Gedurende vele millennia heeft een persoon geprobeerd te bepalen hoe hij denkt, welke processen zich in zijn hoofd afspelen. Dus op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI) moeten wetenschappers een nog moeilijkere taak oplossen. Op dit gebied moeten specialisten niet alleen de essentie van intelligentie begrijpen, maar ook intellectuele entiteiten creëren.
Allereerst moet worden opgemerkt dat kunstmatige intelligentie een vrij jonge wetenschap is. De eerste experimenten op dit gebied verschenen kort na het einde van de Tweede Wereldoorlog en de term 'kunstmatige intelligentie' verscheen iets later - in 1956. Tegelijkertijd, als het vrij moeilijk is om een grote ontdekking te doen op andere wetenschapsgebieden, dan biedt dit wetenschapsgebied geweldige perspectieven voor de manifestatie van talent.
Op dit moment omvat het probleem van kunstmatige intelligentie een grote lijst van verschillende wetenschappelijke gebieden, waaronder algemene concepten als perceptie en leren, en speciale taken, in het bijzonder het bewijzen van stellingen, schaken en het diagnosticeren van ziekten.
Op dit gebied wordt de analyse en systematisering van intellectuele taken uitgevoerd, dus kunstmatige intelligentie heeft betrekking op alle gebieden van menselijke intellectuele activiteit en kan daarom worden beschouwd als een universeel wetenschapsgebied.
Uit al het bovenstaande kunnen we concluderen dat het gebied van wetenschappelijke intelligentie een zeer interessant wetenschapsgebied is. Interessant is dat er geen enkele definitie van AI is. In verschillende wetenschappelijke werken die aan hem zijn gewijd, zijn er verschillende interpretaties van dit fenomeen. Ze kunnen niet alleen denkprocessen omvatten, maar ook formuleringen over het gedrag van een individu.
Als je de geschiedenis van de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie goed bestudeert, zie je dat er in verschillende richtingen onderzoek is gedaan. En dit suggereert de conclusie dat er bepaalde controversiële situaties waren tussen die wetenschappers die zich bezighielden met onderzoek naar menselijke vermogens, en degenen die zich bezighielden met de problemen van rationaliteit.
Een wetenschappelijke benadering die zich richt op de studie van een persoon moet gebaseerd zijn op de voortgang van een groot aantal hypothesen, evenals op experimenteel bewijs ervan. Tegelijkertijd is de benadering gericht op de studie van het begrip rationaliteit een soort combinatie van technologie en wiskunde.
Om te testen of een computer in staat is handelingen uit te voeren als een mens, is een aanpak ontwikkeld die sterk leunde op de Turing-test. Het dankt zijn naam aan de maker, Alan Turing. De test wordt gebruikt als een bevredigende functionele definitie van intelligentie. De Engelse wiskundige die de basis legde voor computertechnologie, publiceerde in 1950 een wetenschappelijk artikel genaamd "Computing Machines and the Mind", waarin een test werd voorgesteld die het intellectuele niveau en de aard van de intelligentie van een computer zou kunnen bepalen.
De auteur van de test kwam tot de conclusie dat het geen zin heeft om een grote lijst met vereisten te ontwikkelen om kunstmatige intelligentie te creëren, die onder andere zeer tegenstrijdig kan blijken te zijn, daarom stelde hij een test voor die was gebaseerd op op het feit dat het uiteindelijk onmogelijk zou zijn om het gedrag van een met kunstmatige intelligentie begiftigd object te onderscheiden van het gedrag van mensen. De computer zal de test dus met succes kunnen doorstaan als de menselijke experimentator, die hem schriftelijke vragen heeft gesteld, niet kan bepalen van wie de antwoorden daadwerkelijk zijn ontvangen - van een persoon of van een bepaald apparaat.
Tegelijkertijd leidde de auteur een formule af die de grens bepaalde wanneer kunstmatige intelligentie het natuurlijke niveau zou kunnen bereiken. Volgens de bevindingen van Turing, als een computer iemand kan misleiden om 30 procent van de vragen te beantwoorden, kan worden aangenomen dat hij kunstmatige intelligentie heeft.
Tegelijkertijd moet de computer een groot aantal acties uitvoeren om de gestelde vragen te kunnen beantwoorden. Het moet dus in het bijzonder mogelijkheden hebben als middel voor informatieverwerking in een natuurlijke taal, waardoor het vrij succesvol zou kunnen communiceren met het apparaat in een van de talen die in de wereld bestaan. Bovendien moet het zijn uitgerust met middelen voor kennisrepresentatie, met behulp waarvan het apparaat nieuwe informatie in het geheugen kan schrijven. Er moet ook een manier zijn om automatisch conclusies te genereren, die de mogelijkheid bieden om de beschikbare informatie te gebruiken om antwoorden op de gestelde vragen te zoeken en nieuwe conclusies te formuleren. Machine learning-tools zijn ontworpen om de computer het vermogen te geven zich aan nieuwe omstandigheden aan te passen en bovendien de tekenen van een standaardsituatie te detecteren.
De Turing-test sluit bewust de mogelijkheid uit van directe fysieke interactie tussen de persoon die het experiment uitvoert en de computer, omdat het proces van het creëren van kunstmatige intelligentie geen fysieke imitatie van een persoon vereist. In dit geval, in het geval van gebruik van de volledige versie van de test, kan de onderzoeker een videosignaal gebruiken om het waarnemingsvermogen van de computer te testen.
Daarom is het bij het doorstaan van de volledige Turing-test voor de bovenstaande middelen noodzakelijk om machinevisie te hebben om het object waar te nemen, evenals robotica om objecten te kunnen manipuleren en verplaatsen.
Dit alles vormt uiteindelijk de basis van kunstmatige intelligentie en de Turing-test heeft ook na een halve eeuw nog niet aan belang ingeboet. Tegelijkertijd moet worden opgemerkt dat wetenschappers die kunstmatige intelligentie bestuderen en creëren bijna nooit problemen oplossen die erop gericht zijn deze test te doorstaan, in de overtuiging dat het veel belangrijker is om de principes die ten grondslag liggen aan intelligentie in detail te bestuderen dan om een kopie te maken van een van dragers van natuurlijke intelligentie.
Tegelijkertijd werd de Turing-test erkend als de standaard, maar tot voor kort konden wetenschappers geen programma maken dat de test met succes zou doorstaan. Zo konden wetenschappers gemakkelijk bepalen of ze tegen een computer of een persoon praatten.
Een paar maanden geleden verscheen echter in de media informatie dat wetenschappers voor het eerst in vijftig jaar in de buurt kwamen van het creëren van een kunstmatige intelligentie die in staat was om als een persoon te denken. Het bleek dat de auteurs van het programma een Russische groep wetenschappers waren.
Eind juni organiseerde het VK een wereldwijde cybernetische inlichtingenwedstrijd, gesponsord door de Universiteit van Reading. De wedstrijd werd gehouden in het belangrijkste encryptiecentrum in Blatchley Park. Russische wetenschappers presenteerden een programma genaamd "Eugene". Naast haar deden nog 4 andere programma's mee aan testen. De Russische ontwikkeling werd erkend als de winnaar en beantwoordde 29,2 procent van de gestelde vragen op dezelfde manier als een persoon. Zo miste het programma slechts 0,8 procent om de langverwachte gebeurtenis uit te laten komen - de opkomst van kunstmatige intelligentie.
Ook Amerikaanse wetenschappers houden de Russen bij. Dus slaagden ze erin om softwarebots te maken die speciaal voor een computerspel waren ontwikkeld. Ze hebben de aangepaste Turing-test zonder problemen en met veel vertrouwen doorstaan. Opgemerkt moet worden dat dit met veel meer succes is gedaan dan de mensen die het met bots hebben getest. En hieruit kunnen we bepaalde conclusies trekken dat kunstmatige intelligentie het niveau heeft weten te bereiken waarop het automatische systeem niet meer kan bepalen waar de persoon reageert en waar de computer is.
Het is natuurlijk te vroeg om te beweren dat het overwinnen van zo'n specifieke versie van de Turing-test, die een gameshooter is, een indicator is van het creëren van kunstmatige intelligentie door een persoon. Tegelijkertijd geeft dit alle recht om te zeggen dat kunstmatige intelligentie geleidelijk de mens nadert, evenals het feit dat gamebots al het ontwikkelingsniveau hebben bereikt waarop ze met succes automatische systemen kunnen misleiden die zijn ontworpen om menselijk gedrag te bepalen.
Wetenschappers van de Universiteit van Texas Jacob Schrum, Risto Miikkulainen en Igor Karpov werden de makers van gamebots. Ze slaagden erin om kunstmatige intelligentie te creëren die het spel op menselijk niveau kan spelen. Er werd een enorm virtueel platform gecreëerd, waar veel bots en echte mensen vochten. De meeste speelden anoniem. Meer dan de helft van de gamebots werd door de jury geïdentificeerd als mensen. Tegelijkertijd beschouwden ze sommige mensen als bots. De conclusie suggereert dus dat computerpersonages die zich al in games bevinden zich als mensen gedragen.
Het experiment werd uitgevoerd als onderdeel van een wedstrijd genaamd BotPrize, die in 2008 in Amerika begon. Wetenschappers en ontwikkelaars, wiens computerprogramma's mensen kunnen misleiden, kunnen deelnemers worden. Poseren als zeer echte spelers. Maar de eerste successen op dit gebied werden pas in 2010 behaald.
De winnaars ontvangen een prijs van £ 4.500 en zullen blijven werken aan hun programma's. En er is nog iets om naar te streven, want om het ontstaan van kunstmatige intelligentie te herkennen, moet het programma tijdens het gesprek iedereen ervan overtuigen dat het een persoon is. En dit vereist diepgaande kennis van het werk van het menselijk brein en de principes van spraakvorming. Op dit moment is het nog niemand gelukt om de Turing-test in de originele versie te doorstaan. Maar het is heel goed mogelijk om aan te nemen dat dit in de nabije toekomst kan gebeuren …
