A „ Computing Machinery and Intelligence ” egy alapvető mű a mesterséges intelligencia területén [ ⇨ , amelyet Alan Turing angol tudós írt, és 1950-ben a Mind magazinban publikáltak , és a nagyközönség számára olyan ötletet ad, amelyet jelenleg Turing-tesztnek neveznek .
Turing munkája a „gondolkodhatnak-e a gépek?” kérdéssel foglalkozik. Mivel a "gépek" és a "gondolkodni" szavakat nem lehet egyértelműen meghatározni, Turing azt javasolja, hogy a "kérdést az elsőhöz szorosan kapcsolódó, de kevésbé kétértelmű kifejezésekkel kifejezett kérdéssel helyettesítsék [1] ". Ennek érdekében a szerző először is megtalálja a „gondolkodni” szó egyértelmű helyettesítését. Másodszor elmagyarázza, milyen "gépeket" tart . Ennek alapján új kérdést fogalmaz meg az eredetihez kapcsolódóan: végezhet-e egy gép olyan cselekvéseket, amelyek megkülönböztethetetlenek a szándékos cselekvésektől. Erre a kérdésre Turing szerint igennel lehet válaszolni, amihez a szerző megmutatja az ellentétes nézetek következetlenségét , és leírja azt is, hogyan kell létrehozni egy ilyen gépet .
Ahelyett, hogy meghatározná, hogy a gépek képesek-e gondolkodni, Turing azt a kérdést veti fel, hogy a gépek megnyerhetik-e az Imitation Game nevű játékot. Három résztvevőről van szó: egy gépről, egy emberről és egy vizsgáztatóról (aki szintén ember). A vizsgáztató egy külön helyiségben ül, ahonnan a géppel és az emberrel is kommunikálhat. Ebben az esetben a válaszokat szöveges formában kell bemutatni, és teletípuson vagy közvetítő segítségével továbbítani. A gép és az ember is megpróbálja elhitetni a vizsgáztatóval, hogy ők emberek. Ha a vizsgáztató nem tudja magabiztosan megmondani, hogy ki kicsoda, a gépet úgy kell tekinteni, hogy megnyerte a játékot. Ez a teszt legegyszerűbb változatának leírása. A Turing-tesztnek vannak más változatai is .
Ahogy Stephen Harnad megjegyezte, a kérdés így kezdett hangzani: „Megtehetik-e a gépek azt, amit mi (mint gondolkodó lények) megtehetünk? [2] ". Más szóval, Turing már nem azt kérdezi, hogy „tudnak-e gondolkodni a gépek?”, hanem azt, hogy egy gép képes-e olyan cselekvéseket végrehajtani, amelyek megkülönböztethetetlenek a szándékos cselekvésektől. Ez a kérdésfeltevés elkerüli a „gondolkodni” ige definíciójának nehéz filozófiai problémáit, és a gondolkodási képességet lehetővé tevő produktivitás megteremtésének és növelésének feladataira összpontosít.
Egyesek úgy döntöttek, hogy Turing kérdése csak így hangzik: "A teletípuson keresztül kommunikáló gép teljesen megtévesztheti az embert, hogy az egy személy?" Turing azonban nem az emberek bolondozásáról beszél, hanem az emberi kognitív képességek újratermeléséről [3] .
Turing azt is megjegyzi, hogy meg kell határozni, mely „gépekre” gondolunk. Természetesen kizárja az embereket a gépek osztályából. A klónok sem adnának érdekes példát a "gondolkodó gép felépítésére". Turing azt javasolja, hogy összpontosítsanak a "digitális számítógépek" lehetőségére, amelyek manipulálják az 1-es és 0-s bináris számokat, és egyszerű szabályokkal újraírják a memóriába. Erre két okot ad:
Turing algoritmuselméleti kutatása bebizonyította, hogy egy digitális számítógép bármilyen diszkrét gépet képes szimulálni, elegendő memóriával és idővel. (Ez a Church-Turing-tézis és az univerzális Turing-gép magja .) Tehát ha "bármelyik" digitális gép képes arra, amit gondol, akkor "minden" kellően erős digitális gép képes arra. Turing azt írja, hogy "bizonyos értelemben minden digitális számítógép egyenértékű [1] ."
Ez lehetővé teszi, hogy még helyesebben tedd fel az eredeti kérdést. Turing most másképp fogalmazza meg a kérdést: „Összeirányítjuk figyelmünket a B digitális számítógépre. Igaz-e, hogy úgy módosítjuk a számítógépet, hogy elegendő memóriával rendelkezzen, ami egyenértékű a cselekvési sebesség növelésével és a megfelelő programmal való ellátásával , a B számítógép kielégítően eljátszotta mind az A számítógép szerepét a szimulációs játékban, mind a B személy szerepét? [1] ". Ez a kérdés a szerző szerint a szoftverfejlesztés közvetlen kérdésévé vált .
Ezenkívül Turing azt állítja, hogy "nem szabad azt kérdezni, hogy minden számítógép sikeres lesz-e a játékban, és hogy az összes létező számítógép sikeres lesz-e, hanem a képzeletbeli számítógépek [1] sikeresek lehetnek benne ." Ez a legfontosabb a „gondolkodógép” megvalósításának lehetőségének mérlegeléséhez, függetlenül attól, hogy az ehhez szükséges erőforrások jelenleg rendelkezésre állnak-e vagy sem.
A kérdés azonosítása után Turing visszatér a megválaszolásához: 9 fő ellentétes nézetet vesz figyelembe, amelyek magukban foglalják a cikk első megjelenése előtt létező összes fő érvet a mesterséges intelligencia ellen.
Légy kedves, találékony, szép, barátságos… légy kezdeményező, legyen humorérzéked, különböztesd meg a jót a rossztól, hibázz… legyél szerelmes, élvezd az epret és a tejszínhabot… szeress meg valakit, tanulj a tapasztalatból… használj szavakat helyesen gondoljon magára... hogy ugyanazt a sokszínű magatartást tanúsítsa, mint egy személy, hogy valami újat alkosson.
Turing megjegyzi, hogy ezek általában állítások. Mindannyian naiv feltételezéseken alapulnak arról, hogy milyenek lehetnek a jövő gépei, és „rejtett érvek az elme elől”. Néhányukra megoldást kínál:Az Analytical Engine nem állítja, hogy semmi újat hoz létre. A gép mindent meg tud csinálni, amit tudunk, hogyan írjunk fel neki. Követheti az elemzést, de nem tud előre látni semmilyen analitikus függőséget vagy igazságot. A gép funkciója, hogy segítsen megszerezni azt, amit már ismerünk.
Turing szerint Lovelace kifogása arra a kijelentésre redukálható, hogy a gép „nem tud minket meglepni”, amire közvetlenül azt a választ lehet adni, hogy a gépek nagyon gyakran lepik meg az embereket. Különösen azért, mert egyes tények következményeit nem lehet pontosan meghatározni. Turing azt is megjegyzi, hogy Lady Lovelace gépekkel kapcsolatos információi nem engedték neki elképzelni, hogy az emberi agy memóriája nagyon hasonlít a számítógép memóriájához.Turing tanulmányának utolsó része a gondolkodó gépek fejlesztésének megvalósíthatóságának értékelésével kezdődik mérnöki és programozási szempontból. Egy szimulációs játéknál szerinte az akkori technológiához szükséges memóriakapacitás teljesen megvalósíthatónak tűnt, és nem kellett a műveletek sebességét növelni. Sokkal fontosabb volt az ehhez szükséges gépi program összeállításának feladata. „A felnőtt elmét utánozni próbálva kénytelenek vagyunk sokat gondolkodni azon a folyamaton, amelynek során az emberi értelem elérte jelenlegi állapotát [1] . A szerző három összetevőt emel ki itt:
Az ilyen állapotok programozásának elkerülése érdekében Turing egy olyan program megírását javasolja, amely utánozza a gyermek elméjét, és egy olyan programot, amely oktatást végez. A szerző számítása szerint a gyermek agyában a mechanizmus egyszerű, és egy ilyen eszköz könnyen programozható, bár nem első próbálkozásra. A javasolt nevelési folyamat részben a büntetés és jutalmazás módszerére épül.
Ebben az esetben a gépet úgy kell elhelyezni, hogy a „büntetés” jelzés beérkezése a gép azon reakcióinak megismétlődésének erős csökkenéséhez vezetne, amelyek közvetlenül megelőzték ezt a jelzést, míg a „jutalom” ” jel, éppen ellenkezőleg, növelné azoknak a reakcióknak a valószínűségét.az azt megelőző reakciók (ami „kiváltották”).
A „gyermekgép” összetettségének növelésére Turing egy olyan következtetési rendszer „beágyazását” javasolja , amely nem feltétlenül felel meg a szigorú logika elveinek, mint például a „ típushierarchia ”.
Egy ilyen tanulógép fontos tulajdonsága, hogy a tanár csak bizonyos valószínűséggel tudja megjósolni a viselkedését. Az abszolút determinisztikus viselkedéstől való eltérés nyilvánvalóan az intelligencia megnyilvánulása. Egy másik fontos tanulási eredmény az, hogy a hibákat természetesen követik el, ahelyett, hogy "fúrnák" őket, hogy megzavarják a szimulációs játék vizsgáztatóját.
A cikk megjelenése óta „a valaha megjelent egyik legtöbbször újranyomtatott, legtöbbet idézett, emlegetett, félre idézett, átfogalmazott és általában figyelemreméltó filozófiai cikk lett. Számos intellektuális tudományágra hatással volt – mesterséges intelligencia, robotika , ismeretelmélet , elmefilozófia –, és hozzájárult a közvélemény formálásához, amely jelenleg a nem emberi, ember alkotta, mesterséges „intelligencia” korlátairól és lehetőségeiről szól [8] . "
Az 1950-es és 1960-as években viszonylag ritkák voltak a figyelemre méltó érvek a gondolkodásra képes gép felépítése ellen. Még a meglévő kifogások sem tűntek elég meggyőzőnek sem evolúciós, sem logikai szempontból, és nem voltak elrettentő hatással a mesterséges intelligencia területén végzett kutatásokra.
1972-ben Hubert Dreyfus publikálta a What Computers Can't Do című művét, amely éles kritika volt az intelligencia megnyilvánulásairól a meglévő mesterséges intelligencia rendszerekben [7] . Véleménye szerint a modellekből hiányzott az a hatalmas, nem formalizált tudáskészlet a világról, amellyel bárki rendelkezik, valamint a józan észben rejlő képesség, hogy e tudás bizonyos összetevőire támaszkodjon. Dreyfus nem tagadta egy gondolkodásra képes mesterséges fizikai rendszer létrehozásának alapvető lehetőségét, de nagyon kritikusan értékelte Turing azon gondolatát, hogy ezt a szimbólumok rekurzívan alkalmazott szabályokkal történő manipulálásával lehet elérni.
Ezeket a kifogásokat azonban a mesterséges intelligencia specialistái és filozófusai nem fogadták el, és nem befolyásolták a terület kutatásának további fejlődését. A Dreyfus által leírt problémák leküzdését a jövőben lehetségesnek tartották, erősebb gépek és jobb programok létrehozása után.
De a 70-es évek végén és a 80-as évek elején a számítógépek sebességének és memóriájának növekedése nem nagyon növelte "szellemi képességeiket". Gyakorlatilag megbízható eredmények eléréséhez sokkal több időt kellett ráfordítani, mint amennyit a biológiai rendszerek ugyanazokhoz a feladatokhoz igényelnek. Az ilyen lassú modellezési folyamatok riasztottak néhány mesterséges intelligencia területén dolgozó szakembert [7] .
1980-ban John Searle a "The Mind of the Brain - a Computer Program?" egy olyan alapvetően új kritikai koncepciót mutatott be, amely megkérdőjelezte a mesterséges intelligencia klasszikus kutatási programjának alapvető feltevését, nevezetesen azt az elképzelést, hogy a strukturált szimbólumok helyes manipulálása a struktúrájukat figyelembe vevő szabályok rekurzív alkalmazásával képezheti a strukturált szimbólumok lényegét. tudatos elme.
Searle a „ Kínai szoba ” nevű kísérletben fejtette ki érvelését . Jelentése az, hogy egy gép, amely képes átmenni a Turing-teszten, manipulálja a szimbólumokat, de nem tud jelentést adni nekik. Felveti a kérdést, hogy általában az emberi gondolkodás számítógépes szimulációját miért tekintik teljesen azonosnak vele, és ebben az esetben miért merülhet fel ésszerű viselkedés.
Senki sem gondolja, hogy az emésztés számítógépes modellje valóban meg tud emészteni valamit, de ha gondolkodásról van szó, az emberek szívesen hisznek az ilyen csodákban, mert elfelejtik, hogy az elme ugyanolyan biológiai jelenség, mint az emésztés [9] .
Turinggel ellentétben Searle nem hitte, hogy a gondolkodást programokra redukálják, ugyanakkor nem tagadta a mesterséges gondolkodási rendszer létrehozásának lehetőségét sem. A Searle által javasolt "kínai szoba" sok kritikát, pontosítást és vitát váltott ki, amely továbbra sem tisztázott semmit a felvetett kérdésekben, és nem vezetett a különböző vélemények egyesítéséhez [8] .
Az 1991-ben megalkotott gondolkodó gépek bemutatására Hugh Loebner üzletemberéves versenyt alapított és finanszírozott egy olyan számítógépes program azonosítására és díjazására, amely a legkielégítőbben teljesíti a Turing-tesztet. A verseny ideje alatt azonban a programok meglehetősen egyszerűek maradtak, és nem mutattak túl nagy előrelépési vágyat. Mark Halpern fizikaprofesszor"The Trouble with the Turing Test" című cikkében ezt írja:
Természetesen a Turing-teszt lehetetlensége empirikus tény, amely holnap megfordulhat; ami még komolyabb, hogy egyre több szemlélő számára válik világossá, hogy ha ez meg is történik, ez a siker nem azt jelenti, amit Turing és követői gondoltak: még a tesztelő kérdéseire adott értelmes válaszok sem bizonyítják az aktív jelenlétét. intelligencia abban az eszközben, amelyen ezek a válaszok áthaladnak [8] .