Exciter135 5P7 bật mí về trái 87
Mục lục:
Trở lại năm 1950, nhà khoa học máy tính, nhà viết mã và anh hùng chiến tranh Alan Turing đã giới thiệu với thế giới một tiền đề rất đơn giản: Nếu một robot có thể tham gia vào một cuộc trò chuyện dựa trên văn bản với một người và đánh lừa người đó tin rằng đó là con người ít nhất 30% về thời gian, chắc chắn chúng ta có thể đồng ý rằng robot là một cỗ máy tư duy của người Viking. Mục tiêu của Turing, là buộc mọi người phải suy nghĩ sáng tạo hơn về tương tác máy tính, nhưng cuối cùng anh ta đã vô tình tạo ra thử nghiệm mà các nhà phát triển và bình luận viên robot thông minh đã dựa vào trong nhiều năm. Nhưng các nhà tư tưởng trí tuệ nhân tạo nghiêm túc đã tập trung vào việc nhầm lẫn một thiên tài đã chết một phần ba thời gian. Họ đã tập trung vào các số liệu thực chất hơn.
Về cơ bản, vấn đề với Bài kiểm tra Turing là nó được định nghĩa kém do đó tạo điều kiện cho sự cường điệu (ví dụ: trợ lý giảng dạy giả ở Georgia) thay vì đưa ra kết quả dễ bị trùng lặp. Ngoài ra, người ta có thể lập luận rằng nó đo lường sự yếu đuối của con người, chứ không phải sức mạnh nhân tạo. Lừa dối và làm chệch hướng có thể cho phép một chatbot tương đối không phức tạp để vượt qua bài kiểm tra. Ví dụ, một bot tên là Eugene Goostman được thiết kế để mạo danh một cậu bé 13 tuổi người Ukraine, gần đây đã lừa được một phần ba hội đồng xét xử tin vào mưu mẹo. Eugene bước ra như một chút doofus trong cuộc trò chuyện, và điều này hóa ra là vũ khí bí mật của anh ta. Các thẩm phán đang mong đợi một robot được lập trình cho trí thông minh, không phải là một câu hỏi tránh né, tạo ra những câu chuyện dở khóc dở cười, bỏ rơi các dị tật và tiêu văn bản bằng các biểu tượng cảm xúc.
vừa thất bại bài kiểm tra hàng năm của tôi #fml
- kẹt (@hugdeserver) ngày 11 tháng 5 năm 2016
Nếu không phải là Turing Test thì sao? Các nhà nghiên cứu trên toàn cầu đã đưa ra một số lựa chọn thay thế.
Giải mã những câu mơ hồ
Một vấn đề cơ bản với các chatbot Turing là máy móc vẫn có một thời gian thực sự khó hiểu các câu sẽ ngay lập tức có ý nghĩa với con người. Peter Peter mắng Paul, vì anh ta ngủ với bạn gái của mình. Một người đàn ông, ngay lập tức rõ ràng rằng Paul đã ngủ với bạn gái của Peter, nhưng với máy tính, anh ấy có thể nói đến một người đàn ông. Hiểu những gì đã xảy ra đòi hỏi phải biết một cái gì đó về ý nghĩa của việc hét lên với ai đó, và trong những điều kiện nào một người có thể được thúc đẩy để làm điều đó.
Hector Levesque, giáo sư khoa học máy tính tại Đại học Toronto, đã đề xuất những cỗ máy thách thức để rút ra ý nghĩa từ những câu được xây dựng mơ hồ này, được gọi là lược đồ Winograd, như một cách thay thế cho bài kiểm tra Turing. Điều này đòi hỏi phải vượt ra ngoài việc bắt chước ngôn ngữ của con người và đi vào cõi hiểu biết thực tế. Đã có, một giải thưởng trị giá 25.000 đô la được cung cấp cho nhà phát triển có thể tạo ra một bot thực hiện tốt như con người trong nhiệm vụ này - mặc dù bot có thể xem xét mỗi câu hỏi trong tối đa năm phút.
Nhận diện khuôn mặt
Một số A.I. các nhà nghiên cứu đã xem xét ý tưởng rằng trí thông minh của máy có thể và nên vượt ra ngoài ngôn ngữ. Nhận dạng khuôn mặt là một ví dụ về một thứ mà con người đặc biệt làm tốt - rốt cuộc, một đứa bé có thể nhận ra mẹ của nó trong vòng vài tuần sau khi sinh.
Một số máy tính đã vượt qua con người trong việc nhận diện khuôn mặt, mặc dù đây có phải là thước đo của trí thông minh thực sự hay không vẫn còn là vấn đề tranh luận. Một cỗ máy được lập trình rất tốt ở một điều hoàn toàn khác với việc có loại trí thông minh linh hoạt có thể được sử dụng theo những cách khác nhau và trong các tình huống khác nhau.
Chấp nhận học đại học
Các nhà nghiên cứu robot Nhật Bản đang cố gắng chế tạo một robot có thể vào đại học. Các kỳ thi tuyển sinh vào Đại học Tokyo nổi tiếng là khó khăn, và nhiều hơn cho một robot hơn là một học sinh trung học.
Thật không may cho robot, việc giỏi các bài kiểm tra cần nhiều hơn là ghi nhớ rất nhiều sự thật. Các câu hỏi toán học don sắt cung cấp cho bạn một phương trình để giải - chúng mô tả một kịch bản bằng ngôn ngữ đơn giản và để bạn tự tìm ra cách xây dựng một phương trình sẽ đi đến câu trả lời đúng. Ngay cả một câu hỏi đơn giản về một thực tế lịch sử cũng có thể phức tạp nếu robot có thể nắm bắt được cú pháp hoặc ngữ cảnh của ngôn ngữ được sử dụng.
Và bài kiểm tra đầu vào không chỉ là một bài kiểm tra trắc nghiệm - robot cũng sẽ phải viết bài luận. Có lẽ, đạo văn sẽ không được phép, và máy sẽ phải tạo ra một số văn xuôi về một chủ đề nhất định vừa nguyên bản vừa thông minh. Cho rằng robot có một thời gian đủ khó để bắt chước ngôn ngữ của một đứa trẻ 13 tuổi, điều này có vẻ khá xa vời. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu có liên quan nói rằng họ hy vọng sẽ thấy bot nhỏ của họ vào đại học vào năm 2021.
Từng vở kịch một
Đây là một thanh đặc biệt cao. Nhận xét về một trò chơi thể thao liên quan đến việc tiếp nhận thông tin nghe nhìn phức tạp và truyền đạt những gì đang diễn ra bằng ngôn ngữ đơn giản. Một robot sẽ phải có kỹ năng ngôn ngữ rất tốt ngoài hệ thống xử lý hình ảnh.
Nếu một máy tính thậm chí có thể tạo ra một báo cáo trực tiếp nửa vời về một trận bóng đá, con người có thể đồng ý rằng robot đó khá thông minh. Mặc dù, có lẽ 65 năm kể từ bây giờ các bot bình luận viên thể thao sẽ có vẻ đặc biệt hai chiều, và chúng tôi sẽ phải đưa ra một số rào cản mới để chúng nhảy vọt.