mal treball", Seminaris clínics i Four Papers, Abingdon: Fleetwood Press.
  10. Swirski, Peter (2000), Entre literatura i ciència: Poe, Lem i exploracions en estètica, ciències cognitives i coneixement literari, McGill-Queen's University Press
  11. Hinshelwood, RD (2001), Mentalitat grupal i tenir una ment: reflexions sobre el treball de Bion sobre grups i sobre psicosi.
  12. Jitendra Malik i Greg Mori, Breaking a Visual CAPTCHA .
  13. ^ Pete Pachal, Captcha FAIL: Els investigadors descifren la prova de Turing més popular del web .
  14. ^ Liam Tung, l' algoritme de Google elimina CAPTCHA amb un 99,8 per cent de precisió .
  15. ^ a b c Tests of Machine Intelligence Shane Legg / Marcus Hutter - desembre de 2007. http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.126.9552&rep=rep1&type=pdf
  16. ^ DL Dowe i AR Hajek, Una extensió computacional a la prova de Turing , a Proceedings of the 4th Conference of the Australasian Cognitive Science Society , 1997. Consultat el 21 de juliol de 2009 (arxivat de l' original el 28 de juny de 2011) .
  17. Jose Hernandez-Orallo, Més enllà de la prova de Turing , a Journal of Logic, Language and Information , vol. 9, núm. 4, 2000, pàgs. 447–466, DOI : 10.1023 / A: 1008367325700 . Consultat el 21 de juliol de 2009 .
  18. ^ Alex_Pasternack, Un MacBook pot haver donat a Roger Ebert la seva veu, però un iPod li va salvar la vida (vídeo) , placa base , 18 d'abril de 2011. Consultat el 12 de setembre de 2011 (arxivat de l' original el 7 d'abril de 2012) .
    "L'anomena la" prova d'Ebert ", segons l'estàndard d'AI de Turing ..." .

Bibliografia

Articles relacionats

Altres projectes

Enllaços externs

Control de l'autoritat LCCN (EN) sh93008808 · GND (DE) 4770569-3 · BNF (FR) cb16644546h (data)
Informàtica Portal de TI : accediu a les entrades de Viquipèdia relacionades amb TI