チューリングテストは今日でも意味があるのでしょうか?

出典: Dark Matter Articles/medium

*この記事は著者の見解のみを表しています

マシンが動作しているときの中間状態の多くは、初期命令の設計時には予測できないことを認めなければなりません。機械は自ら多くの知識を獲得することもできます。この場合、機械をインテリジェントなものとみなす必要があります。

—アラン・チューリング

(出典: Pixabay)

チューリングテストは、人工知能の父であるアラン・チューリングによって提案されました。テスターとテスト対象者（人と機械）が離れており、テスターが何らかのデバイス（キーボードなど）を通じてテスト対象者にランダムに質問する状況を指します。複数回のテストの後、機械が参加者の平均 30% 以上を誤判断させた場合、機械はテストに合格し、人間レベルの知能を持っているとみなされます。

しかし、AIは1950年以降、劇的に進化しました。では、今日の人工知能はチューリングテストにどのように反応するのでしょうか?このテスト方法はまだ価値があるのでしょうか?

機械は考えることができるのか？

アラン・チューリングは、生涯を通じて科学を何よりも重視した優れた科学者でした。彼は新しい技術に興味があり、コンピューターがますます賢くなることを望んでいます。彼はまた、アルゴリズム、複雑なコンピューター システム、人工知能の研究にも多くの時間を費やしています。

人工知能の場合、チューリングは人工知能マシンの開発と他の科学者がインテリジェントマシンに尋ねた疑問を注意深く研究しました。このようにして、彼は「機械は考えることができるか？」という疑問を提起した。

この問題の解決策を見つけるために、チューリングは、コンピューターが実際に自然言語を話し、本物の人間のようになり、人間がその違いを判別できないようにする方法を見つけようとしました。

図 |若き日のチューリング

彼はこの考えを 1950 年の論文「計算機械と知能」で説明しました。その中で彼は、裁判官、女性、男性の3者の参加を必要とする実験についても説明しました。

ゲームのルールは、審判が誰が男性で誰が女性かを判断する必要があるというものです。この場合、男性の目的は裁判官を欺くことであり、女性は裁判官を助けようとすることができます。公平を期すために、口頭によるプロンプトは使用できず、印刷された質問と回答のみをやり取りすることができました。問題は、尋問者が誰を信頼すべきかどうやって知るかということです。

次に、チューリングは、もし彼らのうちの1人がコンピューターになったら何が起こるだろうかと考え始めました。裁判官は誰が人間で誰がコンピューターであるかをどうやって判断するのでしょうか?テスターが、身元が確認できない 2 つのオブジェクト (人間と機械) に同じ一連の質問をし、得られた回答がどちらが機械でどちらが人間であるかを区別できない場合、機械はテストに合格したとみなされます。

チューリングはまた、2000年頃にはコンピューターがこのテストに合格できるようになると信じていました。しかし、チューリングの予測は実現しませんでした。

2014年になって初めて、ユージン・グスマンと呼ばれるチャットボット プロジェクトが、レディング大学が主催したイベントでチューリング テストに合格した 13 歳のウクライナの少年をシミュレートしました。チャットボットはロンドン王立協会の審査員の33%を人間であると納得させたが、批評家たちはすぐにテストの欠点を指摘した。

チューリングテストは今日でも意味があるのでしょうか?

上で書いたように、今日ではロボットがチューリングテストに合格するのは決して簡単ではありません。一方、これは機械にとって不公平だと考える科学者のグループもいます。これは主に、今日の AI の多くが、話す能力がなくても知的であるとみなせるためです。

(出典: Pixabay)

多くの場合、私たちはスマートマシンをロボットと関連付けます。しかし、そうではありません。人間に似ていない機械は、知性がないということではありません。これは、人間の支援を必要としない初の腹腔鏡手術システムなど、近年の人工知能の多くの成果によって証明されています。

結局のところ、チューリングテストはテキスト通信の状況のみを考慮しており、今日の人工知能がさまざまなセンサーを使用して、視覚、聴覚、触覚など、複数の角度から外界を認識できることを考慮していません。

例えば、アマゾンの副社長であり、音声アシスタントAlexaの主任科学者であるロヒット・プラサド氏は、チューリングテストは意味を失い、人工知能を測定するための新しい基準を確立する時期が来たと述べた記事をかつて発表した。プラサド氏は、チューリングテストの目標は現在の人工知能研究の方向性と完全には一致しておらず、人工知能研究者はチューリングテストに合格することにあまり興味がないと考えています。人工知能は、携帯電話、自動車、家電製品に組み込まれるとさらに便利になります。人々は、機械が人間のように考えることができるかどうかよりも、AI がどのような新しいインタラクティブな体験や技術的な進歩をもたらすことができるかに関心を持っています。

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たとえば、視覚や自然言語処理などの現代の人工知能分野では、最も強力なアルゴリズムが人間の能力をはるかに超える成果を達成しています。 AlphaGo が人間のトップ囲碁プレイヤーに勝利した例を見てみましょう。この成果は、不変のチューリングテストに反映させることは困難です。

このため、アプリケーションの観点から見ると、チューリング テストに合格するために、コンピューターがコンピューティングの利点を放棄して意図的に人間をシミュレートする必要はまったくありません。

また、チューリングが彼のアイデアを発表したのは 70 年以上前の 1950 年であったことも考慮する必要があります。そしてこの間に、機械の世界は大きく変化しました。もしチューリングがまだ生きていたら、おそらく全く違った見解を持っていただろう。

しかし、人工知能が人間社会に与える影響がチューリングテストの範囲を超えているという事実は変わりません。人工知能研究の目標は、もはやAIと人間の違いに限定されず、機械の速度と情報検索の利点をいかに最大限に発揮させて、人間に代わって仕事を遂行したり、人々の日常生活を改善したりできるかということにあります。

出典:

https://medium.com/@darkmatterarticles/turing-test-how-does-artificial-intelligence-handle-it-4e439920b69

https://mp.weixin.qq.com/s/-_lmbjhLAyMMKmhZ9Hu0RA

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