„ Computing Machinery and Intelligence ” este o lucrare fundamentală în domeniul inteligenței artificiale , scrisă de omul de știință englez Alan Turing și publicată în 1950 în revista Mind , oferind publicului larg o idee care în prezent se numește testul Turing .
Lucrarea lui Turing abordează întrebarea „Pot mașinile să gândească?”. Întrucât cuvintele „mașini” și „gândiți” nu pot fi definite fără ambiguitate, Turing își propune să înlocuiască „întrebarea cu o alta strâns legată de prima, dar exprimată în termeni mai puțin ambigui [1] ”. Pentru a face acest lucru, autorul găsește, în primul rând, un înlocuitor clar pentru cuvântul „gândește”. În al doilea rând, explică ce fel de „mașini” consideră . Pe această bază, el formulează o nouă întrebare legată de original: poate o mașină să efectueze acțiuni care nu se pot distinge de acțiunile deliberate. La această întrebare, potrivit lui Turing, se poate răspunde afirmativ, pentru care autorul arată inconsecvența opiniilor opuse și, de asemenea, descrie modul de a crea una dintre aceste mașini .
În loc să determine dacă mașinile pot gândi, Turing propune întrebarea dacă mașinile pot câștiga un joc numit Jocul Imitației. Acesta implică trei participanți: o mașină, un om și un examinator (care este și om). Examinatorul stă într-o cameră separată din care poate comunica atât cu aparatul, cât și cu persoana. În acest caz, răspunsurile trebuie prezentate sub formă de text și transmise prin teletip sau cu ajutorul unui intermediar. Atât mașina, cât și omul încearcă să-l convingă pe examinator că sunt oameni. Dacă examinatorul nu poate spune cu încredere cine este cine, se consideră că aparatul a câștigat jocul. Aceasta este descrierea celei mai simple versiuni a testului. Există și alte variante ale testului Turing .
După cum a menționat Stephen Harnad, întrebarea a început să sune ca „Pot mașinile să facă ceea ce putem face noi (ca creaturi care gândesc)? [2] ". Cu alte cuvinte, Turing nu se mai întreabă „Pot mașinile să gândească?”, el întreabă dacă o mașină poate efectua acțiuni care nu se pot distinge de acțiunile deliberate. Acest mod de a pune întrebarea evită problemele filozofice dificile ale definirii verbului „gândi” și se concentrează pe sarcinile de creare și creștere a productivității care face posibilă capacitatea de a gândi.
Unii au decis că întrebarea lui Turing sună doar ca „Poate o mașină care comunică prin teletip să înșele complet o persoană că este o persoană?” Cu toate acestea, Turing nu vorbește despre păcălirea oamenilor, ci despre reproducerea abilităților cognitive umane [3] .
Turing observă, de asemenea, necesitatea de a defini ce „mașini” se referă. Desigur, el exclude oamenii din clasa mașinilor. Nici clonele nu ar oferi un exemplu interesant de „construire a unei mașini de gândire”. Turing propune să se concentreze asupra posibilității „calculatoarelor digitale” care manipulează numerele binare 1 și 0, rescriindu-le în memorie prin reguli simple. El dă două motive pentru aceasta:
Cercetările lui Turing în teoria algoritmilor au demonstrat că un computer digital poate simula orice mașină discretă, având suficientă memorie și timp. (Acesta este miezul tezei Church-Turing și al mașinii universale Turing .) Deci, dacă „orice” mașină digitală poate face ceea ce crede, atunci „fiecare” mașină digitală suficient de puternică poate. Turing scrie că „toate calculatoarele digitale sunt într-un anumit sens echivalente [1] ”.
Acest lucru vă permite să puneți întrebarea inițială și mai corect. Turing definește acum întrebarea diferit: „Să ne fixăm atenția asupra computerului digital B. Este adevărat că modificând computerul astfel încât să aibă suficientă memorie, ceea ce echivalează cu creșterea vitezei sale de acțiune și oferirea acestuia cu programul potrivit. , computerul B poate fi făcut să joace în mod satisfăcător atât rolul computerului A în jocul de simulare, cât și rolul persoanei B? [1] ". Această întrebare, potrivit autorului, a devenit o problemă directă a ingineriei software .
În plus, Turing susține că „nu ar trebui să se întrebe dacă toate computerele ar avea succes în joc și dacă toate computerele existente ar avea succes, dar computerele imaginare [1] ar putea reuși în el ”. Acest lucru este cel mai important pentru a lua în considerare posibilitatea de a realiza o „mașină de gândire”, indiferent dacă resursele necesare pentru aceasta sunt sau nu disponibile în prezent.
După ce a identificat întrebarea, Turing revine să-i răspundă: el are în vedere 9 opinii opuse principale, care includ toate argumentele principale împotriva inteligenței artificiale care existau înainte de prima publicare a articolului.
Fii amabil, inventiv, frumos, prietenos... fii proactiv, ai simțul umorului, știi binele de rău, fă greșeli... îndrăgostește-te, bucură-te de căpșuni și frișcă... fă pe cineva să se îndrăgostească de tine, învață din experiență... folosește cuvinte corect, gândește-te la tine... pentru a manifesta același comportament divers ca o persoană, pentru a crea ceva nou.
Turing observă că acestea sunt de obicei acuzații. Toate depind de presupuneri naive despre ce ar putea fi mașinile viitoare și sunt „argumente ascunse minții”. El oferă soluții unora dintre ele:Motorul analitic nu pretinde că creează ceva nou. Aparatul poate face tot ceea ce știm să-i prescriem. Poate urmări analiza, dar nu poate anticipa dependențe sau adevăruri analitice. Funcția mașinii este de a ne ajuta să obținem ceea ce suntem deja familiarizați.
Turing spune că obiecția lui Lovelace se poate reduce la afirmația că mașina „nu ne poate surprinde”, la care se poate răspunde direct că mașinile surprind oamenii foarte des. În special, pentru că consecințele unor fapte nu pot fi determinate cu precizie. Turing mai notează că informațiile lui Lady Lovelace despre mașini nu i-au permis să-și imagineze că memoria creierului uman este foarte asemănătoare cu memoria unui computer.Ultima secțiune a lucrării lui Turing începe prin a evalua fezabilitatea dezvoltării mașinilor de gândire din punct de vedere al ingineriei și al programării. Pentru un joc de simulare, în opinia sa, capacitatea de memorie necesară a tehnologiei acelor ani părea destul de fezabilă și nu era nevoie de creșterea vitezei operațiunilor. Mai importantă a fost sarcina de a compila un program de mașină pentru aceasta. „Încercând să imităm mintea adultă, suntem forțați să ne gândim mult la procesul prin care intelectul uman a atins starea actuală [1] ”. Autorul evidențiază aici trei componente:
Pentru a evita programarea unei astfel de stări, Turing propune să scrie un program care să imite mintea unui copil și un program care să realizeze educație. Calculul autorului este că mecanismul din creierul unui copil este simplu, iar un dispozitiv ca acesta poate fi ușor programat, deși nu din prima încercare. Procesul de educație propus se bazează parțial pe metoda pedepselor și recompenselor.
În acest caz, mașina ar trebui aranjată astfel încât primirea unui semnal de „pedeapsă” în ea să ducă la o scădere bruscă a probabilității de a repeta acele reacții ale mașinii care au precedat imediat acest semnal, în timp ce „recompensa” ” semnal, dimpotrivă, ar crește probabilitatea acelor reacții.reacțiile care l-au precedat (care l-au „declanșat”).
Pentru a crește complexitatea „mașinii copil”, Turing sugerează „încorporarea” unui sistem de inferență în ea , care nu ar satisface neapărat principiile logicii stricte, cum ar fi „ ierarhia tipurilor ”.
O caracteristică importantă a unei astfel de mașini de învățare este că profesorul își poate prezice comportamentul doar cu o anumită probabilitate. Abaterea de la comportamentul absolut determinist, aparent, este o manifestare a inteligenței. Un alt rezultat important al învățării este că greșelile vor fi făcute în mod natural, mai degrabă decât să fie „forate” pentru a deruta examinatorul jocului de simulare.
De la publicarea articolului, „a devenit unul dintre cele mai retipărite, citate, menționate, citate greșit, parafrazate și, în general, articole filozofice publicate vreodată. A influențat multe discipline intelectuale - inteligența artificială, robotica , epistemologia , filosofia minții - și a contribuit la modelarea opiniei publice, deoarece este vorba acum despre limitele și posibilitățile „inteligenței” artificiale non-umane, create de om [8] . "
În anii 1950 și 1960, argumentele demne de remarcat împotriva posibilității de a construi o mașină capabilă să gândească au fost relativ rare. Nici măcar obiecțiile existente nu păreau suficient de convingătoare nici din punct de vedere evolutiv, nici din punct de vedere logic și nu au avut un efect descurajant asupra cercetării în domeniul inteligenței artificiale.
În 1972, Hubert Dreyfus a publicat What Computers Can't Do, care a fost o critică ascuțită a manifestărilor inteligenței în sistemele de inteligență artificială existente [7] . În opinia sa, modelelor le lipsea acel stoc uriaș de cunoștințe neformalizate despre lume pe care îl are orice persoană, precum și capacitatea inerentă simțului comun de a se baza pe anumite componente ale acestor cunoștințe. Dreyfus nu a negat posibilitatea fundamentală de a crea un sistem fizic artificial capabil să gândească, dar a fost foarte critic cu ideea lui Turing că acest lucru ar putea fi realizat prin manipularea simbolurilor cu reguli aplicate recursiv.
Cu toate acestea, aceste obiecții nu au fost acceptate de specialiștii și filozofii în inteligență artificială și nu au afectat dezvoltarea ulterioară a cercetării în domeniu. Depășirea problemelor descrise de Dreyfus a fost considerată posibilă în viitor, după crearea unor mașini mai puternice și a unor programe mai bune.
Dar la sfârșitul anilor 70 și începutul anilor 80, o creștere a vitezei și a memoriei computerelor nu le-a sporit prea mult „abilitățile mentale”. Pentru a obține rezultate practic fiabile, a fost necesar să petreceți mult mai mult timp decât sistemele biologice necesare pentru aceleași sarcini. Astfel de procese lente de modelare i-au alarmat pe unii specialiști care lucrează în domeniul inteligenței artificiale [7] .
În 1980, John Searle , în articolul „The Mind of the Brain - a Computer Program?” a prezentat un concept critic fundamental nou, care a pus sub semnul întrebării ipoteza foarte fundamentală a programului clasic de cercetare a inteligenței artificiale, și anume ideea că manipularea corectă a simbolurilor structurate prin aplicarea recursivă a unor reguli care țin cont de structura acestora poate constitui esența minte conștiincioasă.
Searle și-a explicat raționamentul într-un experiment numit „ camera chinezească ”. Semnificația sa este că o mașină capabilă să treacă testul Turing manipulează simbolurile, dar nu le poate da niciun sens. El ridică întrebarea de ce, în general, simularea pe computer a gândirii umane este considerată complet identică cu aceasta și de ce în acest caz poate apărea un comportament rezonabil.
Nimeni nu crede că un model computerizat de digestie poate digera de fapt ceva, dar când vine vorba de gândire, oamenii cred de bunăvoie în astfel de minuni, pentru că uită că mintea este același fenomen biologic ca și digestia [9] .
Spre deosebire de Turing, Searle nu credea că gândirea se reduce la programe, în același timp, nu a negat însăși posibilitatea creării unui sistem de gândire artificială. „Camera chinezească” propusă de Searle a suscitat multe critici, precizări și discuții, care încă nu au clarificat nimic în problemele ridicate și nu au condus la o unificare a diverselor opinii [8] .
Pentru a demonstra mașinile de gândire create în 1991, omul de afaceri Hugh Loebnera fondat și a finanțat un concurs anual pentru a identifica și a premia un program de calculator care trece cel mai satisfăcător testul Turing. Cu toate acestea, pe toată durata competiției, programele au rămas destul de simple și nu au arătat prea multă dorință de progres. În ceea ce privește aceste încercări de a trece testul Turing, profesorul de fizică Mark Halpernîn articolul său „The Trouble with the Turing Test” spune:
Desigur, imposibilitatea de a trece testul Turing este un fapt empiric care poate fi inversat mâine; ceea ce este mai grav este că devine clar pentru tot mai mulți observatori că, chiar dacă acest lucru se va întâmpla, acest succes nu va însemna ceea ce Turing și adepții săi au avut în vedere: chiar și răspunsurile semnificative la întrebările testatorului nu dovedesc prezența unei persoane active. inteligența în dispozitivul prin care trec aceste răspunsuri [8] .