人間はチューリングテストに失敗する可能性があります?

<h1>チューリングテスト：それは何ですか、何が渡すことができるのか、制限</h1>
<blockquote>だからチューリングは彼の元の質問を私たちに置き換えた理由です <em>できる</em> 回答：「模倣ゲームでうまくいく想像できるコンピューターはありますか?」この質問は、コンピューターの洗練を評価するための測定可能な基準を確立しました。これは、過去70年間にわたってコンピューター科学者とAIの研究者に触発された課題です。.</blockquote>
<h2>人間はチューリングテストに失敗する可能性があります?</h2>
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<h2>チューリングテスト：それは何ですか、何が渡すことができるのか、制限</h2>
<p>Khadija Khartitは、戦略、投資、資金の専門家であり、トップ大学のFinTechと戦略的金融の教育者であり、. 彼女は25年以上にわたって投資家、起業家、アドバイザーでした. 彼女はFINRAシリーズ7、63、および66ライセンスホルダーです.</p>
<h2>チューリングテストは何ですか?</h2>
<p>チューリングテストは、マシンが人間の知性を示すことができるかどうかを判断する一見簡単な方法です。マシンがマシンとして検出されずに人間と会話をすることができれば、人間の知性を実証しました.</p>
<p>チューリングテストは、1950年に数学者とコンピューティングの先駆者であるAlan Turingによって発表された論文で提案されました. それは人工知能（AI）の理論と発達の基本的な動機付けになっています.</p>
<h3>キーテイクアウト</h3>
<ul>
<li>チューリングテストでは、テスト対象のインテリジェンスを測定して、マシンがインテリジェンスを実証できるかどうかを判断する.</li>
<li>テストによると、コンピュータープログラムは、その応答が人間を欺いてそれを信じることができるかどうかを考えることができます。.</li>
<li>誰もがチューリングテストの有効性を受け入れるわけではありませんが、人工知能の開発者にとっては大きな課題のままです.</li>
<li>チューリングテストにはバリエーションがあり、さまざまなAIテストで質問するアプローチに変更があります.</li>
<li>チューリングテストには、制御された環境を必要とする、インテリジェンスの専用の定義がなく、進化する技術の進歩に適応する必要があるなど、いくつかの制限があります。.</li>
</ul>
<h2>チューリングテストを理解する</h2>
<p>コンピューティングの急速な進歩は、私たちの生活の多くの面で今で見られるようになりました. 瞬く間にある言語を別の言語に変換するプログラム、数分で家全体を掃除するロボット、パーソナライズされた退職ポートフォリオを作成する金融ロボット、および健康とフィットネスのレベルを追跡するウェアラブルデバイスがあります.</p>
<p>破壊的な技術の最前線には、人工知能の開発と、コンピューターが体験できる制限があります. このため、チューリングテストは、コンピューターが人間と間違えられるほど「スマート」であるかどうかを評価するために設計されました。. チューリングテストの批評家は、考える能力を持つが、それ自体の心を持たないコンピューターを構築できると主張しています. 彼らは、人間の思考プロセスの複雑さをコーディングできないと信じています.</p>
<p>テストは裁判官が運営する尋問室で実施されます. 被験者、人、コンピュータープログラムは、視界から隠されています. 裁判官は両方の当事者と会話をしており、彼らの会話の質に基づいて、どちらが人間であり、どれがコンピューターであるかを特定しようとします. チューリングは、裁判官が違いを伝えることができない場合、コンピューターは人間の知性を実証することに成功したと結論付けています. つまり、考えることができます.</p>
<h2>チューリングテストの歴史</h2>
<p>アランチューリングは、第二次世界大戦中にコード化されたドイツのメッセージを破壊するより効率的な方法を探しながら、コンピューターサイエンスの基本概念のいくつかを開発しました. 戦後、彼は人工知能について考え始めました. 1950年の論文で、チューリングは質問を提起することから始めました。?その後、彼は人間が質問に答えるのを助けるためのテストを提案しました.</p>
<p>いくつかの初期のコンピューターは、非常に基本的な状況で人間をだます能力を持っているという早期の主張を保持しています. 1966年、ジョセフワイゼンバウムは、特定の言葉を取り、言葉を完全な文に変えたマシンであるエリザを作成しました. エリザは、人間のテスターをだまして人間だと思った最も初期のコンピューターの一人でした.</p>
<p>10年も経たないうちに、Parryという名前のチャットボットが妄想統合失調症の行動を模倣するようにモデル化されました. 精神科医のグループは、実際の患者との会話とパリーの会話を分析するように求められました. どのトランスクリプトがコンピュータープログラムであるかを特定するように求められたとき、グループは48％の時間しかマシンを識別できませんでした. エリザとパリーの両方の批評家は、チューリングテストの完全なルールは満たされておらず、フルマシンインテリジェンスを示していないと述べています. <br /></p>
<p>Eugene Goostmanという名前のチャットボットは、2014年にチューリングテストに合格した最初の人として受け入れられています.</p>
<h3>今日のチューリングテスト</h3>
<p>チューリングテストには中傷者がいますが、人工知能プロジェクトの成功の尺度のままです. チューリングテストの更新されたバージョンには、両方の科目と尋問してチャットする人間の裁判官が複数あります. 5分間の会話の後、審査員の30％以上がコンピューターが人間であると結論付けた場合、このプロジェクトは成功と見なされます。.</p>
<p>Loebner賞は、アメリカの発明家で活動家のHugh Loebnerによって1991年に開始された毎年恒例のチューリングテストコンペティションです。. Loebnerは、4人の審査員のそれぞれと25分間の会話をすることを人間とコンピュータープログラムに要求する追加のルールを作成しました. 勝者は、プログラムが最も多くの票を獲得し、審査員から最高のランキングを受けるコンピューターです. <br /></p>
<p>2014年、レディング大学のケビンワーウィックは、アランチューリングの死の60周年を記念するためにチューリングテスト競争を開催しました. 13歳の少年のペルソナを持っていたユージン・グーストマンと呼ばれるコンピューターチャットボットは、そのイベントで技術的にチューリングテストに合格します. 彼は、彼が人間であると確信した裁判官の33％の票を確保しました.</p>
<p>2018年、Google Duplexは電話を介してタスクを実行する機能を明らかにしました. さまざまなデモンストレーションで、デュプレックスはヘアの予約とレストランと呼ばれるスケジュールを立て、人間はラインの反対側にあるものがマシンとやり取りしていることに気付かないことに気付いていません. しかし、批評家は、相互作用が実際のチューリングテストに準拠しておらず、テストがまだマシンによって打ち負かされていないと主張すると指摘しています。.</p>
<h2>チューリングテストバージョン</h2>
<p>チューリングテストにはいくつかのバリエーションがあり、すべて回答者が人間であるかマシンであるかを検出する意図がすべてあります. 各バリエーションは、回答者に異なる質問をし、回答を評価する際に異なるアプローチを取る.</p>
<h3>模倣ゲーム</h3>
<p>チューリングテストの以前のアプリケーションの1つである模倣ゲームバージョンは、しばしば3つのパーティーを利用しています. 最初の人は男性で、二人目は女性で、三人称は最初の2人の性別を決定する責任がありました. 最初の人はしばしば第三者をだまそうとする任務を負いますが、二人目はしばしば第三者が各性別を正しく識別するのを助けることを任されます.</p>
<p>模倣ゲームの将来の反復は、第三者をだまして性別を誤って識別しようとする両当事者に進化しました. いずれにせよ、模倣ゲームの目的は、尋問者がだまされるかどうかを判断することです.</p>
<h3>標準的な解釈</h3>
<p>チューリングテストの別のバージョンは、コンピューターがだまされることができるかどうかを確認するためではなく、コンピューターが人間を模倣できるかどうかを確認するために努力しています. チューリングテストの標準的な解釈のバリエーションでは、最初の人はコンピューターであり、二人目はどちらの性の人間です.</p>
<p>このバリエーションでは、第三者は最初の2人のうちどれが人間であり、それがコンピューターであるかを発見しようとします. 尋問者はテストされている主題ではありません。代わりに、人間をだまそうとしているのはコンピューターです（模倣ゲームの下の反対方向とは対照的に）. たとえば、行動金融に関してその回答が合理的に期待されるかどうかを判断するために、一連の個人的な金融の質問をされるかもしれません.</p>
<p>サイエンスフィクションのディストピアシリーズのブレードランナーの架空のヴォイトカンプフは、その知能行動のためにマシンをテストするというアイデアの演劇です.</p>
<h2>チューリングテストのバリエーション</h2>
<p>チューリングテストの作成以来、より近代的なアプローチは、人間と機械をよりよく検出するために進化しました. チューリングテストのこれらのバリエーションは、技術の進歩中に関連性を維持するために絶えず進化しています.</p>
<ul>
<li><strong>逆チューリングテスト</strong> コンピューターに人間のトリックを持っていることを目指して、それが人間を尋問していないと信じさせることを目指しています.</li>
<li><strong>合計チューリングテスト</strong> 知覚能力と、人がオブジェクトを操作する質問の能力を組み込む.</li>
<li><strong>マーカステスト</strong> テストサブジェクトにメディアを表示し、消費されたコンテンツに関する質問に回答しています.</li>
<li><strong>ラブレーステスト2.0</strong> テスト科目にアートを作成し、そうする能力を調べてもらいました.</li>
<li><strong>最小インテリジェント信号</strong> テストは、被験者にバイナリの質問のみを尋ねます（i.e. true/falseまたはyes/noの回答のみが許可されています）.</li>
</ul>
<h2>チューリングテストの制限</h2>
<p>チューリングテストには多くの批評家がいます。上記のバリエーションは、元のチューリングテストの制限の一部を軽減しようとします. それでも、チューリングテストの欠点とその分析が不足する可能性があることに注意することが重要です.</p>
<ul>
<li>チューリングテストでは、非常に制御された環境を実行する必要があります. テスト参加者は、テスト全体でお互いの視界から隠されている必要がありますが、当事者は信頼できるコミュニケーション手段を持っている必要があります.</li>
<li>異なるコンピューティングシステムは異なる構造化されているため、チューリングテストはインテリジェンスのテストに適していない場合があります. したがって、コンピューターが実行できるものには固有の自然な制限があるかもしれません.</li>
<li>チューリングテストは進化しています。しかし、技術の進歩はさらに速く進化しています. コストの急速な減少とともに処理能力の急速な成長を示すムーアの法律を考えてみてください. コンピューターがより多くの機能を獲得するにつれて、コンピューターがより多くの人間のような機能を獲得するにつれて、履歴テスト方法はもはや適切ではない場合があります.</li>
<li>チューリングテストはインテリジェンスを評価しますが、それはあらゆる種類の知性の適切なゲージではないかもしれません. たとえば、コンピューターは、人間と同様に応答を処理する能力に基づいて、尋問者をうまく欺く可能性があります. しかし、これは本当に感情的な知性や意識を示すものではないかもしれません。それは単にコンピューターが非常に関連性が高く有能なコードセットを持っていたことを意味するかもしれません.</li>
</ul>
<h2>チューリングテストはどのように機能しますか?</h2>
<p>チューリングテストは、テストの主題に一連の質問をする尋問者と連携します. 各当事者は別のエリアに保管されているため、物理的な接触は許可されていません. 被験者によって与えられた回答は、人間の被験者が回答を与えるかどうかを回答が区別できるかどうかに基づいて評価されます.</p>
<h2>どのマシンがチューリングテストに合格しましたか?</h2>
<p>2018年、Google Duplexが毎年恒例のGoogle I/O Annual Developer Conferenceで導入されました. マシンはヘアサロンの予約をスケジュールし、会話の一環として電話を介してヘアサロンアシスタントとやり取りしました. 一部の批評家は結果を異なって見ていますが、Google Duplexがチューリングテストに合格したと考える人もいます.</p>
<h2>人間はチューリングテストに失敗する可能性があります?</h2>
<p>はい. チューリングテストは知識と知性に基づいていますが、応答がどのように与えられているか、答えが卑劣であると解釈されるかどうかを評価することでもあります.</p>
<p>たとえば、43,219と87,878の合計を提供するように求められることを想像してください. 正解を提供できるかどうかは、試験の一部にすぎません。チューリングテストでは、回答を提供する時間、応答して尋ねる明確な質問、または2つの数字を課していないことを理解しているかどうかを評価します。. 人間の反応に基づいて、コンピューターと間違えられることが可能です（i.e. 数値を追加する代わりに誤って差し引いた場合、それは証拠を犯している可能性があります）.</p>
<h2>チューリングテストの質問の例は何ですか?</h2>
<p>潜在的なチューリングテストの質問の興味のある例は、言語と言葉の遊びに基づいている場合があります. たとえば、質問は「時間の飛行と飛行機の飛行があるのは何ですか?「. このタイプの質問は、英語に精通していない参加者にとっては不公平かもしれませんが、単一のインスタンスで論理的な区別を作成できる例でもあります（i.e. フライという言葉）は、異なる状況で異なることを意味する場合があります.</p>
<p>チューリングテストの質問の別の例は、しばしば無意味な質問です. 「バッターがヘルメットを着るというサッカーの違いはありません。?「文法的に間違っていて、意味がないように人間が簡単に検出できます. ただし、マシンはまだ応答を解析しようとする場合があります.<br /></p>
<h2>結論</h2>
<p>チューリングテストは、マシンが人間と同じインテリジェンスを示すことができるかどうかを判断するための評価です. 現在、チューリングテストには多くのバリエーションがあり、テクノロジーが進歩し続けるにつれて、インテリジェンスを決定する新しいソリューションが必要になる場合があります.</p>
<h2>すべて人間 – チューリングテストに合格するのは悪い考えだからです</h2>
<p>チューリングテストに合格するために、コンピュータープログラムは、裁判官が提示する一連の質問に答えることで、人間の裁判官に人間であることを納得させなければなりません。.</p>
<blockquote><p><strong>「それが人間であると信じて人間を欺くことができれば、コンピューターはインテリジェントと呼ばれるに値するでしょう.」</strong> – アランチューリング</p></blockquote>
<p>裁判官を説得することは何が証明されますか? 知能? あまり. テストが私たちに明らかにしているのは、コンピューターが人間に合格できるということです. それは人間性のテストです.</p>
<p>そのようなテストに合格することもそれほど大きくないかもしれません. もちろん、懸念事項の1つは、人々がそれほど知的ではないことが多いことです. 私たちは判断に誤りがあり、偏見があり、操作が開かれています.</p>
<p>実際、私たちはしばしば予測可能な方法で偏っています. 私たちは奇妙に反復的な方法で間違いを犯します. 人間の性質は論理的ではなく、生き残り、生殖するために進化しました、私たちの決定の多くは、慎重に推論された分析よりも感情と直感を通して形作られています.</p>
<p>それはチューリングが間違っていたという意味ではありません. 私たちは人々を知的であると考えるべきです. 間違いがありませんでしたが、私たちは明らかに地球上のより知的な種です – これまでのところ. したがって、マシンが人であると確信できるなら、それは知的であると言われるべきです.</p>
<p>しかし、知性は人々がすること以上のものです. 私たちの行動のいくつかは知的で、一部はそうではありません、そして私たちが一度もしたことのないいくつかのインテリジェントな行動. コンピューターはいくつかのインテリジェントな計算を非常にうまく実行し、私たちが決して考えないだろう決定を下すかもしれませんが、それが人間のために合格しないという理由だけでこのタイプの知性を軽parするべきです?</p>
<h2>テストに合格</h2>
<p>人間のために合格したいものはすべてそれに応じて失敗する必要があります. 人々がするのと同じ間違いを犯さないマシンは、人間性のテストに失敗し、それを行うマシンは自分自身を馬鹿にするか、人と同じくらい賢くするかのどちらかです.</p>
<p>これらのオプションはどちらも魅力的ではありません.</p>
<h2><strong>人間レベルAI</strong></h2>
<p>コンピューターが人と同じくらいインテリジェントである場合、それは同じ間違いを犯すでしょう。これはまさにAIがしていないことです. AIは、特に私たちの弱点と欠点を補うために、私たちを改善する可能性があるため、大したことです.</p>
<p>公平を期すために、AIはすでに多くの分野で私たちよりも優れています. 現在市場に出回っている音声アシスタントは、スペルミスをめったに犯すことはありませんし、数学を間違えない可能性もありません. しかし、人々はそうします. これは、インテリジェンスが単一の構成ではなく、多くのスキルを伴うという点で得られます.</p>
<p>AIの知性が、人間の知性のレベルに追いかけている、またはゆっくりと上昇しているという観点から見られる場合、いつそこにたどり着くかをどのように知ることができますか? いくつかの点でそれはすでに私たちよりも優れており、私たちはまだ他の人のAIを超えています. それが人間として通過するためには、同時に良くなり、さらに悪いことに、より賢く、より愚かになる必要があるようです.</p>
<h2><strong>スーパーインテリジェントAI</strong></h2>
<p>自らを抑えるAIは、それほど明白ではない方法であります. まず、それが人間であると私たちに納得させることができるプログラムについてどう思いますか？? チューリングは、それができるときにそれが賢くなるだろうと指摘しました <em>欺く</em> 私たちはそれが人間だと思うようにします.</p>
<p>私たちは、その人間性の外観にもかかわらず、私たち自身の脳内で起こっている可能性のあるものよりも、そのファサードの後ろに多くのデータと処理が行われていることを知っています. 私たちよりもインテリジェントなマシンとやり取りするのは少しs辱されませんか？? それが私たちを改善し、私たちの間違いを修正することができることを知るために、しかし今はそれが単に私たちのように話して行動したいと思っています?</p>
<h2>ロボットマインド</h2>
<p>ほとんどの形状とフォームのAIは、私たちがそうするよりも、私がそれをそのように呼ぶことができれば、別の心を持っているでしょう. 怒ったり嫉妬したりすることができるAIは欲しくありません. 地球が平らであるか、あるタイプの人々が別の人よりも優れていると確信できるAIを望んでいません. だから私たちは、私たちが良いと思うものだけを得るために人間の性質を引き離し、それをコンピューターにプログラムする方法を見つけたいと思うでしょう.</p>
<p>しかし、そのような心の非常に基本的な働きでさえ、大きく異なるでしょう. AIは、私たちができるよりも多くのことを一度に念頭に置くことができるでしょう. それは私たちほど忘れられません、それは3〜4以上の次元で考えることができます、それは一度に何千ものことを考えることができます.</p>
<p>そのようなマシンの側での内的な経験は、私たちとはまったく異なります. この明らかにユニークなシステムに、人々がするように考え、振る舞うように強制することを試みるのは無駄な努力のように思われます.</p>
<p>MacでWindowsを実行しようとするようなものです。ハードウェアはこのオペレーティングシステム向けに開発されていないため、達成するために懸命に動作する必要があります。. おそらく、その比較は十分に強力ではないでしょう。あなたがコンピューターで人間性を達成しようとしている場合、ユニークな方法で機能する電気コンポーネントで作られたマシンで生物学的ウェットウェアに基づいてオペレーティングシステムを実行しようとしていることを考えると. 少なくともコンピューターはほぼ同じもので作られています.</p>
<p>AIには、いくつかの人間の要素が染み込んでいるはずです. 私たちが行うのと同じ言語を話すのは良いことです。. また、特定の感情（または感情のように振る舞う）があるかもしれません。.</p>
<p>AIは、特定の感情を表示するようにプログラムして、人がするような意味でそれらを感じることなく、私たちがそれに関係したり、快適に感じるのを助けることができます. また、人々からの感情を読み、適切な反応を思い起こさせるように設計することもできます.</p>
<p>しかし、これらはどちらも人間の状態を想定するためにAIを必要としません. 自分の死亡率を恐れている、誰かや何かを憎むようになる可能性がある、またはギャンブルが進んでいないときに動揺する可能性があるAIは、おそらくうまくいかないでしょう. したがって、人間性とコンピューター性のバランスを見つけるには、そのような感情的な要素を選択して選択する必要があります.</p>
<blockquote><p><strong>「ロボットには感情があると言うとき、彼らが幸せまたは悲しみを感じたり、精神状態を持っているという意味ではありません. これは速記です、彼らは私たち人間がそのように解釈する行動を示すようです.」</strong> – パトリック・リン</p></blockquote>
<h2>Artsy AI</h2>
<p>AIが人間の知性と行動をシミュレートしようとするのではなく、AIがそれ自体であり、私たちと協力する方法を見つけることによって、私たちは芸術などの人間に特定の努力を留保するのを助けるかもしれません.</p>
<p>人々が持っている感情の完全なスペクトルがなければ、aiは本当に説得力のある芸術と音楽を作成できます? 審美的な感謝はしばしば感情的な反応に依存しており、多くの偉大な芸術作品が心の痛みや悲しみなどの否定的な感情に依存していることを知っています.</p>
<p>しかし、AIアートはすでに存在しており、いくつかの興味深い作品につながりました。. それにもかかわらず、AIが作成したアートに関して言及するいくつかの点は次のとおりです。</p>
<p><strong>1. ルールの確立：</strong> 多くの場合、AIが私たちが感謝するものを何でも作成する前に、人間のエンジニアは制約を設定するか、フィールドのルールを定義する必要があります。たとえば、プログラムを音楽の特定のキーに制限する必要があります。.</p>
<p><strong>2. 最高から学ぶ：</strong> また、他の人が作成した作品の多くの例でAIが訓練されている場合もあります。. AIは有名な画家のスタイルで新しいアートワークを作成することができ、ビートルズのように聞こえるポップソングを作成しましたが、再び、AIはこれらのアーティストの境界内で立ち往生しています.</p>
<p>もちろん、私たちもこれをすべて行います – 私たちは音楽を勉強し、アイドルをコピーして楽器を練習します. しかし、私たちはそこで止まりません. 単にルールに従って偉人をコピーすることは、人々が聴きたい音楽を作ることを保証するものではありません. あなたは、あなた自身の安いノックオフで他のアーティストによってすでに十分に探求されているスタイルの市場を希釈する可能性が高くなります.</p>
<p>良い芸術の鍵は、それをどこか、どこか、どこかで予想外の、または前代未聞の場所に持って行くことであり、芸術家の意図の感情的な反応を引き出す方法でそうすることです.</p>
<p>別のアーティストのレプリカではない独自のスタイルを形成するためにAIを取得できますか? それが学んだすべての「平均」ではないスタイルを作成するためにそれを得ることができますか? 私たちは – そしてこれが大きな質問です – AIを手に入れて、なじみのないまだ私たちを動かすことができる芸術スタイルを作成します。 <em>望ましい</em> 人々の中の感情?</p>
<p>両方の新しいものを作成するため <em>と</em> 良い、AIはルールをいつどのように破るかを知る必要があります. マイナースケールとは何か、コード間をどのように移動するかを知ることができますが、歌の感情的な文脈がそれを要求したときにこれらのルールや構造から脱却する方法を伝えることができます。道?</p>
<p>人の心に似た心がなければ、感情の全範囲に関連する能力や、私たちのやり方で音楽と芸術を体験する能力がなければ、AIが私たちを歌で涙に動かす可能性はひどく妨げられています. それは常にそれを伝えるために人間の裁判官を要求するでしょう, <em>「ねえ、これはいいですね」</em> それはそれ自体でそれを判断できなかったからです.</p>
<h2>分割された私たちは立っています</h2>
<p>ルール、創造性、感情の間の複雑な相互作用のおかげで、アートが自動化から安全なままである場合、おそらく他の領域もそうかもしれません. ある程度の感情的知性と人間の状態に関連する能力を必要とする分野は、大部分が人間の努力を続ける可能性があります.</p>
<p>音楽、芸術、映画、執筆、ゲーム、イラスト、およびデザイン内の多くの役割は、人間だけが感謝または予測できる方法で人間の精神をひねることに依存しています.</p>
<p>そして、それがどうあるべきかではありません? コンピューターにデータと処理を処理させ、より詳細な分析を実施し、論理的な意思決定を改善させますが、他の人々の主観的で内なる世界を人々に処理させます.</p>
<blockquote><p><strong>「…AIに人間の状態を理解することは、自分自身を陳腐化するもう1つの方法であるように思われます。その過程で、私たちを機械と区別し、人間にする最終的な品質を放棄します。.」</strong> – シングラリティハブ</p></blockquote>
<p>時間が経つにつれて、コンピューターが電力と知性で成長するにつれて、AIは私たちを動かすことができ、それが新境地を壊すことができるアートを作成するために来るでしょう. 私たちの助けを借りて、たとえそれが感じられなくても、あらゆる種類の入力にどのように反応するかを理解することができます。それは、たとえそれがそれ自体でそれらを経験することができなくても、私たちがするのと同じように特定の感情をどのように使用するかを知っているかもしれません.</p>
<p>しかし、これは私たちが目指しているものではありません. スーパーインテリジェントコンピューターは人であると確信したくありません. 私は脳のように振る舞うために貴重なリソースを無駄にする複雑な問題を解決できるものを望んでいません. スポックのように話しかけましょう、それがどれほど賢いかを私に納得させてください、私が決してできなかった問題を解決する能力を見せてあげましょう. 人間の状態、感情的なボラティリティ、そして彼らと一緒に芸術を私たちに残してください.</p>
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<h2>チューリングテスト：AIはまだ「模倣ゲーム」に合格していません</h2>
<p>Alan Turingのテストに明らかに合格できるコンピューターは、人工的な一般情報に向けた大きなステップを表しています.</p>
<p><img src=”https://bigthink.com/wp-content/uploads/2021/10/Turing.jpeg” alt=”チューリングテスト” width=”1100″ height=”825″ /></p>
キーテイクアウト
<ul>
<li>1950年、イギリスの数学者と暗号家のアランチューリングは、挑発的な思考実験の概要を説明する論文を発表しました.</li>
<li>いわゆるチューリングテストは、コンピューターが書面によるコミュニケーションを使用して、人間の尋問者を他の人だと考えさせようとする3人のゲームです。.</li>
<li>人工知能の大きな進歩にもかかわらず、チューリングテストに合格したコンピューターはありません.</li>
</ul>
<p>題された記事へのリンクをコピーします</p>
チューリングテストを共有する：AIはまだFacebookで「模倣ゲーム」に合格していません
チューリングテストを共有する：AIはまだTwitterで「模倣ゲーム」に合格していません
チューリングテストを共有する：AIはまだLinkedInで「模倣ゲーム」に合格していません
<p><img src=”https://bigthink.com/wp-content/uploads/2021/10/Screen-Shot-2021-10-12-at-9.46.57-AM-1.png” alt=”チューリングai” width=”1238″ height=”976″ /></p>
<p>このテストは、コンピューターがインテリジェントまたは意識的に「考えることができるかどうかを判断するために設計されていません。.」結局のところ、コンピューターの「心」で何が起こっているのかを知ることは根本的に不可能である可能性があり、たとえコンピューターが考えていても、プロセスは人間の脳と根本的に異なるかもしれません.</p>
<p>だからチューリングは彼の元の質問を私たちに置き換えた理由です <em>できる</em> 回答：「模倣ゲームでうまくいく想像できるコンピューターはありますか?」この質問は、コンピューターの洗練を評価するための測定可能な基準を確立しました。これは、過去70年間にわたってコンピューター科学者とAIの研究者に触発された課題です。.</p>
<p>新しい質問は、オックスフォード大学のコンピューターサイエンスの教授でコンピューターサイエンス学部の責任者であるマイケル・ウールドリッジが語ったため、「知性」や「思考」などの言葉を定義することに関連する哲学的な質問を回避する巧妙な方法でもありました。大いに考えてください：</p>
<p>「チューリングの天才はこれでした. 彼は言った、「まあ、見て、合理的な時間を過ごした後、あなたはそれが反対側の人かマシンかを知ることができないだけです. マシンがそれがマシンであることを伝えないようにあなたをだますことができるなら、それが見分けがつかない何かをしているので、それが本当にインテリジェントであるかどうかについて議論するのをやめなさい. 違いはわかりません. だからあなたはそれが賢いことをしていることを受け入れるかもしれません.「」</p>
<h2><strong>コンピューターはチューリングテストに勝とうとします</strong> </h2>
<p>現在までに、チューリングAIテストに明らかに合格したコンピューターはありません. しかし、いくつかの説得力のある候補者がいました. 1966年、コンピューター科学者のジョセフ・ワイゼンバウムは、尋問者の質問でキーワードを検索し、それらを使用して関連する回答を発行するようにプログラムされたエリザというチャットボットを開発しました. 質問にキーワードが含まれていなかった場合、ボットは質問を繰り返したり、一般的な回答を与えたりしました.</p>
<p>エリザは、統合失調症の発話パターンをモデル化した同様の1972年のチャットボットとともに、人間の尋問者をだますことができました. それは彼らを勝者としての資格を持っていますか? 必ずしも. チューリングテストは、ルールのあいまいさとテストのさまざまな設計のために、コンピューター科学者の間で非常に議論されています. たとえば、一部のテストは「洗練されていない」尋問者を使用したとして批判されていますが、他のテストでは、コンピューターと話している可能性に気付いていない尋問者を使用しています。.</p>
<p>公式の受賞者かどうかにかかわらず、チューリング競技の最近のコンピューターはかなり説得力があります. たとえば、2014年には、コンピューターアルゴリズムが英国の王立協会の人間の裁判官の3分の1が人間であると確信していることに成功しました。. しかし、キャッチがありました。ユージン・グーストマンと呼ばれるアルゴリズムは、ウクライナ出身の13歳の少年であると主張しました。バックストーリーが壊れた英語と未熟な世界観を許可するとき、アルゴリズムが裁判官をだますのはおそらく簡単です.</p>
<p>Goostmanとの1つの会話からの簡単な抜粋です。</p>
<ul>
<li>[15:46:05]裁判官：私のお気に入りの音楽は現代ジャズです、あなたは何が好きですか?</li>
<li>[15:46:14]ユージーン：短くなると、私はブリトニー[原文]槍が嫌いだと言うだけです. 他のすべての音楽は彼女に比べて大丈夫です.</li>
<li>[15:47:06]裁判官：楽器を演奏したいですか</li>
<li>[15:47:23]ユージン：私は耳が聞こえないが、私のモルモットは毎朝ベートーヴェンのode音を鳴らすのが好きだ. 私たちの隣人は彼の喉を切っていないと思う…あなたはあなたの仕事について教えてくれますか？?</li>
</ul>
<p>2018年、Google CEOのSundar Pichaiは、デュプレックスと呼ばれる同社の仮想アシスタントのビデオを公開し、ヘアサロンを呼び出し、予約を成功裏に予約したときに、非公式のチューリングテストを発表しました。.</p>
<p>電話に答えた女性は、彼女がコンピューターと話しているとは知らないようです. （<em>axios</em> 宣伝スタントが上演された可能性があることを示唆していますが、現代の仮想アシスタントがチューリングテストを知らない人をだますことができると想像するのは簡単です.））</p>
<p>本の中で <em>人工知能：現代のアプローチ</em>, コンピューター科学者スチュアートj. RussellとPeter Norvigは、AIの研究者がより有用なアプリケーションの開発に焦点を当てるべきであると提案しました。.”</p>
<p>それらのより有用なアプリケーションは何ですか? この分野の壮大な目標は、人工的な一般情報（AGI）を開発することです。. それがいつ起こるか、またはそれが起こるかは不明です. 彼の2018年の本 <em>知性の建築家</em>, 未来派のマーティン・フォードは、AGIがいつ出現するかを予測するように23の主要なAI専門家に依頼しました. 彼が受け取った18の回答のうち、平均的な答えは2099年まででした.</p>
<p>また、AIがチューリングテストを最終的に征服する時期も不明です. しかし、それが発生した場合、AGIの開発に先行するはずです.</p>
<p><em>この記事はもともと2021年10月に公開されました. 2022年3月に更新されました.</em></p>