Test Turinga – czym jest i na czym polega?

Sztuczna inteligencja towarzyszy nam dziś na każdym kroku. Często nawet nie jesteśmy tego świadomi, ale z wyników jej pracy korzystamy codziennie. Z każdym kolejnym rokiem rosną tym samym obawy, że maszyny będą wkrótce bardziej inteligentne niż przeciętny człowiek. W jaki sposób weryfikuje się zdolność maszyn do myślenia? Istnieje wiele różnych metod, jednak niewątpliwie jedną z najpopularniejszych jest test Turinga, który powstał już kilkadziesiąt lat temu! Na czym polega test Turinga?

Test Turinga – co to takiego?

Test Turinga (ang. Turing test) to nic innego jak próba zweryfikowania, czy sztuczna inteligencja osiągnęła poziom inteligencji przeciętnego człowieka. I choć mogłoby się wydawać, że tego typu obawy pojawiły się dopiero w ostatnich latach, test Turinga opracowano już w połowie XX wieku! Dokonał tego jeden z ojców sztucznej inteligencji – Alan Turing. W swojej pracy naukowej, poświęconej tematyce sztucznej inteligencji, Turing próbował odpowiedzieć na pytanie dotyczące zdolności maszyn do myślenia. Wyniki swoich badań opublikował w 1950 roku i wskazał na prosty sposób na dokonanie oceny zdolności maszyn do myślenia, który zakładał rozmowę maszyny z człowiekiem.

Muzealna replika bomby Turinga,
(grafika: https://pl.wikipedia.org/wiki/Alan_Turing#/media/Plik:Bombe-rebuild.jpg)

Na czym polega test sztucznej inteligencji?

Pomysł Alana Turinga na zweryfikowanie poziomu inteligencji maszyny był stosunkowo prosty. Uznał on, że test powinien przeprowadzić zaproszony do eksperymentu uczestnik, który poprowadzi dwie rozmowy – jedną z człowiekiem, a drugą z maszyną. Co warto podkreślić, rozmowa powinna mieć formę tekstową, by nie opierać wyniku testu na zdolności maszyny do wypowiadania słów. Po zakończonych rozmowach uczestnik eksperymentu wskazuje, która rozmowa była przeprowadzona z człowiekiem, a która z maszyną. Pojawienie się jakichkolwiek wątpliwości w tej kwestii oznacza, że maszyna zdała test Turinga i można ją uznać za inteligentną.

Czy test bazował na poprawności udzielonej odpowiedzi? Nie. Kluczowa dla oceny była jej forma – im bliższa formy odpowiedzi udzielonej przez człowieka, tym wyżej oceniona. W swojej oryginalnej formie test zakładał również zadawanie pytań, które umożliwią zidentyfikowanie płci rozmówcy, jednak obecnie kryterium to jest bardzo często pomijane.

Mogłoby się wydawać, że opracowanie takiego testu już w połowie XX wieku mija się nieco z celem, gdyż ówczesne możliwości (m.in. oprogramowanie, wydajność komputerów, procesory i inne podzespoły) w zakresie rozwoju sztucznej inteligencji były mocno ograniczone. Okazuje się jednak, że stosunkowo szybko zaczął być stosowany. Co więcej, szybko pojawiły się maszyny, które pozytywnie przeszły test Turinga. Pierwszą maszyną, której się to udało była ELIZA – robot zaprojektowany przez Josepha Weizenbauma w 1966 roku. Zasada jego funkcjonowania była stosunkowo prosta. Robot analizował kierowane do niego zdania i wyszukiwał wśród nich konkretnych słów kluczowych. Jeśli je napotkał, formułował odpowiedź, która w jakiś sposób do nich nawiązywała. Co w sytuacji, gdy robot nie zdołał znaleźć żadnego słowa kluczowego w swojej pamięci komputerowej? Nie kończył wówczas rozmowy, ale powtarzał jeden z poprzednich komentarzy lub sięgał po jedną z wcześniej zaprogramowanych odpowiedzi. 

W kolejnych latach pojawiło się wiele innych robotów, które działały na podobnej zasadzie i były wykorzystywane na wiele różnych sposobów – np. w terapii osób z zaburzeniami psychicznymi. W 1972 roku Kenneth Colby zaprezentował światu robota o nazwie PERRY, który imitował zachowanie człowieka ze schizofrenią. Ciekawe przykłady inteligentnych robotów pojawiły się również w latach 80. i 90. W 1984 roku Mindscape zaprezentował światu mówiącego prozą robota Racter, a w 1997 roku Rollo Carpenter przedstawił chatbota Jabberwacky, z którym rozmawiano nie tylko przy pomocy interfejsu tekstowego, ale również języka naturalnego. Jabberwacky dwukrotnie zdobył nagrodę Loebnera (konkurs na najlepszego chatbota, który do 2018 roku opierał się na teście Turinga).

Odwrócony test Turinga i inne wariacje

Nie da się ukryć, że wymyślona przez Turinga metoda oceny inteligencji maszyn tak naprawdę niewiele ma wspólnego z oceną ich zdolności do myślenia. Koncentruje się jedynie na ocenie zdolności do imitowania zachowania człowieka. Maszyna nie musi wcale rozumieć zadanego jej pytania, a jedynie udzielić odpowiedzi, która będzie zbliżona do odpowiedzi, którą udzieliłby człowiek. Test nie weryfikuje również zdolności maszyny do rozwiązywania prostych zadań czy generowania oryginalnych pomysłów. Wadą testu Turinga jest również zależność wyniku od oceniającego i jego inteligencji.

Między innymi z tych powodów pojawiło się kilka różnych wariantów testu Turinga, które pozwalają nieco skuteczniej oceniać inteligencję maszyn. Dużą popularnością cieszy się chociażby odwrotny test Turinga, która zakłada zmianę ról – to nie człowiek weryfikuje, czy rozmawia z maszyną, ale maszyna sprawdza czy rozmawia z człowiekiem – doskonałym przykładem jest CAPTCHA (ang. Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart).

Ciekawym wariantem testu jest również ten zaproponowany przez Chrisa McKinstry’ego. Zakłada on wykorzystanie pytań binarnych – tj. pytań typu prawda/fałsz i weryfikowanie na ich podstawie inteligencji maszyny, a nie tylko jej zdolności do imitowania zachowania człowieka.