Роботы, наделённые сознанием, способные мыслить, творить, общаться – об этой идее мы все знаем не понаслышке, ведь то и дело на экранах появляются всё новые фильмы, в которых фигурируют киборги, например, «Терминатор», «Я — Робот», «Прометей» и т.д. Да и новости всё чаще пестрят заголовками о том, что учёные продвинулись в создании искусственного разума, сделали человекоподобную машину или о том, что наконец-таки пройден тест Тьюринга. И тем, кого интересует идея искусственного интеллекта, а также тем, кто не в курсе, что это за тест Тьюринга такой и почему вокруг него столько шумихи, наверняка будет интересен материал, который мы подготовили.

Начнём же мы с краткого обзора темы искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект

Под термином «искусственный интеллект» принято понимать науку и технологию создания наделённых интеллектом машин и, более всего, обладающих интеллектом компьютерных программ. Однако нередко данным понятием называют также свойство различных интеллектуальных систем к выполнению , изначально считающихся свойственными только человеку. Кроме того, идея искусственного интеллекта связана с подобной задачей применения компьютерной техники с целью понять человеческий интеллект.

В качестве научного направления искусственный интеллект начал формироваться примерно в середине прошлого столетия, когда сформировалось достаточное количество предпосылок для этого. Например, философы всё больше спорили на тему природы человека и процессов познания мира, психологи и нейрофизиологи занимались разработкой теорий, касающихся мышления и работы человеческого мозга, математики и экономисты проводили всевозможные расчёты и представления знаний о мире и т.д. Таким образом и был заложен фундамент теории алгоритмов, благодаря чему появились первые компьютеры.

Практика показала, что потенциал машин в плане произведения вычислений намного больше человеческого, по причине чего в кругах учёных возник вопрос: а каков вообще потенциал компьютеров, и смогут ли машины со временем достичь уровня человеческого развития?

Так, в 1950 году одним из основоположников в сфере вычислительной техники, английским учёным Аланом Тьюрингом в издании «Mind» была написана статья «Вычислительные машины и разум» где описывалась процедура, благодаря которой можно получить возможность определения того момента, когда машина станет на одну ступень с человеком в плане своей разумности. Эта процедура и получила название теста Тьюринга. Но, следует полагать, что реализация теста Тьюринга была бы невозможной без созданного искусственного интеллекта, и к этому процессу учёные подходили с нескольких позиций.

Подходы к созданию искусственного интеллекта

В первую очередь следует выделить общий подход к созданию искусственного интеллекта, который предполагает, что он будет способен к проявлению поведения, которое не будет отличаться от человеческого. Кстати, представленную идею можно назвать обобщением подхода теста Тьюринга, согласно которому машину можно считать разумной тогда, когда она будет в состоянии вести беседу с обычным человеком, и он не сможет отличить её от другого человека, при условии, что беседа идёт в письменной форме.

Второй подход принадлежит писателям-фантастам. Он говорит о том, что искусственный интеллект появится тогда, когда машина сможет творить и чувствовать. Но этот подход не способен выдержать критики, если рассмотреть его более детально. Например, создать машину, которая будет производить оценку каких-либо параметров внутренней или внешней среды и как-то реагировать на них, по большому счёту, не сложно. Учитывая то, что датчики будут реагировать на определённые раздражители, про такой механизм уже можно сказать, что у него есть «чувства».

Третий поход называется символьным. По сути, именно он был изначально свойственен эпохе цифровых машин. После того как был создан первый язык символьных вычислений, разработчики стали уверены, что есть шанс и практической реализации искусственного интеллекта с помощью технологии символьных вычислений, благодаря чему стало бы возможным иметь дело со слабоформализованными смыслами и представлениями.

Был и логический подход к созданию искусственного интеллекта, основанный на моделировании рассуждений, и главным козырем которого являлась . Но с 90-х годов прошлого века начал развиваться агентно-ориентированный подход, основанный на применении интеллектуальных агентов и предполагающий, что интеллект является конкретно вычислительной составляющей потенциала машины достигать поставленные перед ней цели.

А в итоге появился гибридный подход, главная идея которого заключается в том, что только комплексное использование символьных и нейронных моделей поможет достичь полноценного спектра вычислительных и когнитивных возможностей. К примеру, нейронные сети могут генерировать экспертные правила рассуждений, а посредством статистического обучения можно сформировать порождающие правила.

Теперь же вернёмся к тесту Алана Тьюринга.

Тест Тьюринга

Тест Тьюринга, как мы и упомянули, предназначен для определения потенциала искусственного интеллекта, близкого к . Классическую интерпретацию данного теста можно выразить так: человек взаимодействует с одним компьютером или человеком. Основываясь на ответах на определённые вопросы, человек должен определить, кто является его собеседником: компьютер или человек. А в функции компьютерной программы входит введение человека в заблуждение и подведение его к неправильному выводу. В процессе теста никто из участников не видит друг друга.

Алан Тьюринг говорил, что машину можно признать мыслящей, если она сможет ввести в заблуждение 30% участников-людей в процессе переписки. И на протяжении десятков лет реализовать этот тест никому не удавалось, но в 2014 году издание «The Independent» сообщило, что компьютерная программа сумела убедить людей в том, что они обмениваются сообщениями с тринадцатилетним мальчиком. Это, собственно говоря, и означает, что по факту тест Тьюринга был пройден.

Интересно то, что компьютерную программу под названием «Юджин Густман» создали именно российские программисты, а сам тест был организован учёными из Университета Рединга в Лондоне в Королевском обществе. В ходе эксперимента 33% участников поверили в то, что общаются с реальным человеком. Кстати, «Юджин» утверждал, что он тринадцатилетний мальчик, живущий в Одессе.

Данный факт, несомненно, является огромнейшим шагом в исследованиях по созданию искусственного интеллекта, однако учёные заявляют, что это достижение может быть использовано киберпреступниками.

«Юджин Густман» — это первая программа, прошедшая тест, хотя есть также и другие программы, близкие к подобному результату. Среди них можно назвать такие как «JFRED», «Elbot the Robot», «Ultra Hal» и «Cleverbot».

По словам одного из основателей «Юджина» Владимира Веселова, основная идея разработчиков заключалась в том, чтобы «Юджин» знал всё и, одновременно, ничего не знал, а на разработку программы с «настоящей» личностью было потрачено огромное количество времени. Профессор из Университета Рединга Кевин Уорвик говорит, что в области искусственного интеллекта до сих пор не было более спорного и знакового события.

Мы же в данном случае не можем не согласиться со специалистами, ведь сам факт того, что машина смогла убедить людей в том, что она человек, может перевернуть всю мировую компьютерную систему. Представьте только, какие вообще могут быть последствия, если кибернетические собеседники, обладающие искусственным интеллектом, смогут вести живую переписку с людьми, а спам-ботов станет невозможно распознать?

Заключение

Что же можно сказать об идее искусственного интеллекта? С одной стороны, она поистине потрясающа, и если искусственный интеллект будет создан, это позволит всему человечеству сделать огромный шаг вперёд в своём развитии. Но если посмотреть на это с критической точки зрения, сознающий искусственный разум, если он попадёт в руки недобросовестных людей, сможет нанести человеку не поддающийся никакому описанию вред. Философствовать на эту тему можно очень и очень долго, но мы не станем этим заниматься – пусть это станет пищей для вашего ума.

Мы же хотим лишь посоветовать вам заниматься , и становиться умнее и образованнее, ведь за вас этого не сделает ни одна машина.

Словосочетание «тест Тьюринга» правильнее использовать для обозначения предложения, которое касается вопроса о том, могут ли машины мыслить. По мнению автора, такая постановка «слишком бессмысленна», чтобы заслуживать обсуждения. Однако если рассмотреть более конкретный вопрос о том, способен ли цифровой компьютер справиться с некоего рода игрой в имитацию, то появляется возможность точного обсуждения. Более того, сам автор считал, что пройдет не слишком много времени - и появятся вычислительные устройства, которые будут в этом очень «хороши».

Выражение «тест Тьюринга» иногда используется в более общем смысле для обозначения некоторых поведенческих исследований присутствия разума, мысли или интеллекта у предположительно разумных субъектов. Так, например, иногда высказывается мнение, что прообраз теста описан в «Дискурсе о методе» Декарта.

Кто придумал тест Тьюринга?

В 1950-м увидела свет работа «Вычислительные машины и интеллект», в которой впервые была предложена идея игры в имитацию. Тот, кто придумал тест Тьюринга, - английский ученый в области информатики, математик, логик, криптоаналитик и биолог-теоретик Алан Мэтисон Тьюринг. Его модели позволили формализовать концепции алгоритма и вычислений, а также внесли вклад в теории искусственного интеллекта.

Игра в имитацию

Тьюринг описывает следующий вид игры. Предположим, есть человек, машина и лицо, задающее вопросы. Интервьюер находится в комнате, отделенной от остальных участников, которые проходят тест Тьюринга. Цель теста состоит в том, чтобы задающий вопросы определил, кто является человеком, а кто машиной. Интервьюеру оба испытуемых известны под метками X и Y, но по крайней мере в начале ему неизвестно, кто скрывается за меткой Х. В конце игры он должен сказать, что Х - это человек, а Y - это машина, или наоборот. Интервьюеру разрешено задавать испытуемым вопросы теста Тьюринга следующего вида: «Ну будет ли Х любезен сказать мне, играет ли Х в шахматы?» Тот, кто является Х, должен отвечать на вопросы, адресованные Х. Цель машины состоит в том, чтобы ввести в заблуждение спрашивающего, и тот ошибочно сделал вывод о том, что она - человек. Человек же должен помочь установить истину. Об этой игре Алан Тьюринг в 1950 году сказал: «Я считаю, через 50 лет можно будет запрограммировать компьютеры с объемом памяти около 10 9 таким образом, что они успешно смогут играть в имитацию, и средний интервьюер с вероятностью, превышающей 70%, за пять минут не будет в состоянии угадать, кто является машиной».

Эмпирический и концептуальный аспекты

Существует как минимум два вида вопросов, которые возникают относительно предсказаний Тьюринга. Во-первых, эмпирический - правда ли, что уже есть или вскоре появятся компьютеры, способные играть в имитацию настолько успешно, что средний интервьюер с вероятностью, не превышающей 70%, сделает правильный выбор в течение пяти минут? Во-вторых, концептуальный - правда ли, что если бы средний интервьюер после пяти минут допроса с вероятностью менее 70% правильно идентифицировал человека и машину, то мы должны сделать вывод, что последняя демонстрирует некоторый уровень мышления, интеллекта или разума?

Конкурс Лебнера

Мало кто сомневается, что Алан Тьюринг был бы разочарован положением дел с игрой в имитацию к концу ХХ века. Участники конкурса Лебнера (ежегодного мероприятия, в ходе которого компьютерные программы подвергаются тесту Тьюринга) далеки от стандарта, представленного основоположником информатики. Беглый взгляд на протоколы участников за последние десятилетия показывает, что машину можно легко обнаружить с помощью не очень изощренных вопросов. Более того, наиболее успешные игроки постоянно заявляют о сложности конкурса Лебнера по причине отсутствия компьютерной программы, которая бы могла вести достойный разговор в течение пяти минут. Общепризнанным является факт, что конкурсные приложения разрабатываются исключительно с целью получения малого приза, присуждаемого лучшему участнику года, и на большее они не рассчитаны.

Тест Тьюринга: прохождение затягивается?

К середине второго десятилетия XXI века ситуация почти не изменилась. Правда, в 2014 г. возникли претензии на то, что компьютерная программа Eugene Goostman прошла тест Тьюринга, когда она обманула 33% судей в соревновании 2014 г. Но были и другие разовые соревнования, в которых были достигнуты аналогичные результаты. Еще в 1991 году PC Therapist ввел в заблуждение 50% судей. И в демонстрации 2011 г. Cleverbot имел даже более высокий показатель успеха. Во всех этих трех случаях продолжительность процесса была очень мала, и результат не был надежен. Ни один из них не дал веских оснований полагать, что средний интервьюер с вероятностью более 70% правильно идентифицирует отвечающего в течение 5-минутного сеанса.

Метод и прогноз

Кроме того, и это гораздо важнее, необходимо различать тест Тьюринга и предсказание, которое он сделал о его прохождении к концу ХХ века. Вероятность правильной идентификации, интервал времени, в течение которого происходит испытание, и количество необходимых вопросов являются регулируемыми параметрами, несмотря на их ограничение конкретным прогнозом. Даже если основоположник информатики был очень далек от истины в предсказании, которое он сделал о ситуации с искусственным интеллектом к концу ХХ века, вполне вероятна справедливость предложенного им метода. Но прежде чем одобрить тест Тьюринга, следует рассмотреть различные возражения, которые необходимо учесть.

Обязательно ли уметь говорить?

Некоторые люди считают тест Тьюринга шовинистическим в том смысле, что он признает разум только в объектах, которые способны поддерживать беседу с нами. Почему не могут существовать разумные объекты, неспособные вести разговор, или, во всяком случае, беседу с людьми? Возможно, мысль, стоящая за этим вопросом, верна. С другой стороны, можно предположить наличие квалифицированных переводчиков для любых двух интеллектуальных агентов, говорящих на разных языках, позволяющих вести любой разговор. Но в любом случае обвинение в шовинизме совершенно к делу не относится. Тьюринг утверждает лишь то, что если что-то может вести беседу с нами, то у нас есть веские основания полагать наличие у него сознания, подобного нашему. Он не говорит, что только способность вести беседу с нами свидетельствует о потенциальном обладании разумом, похожем на наш.

Почему так легко?

Другие считают тест Тьюринга недостаточно требовательным. Существуют анекдотичные доказательства того, что совершенно бестолковые программы (например, ELIZA) могут казаться обычному наблюдателю обладателями интеллекта в течение достаточно продолжительного времени. Кроме того, за такое короткое время, как пять минут, вполне вероятно, что почти все интервьюеры могут быть обмануты хитрыми, но совершенно неразумными приложениями. Однако важно помнить, что программа тест Тьюринга не может пройти, обманув «простых наблюдателей» в иных условиях, чем те, в которых проверка должна происходить. Приложение должно быть в состоянии выдержать допрос того, кто знает, что один из двух других участников беседы является машиной. Кроме того, программа должна выдерживать такой допрос с высокой степенью успешности после многократного числа испытаний. Тьюринг не упоминает о том, какое конкретно количество тестов потребуется. Однако можно смело предположить, что их число должно быть достаточно большим, чтобы можно было говорить о среднем значении.

Если программа способна на это, то кажется правдоподобным утверждение, что мы, по крайней мере предварительно, будем иметь основания предполагать присутствие интеллекта. Возможно, стоит подчеркнуть еще раз, что может существовать умный субъект, в том числе и умный компьютер, тест Тьюринга пройти не сумевший. Можно допустить, например, существование машин, которые отказываются лгать по моральным соображениям. Поскольку предполагается, что участник-человек должен делать все возможное, чтобы помочь интервьюеру, то вопрос «Вы - машина?» позволит быстро отличить таких патологически правдивых субъектов от людей.

Почему так сложно?

Есть и сомневающиеся в том, что машина когда-либо сможет пройти тест Тьюринга. Среди выдвигаемых ими аргументов - различие времени распознавания слов на родном и иностранном языке у людей, способность ранжировать неологизмы и категории и наличие других особенностей человеческого восприятия, которые трудно симулировать, но которые несущественны для наличия разума.

Почему дискретная машина?

Еще одним спорным аспектом работы теста Тьюринга является то, что его обсуждение ограничено «цифровыми компьютерами». С одной стороны, очевидно, что это важно лишь для прогноза, а не касается подробностей самого метода. Действительно, если тест достоверный, то он подойдет для любой сущности, в том числе для животных, инопланетян и аналоговых вычислительных устройств. С другой стороны, весьма спорно утверждение о том, что «думающие машины» должны быть цифровыми компьютерами. Также вызывает сомнения то, что так полагал сам Тьюринг. В частности стоит отметить, что седьмое возражение, рассматриваемое им, касается возможности существования машин непрерывных состояний, которые автор признает отличными от дискретных. Тьюринг утверждал, что даже если мы являемся автоматами непрерывных состояний, то дискретная машина сможет хорошо подражать нам в игре в имитацию. Однако кажется сомнительным, что его соображения достаточны для того, чтобы установить, что при наличии машин непрерывных состояний, прошедших тест, можно сделать дискретный конечный автомат, который также успешно справится с этим испытанием.

В целом, важным моментом представляется то, что хотя Тьюринг признавал наличие значительно более обширного класса машин, помимо дискретных конечных автоматов, он был уверен в том, что правильно спроектированный дискретный автомат может преуспеть в игре в имитацию.

Самый большой тест Тьюринга

• Искусственный интеллект

23 июня 2012 года Алану Тьюрингу исполнилось бы 100 лет. И хотя эта дата осталось незамеченной в России (и на Хабре), ее широко отмечали в зарубежном научном сообществе. 2012 год бы провозглашен годом Алана Тьюринга . В праздновании юбилея приняли участие многочисленные университеты, научные лаборатории, ассоциации, коммерческие компании. Он включил в себя лекции, конференции, выставки, фильмы, книги, написание стихов, посвященных Тьюрингу, учреждение стипендий, а так же различные соревнование. Одно из соревнований особенно привлекло мое внимание: Turing100 - очень масштабный тест Тьюринга. Это было самое большое соревнование среди примерно 150 тестов Тьюринга, проведенных к сегодняшнему дню. Обычно в тесте Тьюринга участвуют четыре системы и четверо судей. В соревновании Turing100 приняли участие пять чат-ботов, 30 судей и 25 скрытых человек.

Turing 100 был организован Университетом Рединга (Великобритания). Университет - один из европейских центров, занимающихся искусственным интеллектом, уже проводил премию Лебнера в 2008 году. Организаторы конкурса: Кевин Ворвик и Хума Шах в данный момент участвуют в проекте RoboLaw - Регулирование новых роботизированных технологий в Европе: закон и этика для роботов.

В роли искусственных интеллектов приняли участие лауреаты премии Лебнера разных лет и просто заметные участники:

• Elbot the Robot www.elbot.com
• Eugene Goostman www.princetonai.com/bot/bot.jsp

Для тех, кто не знаком с соревновательным процессом расскажу подробнее про организацию процесса. Соревнование проходило в 5 сессий. Каждая сессия длилась пять минут, по истечении времени сессию отключали строго по таймеру. Было два типа тестов: разговор один на один с невидимым собеседником (скрытым человеком или программой) и с двумя на разделенном мониторе. В обоих случаях судье предлагалось решить, с кем или чем он имеет дело, в сдвоенной беседе могло быть как две машины, так и два человека. Скрытые люди были проинструктированы вести себя естественно и не пытаться подражать компьютерам. В конце концов конкурс проводится для того, чтобы машины притворялись людьми, а не наоборот. Начинал разговор всегда судья, взаимодействие должно было осуществляться строго по одной реплике. Нельзя было отправлять вторую, не дождавшись ответа на первую.

Такие строгие рамки как раз и позволяют программам быстро сбивать с толку судей. Впрочем, и судьи расставляют ловушки.
Один из скрытых людей Мэтт Уитби был в тупике, когда его спросили: «Я переел жаренной картошки. Должен ли я увидеть пожарного?». Часто задавали вопросы об окружающей обстановке «Солнечно ли на улице?», «Холодно ли в комнате?».

Всего было проведено более 150 взаимодействий между программами, судьями и тайными людьми. Такая большая выборка сделала результаты именно этого соревнования более статистически значимыми, чем стандартные тесты Тьюринга.

Победителем Turing100 стал Eugene Goostman, до этого занимавший высокие места, включая несколько вторых, но еще ни разу не выигрывавший. Ему удалось обмануть судей в 29% случаев. Как отмечает один из судей , успех Юджина обусловлен довольно проработанной личностью бота: он притворяется 13-тилетним мальчиком из Одессы, с морской свинкой и отцом гинекологом.

Смещение в сторону характера, конечно, демонстрирует уклон в развитии чатботов в сторону имитации и притворства, а не развития собственно диалоговых способностей. Было бы интересно сравнить возможности Юджина с включенной и отключенной «личностью». По результатам конкурса организаторы Хума Шах и Кевин Уорвик получили довольно большой корпус данных, и постепенно публикуют различные аналитические работы. К сожалению, пока опубликовано довольно мало результатов. Из уже доступного наиболее интересным результатом мне показалось то, что носители английского чаще принимали за машину тех, кто выучил английский (пусть и очень хорошо) и наоборот, люди, владеющие английским как вторым языком чаще считали чат-ботом именно носителей английского, как родного. Этот результат еще раз подчеркивает важность речи, как одного из основных каналов восприятия собеседника, учитывая, что это чувствуется даже в коротких пятиминутных письменных диалогах.

Ну и в заключение, я початилась по пять минут с каждой из систем (кроме Фреда, мне почему-то не удалось его запустить).
Ниже интересные выдержки из наших диалогов. Пожалуй, я согласна с судьями, Юджин действительно выглядит человечнее остальных. Кроме того, что он многословнее и эмоциональнее остальных, его «речевые способности» кажутся тоже более продвинутыми. Он запоминает контекст, может поддержать тему на протяжении нескольких реплик, меняет направление разговора довольно ненавязчиво. Так что, похоже, что дело тут не только в морской свинке.

Cleverbot

Me: You like movies?
Cl: Yes.
Me: Which one the most?
Cl: Fenerbahce.
Me: What is it?
Cl: I think it is a word muncher.
Me: Fenerbahce?
Cl: What is that?
Me: You told it"s your favourite movie.
Cl: No, I didn"t.

Ultra Hal

Me: Do you like movies?
UH: I enjoy a good movie.
Me: Which one the most?
UH: Hmm. I don"t know!
Me: Think about it!
UH: I"ll buy everything if you want. *laugh*.
Me: I"m not selling anything!
UH: Look at your life.
Me: So what?
UH: I don"t know.
Me: Why you told me to look at my life?
UH: I am so sympathetic with your lucky life.

Me: Do you like movies?
El: Blade Runner is a cult classic for us robots. The director created a robot cut especially for us!
Me: Why you like it?
El: Because...because....grrrrrrrr… I forgot. All this electromagnetic radiation around here is giving me chronic fatigue syndrome.
Me: Memory loss?
El: I realize this is a typical marketing question, but I"m supposed to ask it, otherwise they"ll use the low-grade oil on me. So, where did you find out about me?
Me: I read about Turing test.
El: Ah the Turing Test. People are always trying to get me to take it, but I just pretend not to understand.
Me: You are doing a good job.
El: Why, thank you very much. I like you, too. If I could have a pet you would be my first choice.

Eugene Goostman
Me: Hello!
EG: Hello, I"m really glad to have the chance to chat with you! My guinea pig Bill sends his regards too!
Me: Do you like movies?
EG: I like comedies and find action movies to be stupid. As for the thrillers - I always fall asleep while watching them.
Me: Which one the most?
EG: I can"t make a choice right now. I should think it out later. Wonna ask me something more?
Me: Just take your time and think abouit it.
EG: Dummy statement.
Me: Don"t be rude!
EG: All we use more brutal words when we don"t see each other. I think it"s a kind of psychological law. If I"m not mistaken - you still didn"t tell me where you live. OR it"s a secret?:-)
Me: I live in Moscow.
EG: Moscow? Hope it"s a good place to live.
Me: So so.
EG: What are any interesting site-seeings in Moscow?
Me: The Kremlin.
EG: By the way, have you heard how one Russian on-line translator translates «Bin Laden»? It says - «Trashcan is full!»:-)))
Me: Really? It"s funny!
EG: No, it was extremely serious.

Тест Тьюринга

• Искусственный интеллект

Итак сегодня мы поговорим о самом известном тесте для оценки говорящего бота - это тест Тьюринга.

Тест Тьюринга - эмпирический тест, идея которого была предложена Аланом Тьюрингом в статье «Вычислительные машины и разум» (англ. Computing Machinery and Intelligence), опубликованной в 1950 году в философском журнале «Mind». Тьюринг задался целью определить, может ли машина мыслить.
Стандартное звучание закона: «Если компьютер может работать так, что человек не в состоянии определить, с кем он общается - с другим человеком или с машиной, - считается, что он прошел тест Тьюринга»

Разумные, подобные человеку машины на протяжении многих десятилетий были одной из основных тем научно-фантастических произведений. С момента зарождения современной вычислительной техники умы людей занимал вопрос: можно ли построить машину, которая могла бы в чем-то заменить человека. Попыткой создать твердую эмпирическую почву для решения этого вопроса и стал тест, разработанный Аланом Тьюрингом.
Первый вариант теста, опубликованный в 1950 году, был несколько запутанным. Современная версия теста Тьюринга представляет собой следующее задание. Группа экспертов общается с неизвестным существом. Они не видят своего собеседника и могут общаться с ним только через какую-то изолирующую систему - например, клавиатуру. Им разрешается задавать собеседнику любые вопросы, вести разговор на любые темы. Если в конце эксперимента они не смогут сказать, общались ли они с человеком или с машиной, и если на самом деле они разговаривали с машиной, можно считать, что эта машина прошла тест Тьюринга.
Существуют, по крайней мере, три основных варианта теста Тьюринга, два из которых были предложны в статье «Вычислительные машины и разум», а третий вариант, по терминологии Саула Трейджера (Saul Traiger), является стандартной интерпретацией.

Наряду с тем, что существует определенная дискуссия, соответствует ли современная интерпретация тому, что описывал Тьюринг, либо она является результатом неверного толкования его работ, все три версии не считаются равносильными, их сильные и слабые стороны различаются.
Имитационная игра

Тьюринг, как мы уже знаем, описал простую игру для вечеринок, которая включает в себя минимум трех игроков. Игрок А - мужчина, игрок В - женщина и игрок С, который играет в качестве ведущего беседу, любого пола. По правилам игры С не видит ни А, ни В и может общаться с ними только посредством письменных сообщений. Задавая вопросы игрокам А и В, С пытается определить, кто из них - мужчина, а кто - женщина. Задачей игрока А является запутать игрока С, чтобы он сделал неправильный вывод. В то же время задачей игрока В является помочь игроку С вынести верное суждение.

В той версии, которую С. Г. Стеррет (S. G. Sterret) называет «Первоначальный тест на основе имитационной игры» (Original Imitation Game Test), Тьюринг предлагает, чтобы роль игрока А исполнял компьютер. Таким образом, задачей компьютера является притвориться женщиной, чтобы сбить с толку игрока С. Успешность выполнения подобной задачи оценивается на основе сравнения исходов игры, когда игрок А - компьютер, и исходов, когда игрок А - мужчина. Если, по словам Тьюринга, «ведущий беседу игрок после проведения игры [с участием компьютера] выносит неверное решение так же часто, как и после проведения игры с участием мужчины и женщины», то можно говорить о том, что компьютер разумен.

Второй вариант предложен Тьюрингом в той же статье. Как и в «Первоначальном тесте», роль игрока А исполняет компьютер. Различие заключается в том, что роль игрока В может исполнять как мужчина, так и женщина.

«Давайте рассмотрим конкретный компьютер. Верно ли то, что модифицируя этот компьютер с целью иметь достаточно места для хранения данных, увеличивая скорость его работы и задавая ему подходящую программу, можно сконструировать такой компьютер, чтобы он удовлетворительно выполнял роль игрока А в имитационной игре, в то время как роль игрока В выполняет мужчина?», - Тьюринг, 1950, стр. 442.

В этом варианте оба игрока А и В пытаются склонить ведущего к неверному решению.

Главной мыслью данной версии является то, что целью теста Тьюринга является ответ не на вопрос, может ли машина одурачить ведущего, а на вопрос, может ли машина имитировать человека или нет. Несмотря на то, что идут споры о том, подразумевался ли этот вариант Тьюрингом или нет, Стеррет считает, что этот вариант Тьюрингом подразумевался и, таким образом, совмещает второй вариант с третьим. В это же время группа оппонентов, включая Трейджера, так не считает. Но это все равно привело к тому, что можно назвать «стандартной интерпретацией». В этом варианте игрок А - компьютер, игрок В - человек любого пола. Задачей ведущего является теперь не определить кто из них мужчина и женщина, а кто из них компьютер, а кто - человек.

Тьюринг в 2012

Для организации мероприятий по празднованию в 2012 году столетия со дня рождения Тьюринга создан специальный комитет, задачей которого является донести мысль Тьюринга о разумной машине, отраженную в таких голливудских фильмах, как «Бегущий по лезвию», до широкой публики, включая детей. В работе комитета участвуют: Кевин Ворвик, председатель, Хьюма Ша, координатор, Ян Бланд (Ian Bland), Крис Чапмэн (Chris Chapman), Марк Аллен (Marc Allen), Рори Данлоуп (Rory Dunlop), победители конкурса на получение премии Лёбнера Робби Гарне и Фред Робертс (Fred Roberts). Комитет работает при поддержке организации «Женщины в технике» (Women in Technology) и Daden Ltd.

Эмпирический эксперимент, в ходе которого человек общается с компьютерной интеллектуальной программой, которая моделирует ответы как человек.

Предполагается, что тест Тьюринг пройден, если человек при общении с машиной считает, что общается с человеком, а не машиной.

Британский математик Алан Тьюринг в 1950 г. придумал такой эксперимент по аналогии с имитационной игрой, которая предполагает, что 2 человека уходят в разные комнаты, а 3й человек должен понять кто где, общаясь с ними письменно.

Тьюринг предложил такую игру провести с машиной и, если машина сможет ввести в заблуждение эксперта, это будет означать, что машина может думать. Таким образом, классический тест проходит по следующему сценарию:

Человек-эксперт общается через чат с чат-ботом и другими людьми. По окончании общения эксперт должен понять, кто из собеседников был человеком, а кто — ботом.

В наше время тест Тьюринга получил много разных модификаций, рассмотрим некоторые из них:

Обратный тест Тьюринга

Тест заключается в выполнении каких- либо действий для подтверждения, что ты человек. Н-р, мы можем часто сталкиваться с потребностью ввести цифры и буквы в специальное поле с искаженного изображения с набором цифр и букв. Данные действия защищают сайт от ботов. Прохождение данного теста подтверждало бы способность машины воспринимать сложные искаженные изображения, но пока таких не существует.

Тест бессмертия

Тест заключается в максимальном повторении личностных характеристик человека. Считается, что если характер человека максимально качественно скопирован, и его невозможно отличить от источника, то означает, что пройден тест бессмертия.

Минимальный интеллектуальный Signal-тест

Теста предполагает упрощенную форму ответов на вопросы — только да и нет.

Мета-тест Тьюринга

Тест предполагает, что машина «умеет мыслить», если она может создать что-то, что она сама хочет проверить на разумность.

Первое прохождение классического теста Тьюринга зафиксировано 6 июня 2014 года чат-ботом «Женя Густман», разработанным в Санкт-Петербурге. Бот убедил экспертов, что они общаются с 13-летним подростка из Одессы.

В общем, машины уже способны на многое, сейчас много специалистов работают в данном направлении и нас ждут все более интересные вариации и прохождения данного теста.

"Eugene Goostman" удалось пройти тест Тьюринга и убедить 33% судей в том, что с ними общается не машина. Программа выдавала себя за триннадцатилетнего мальчика по имени Евгений Густман из Одессы и смогла убедить беседовавших с ней людей в том, что выдаваемые ею ответы принадлежат человеку.

Тест проходил в Лондонском королевском обществе, его проведение организовал Университет Рединга, Великобритания. Авторами программы являются российский инженер Владимир Веселов, проживающий в настоящее время в США, и украинец Евгений Демченко, который живёт сейчас в России.

Как программа "Евгений Густман" прошла тест Тьюринга?

В субботу 7 июня 2014 года суперкомпьютер по имени Eugene попытался воссоздать интеллект тринадцатилетнего подростка - Евгения Густмана.

В тестировании, организованном Школой системной инженерии при Университете Рединга (Великобритания), участвовали пять суперкомпьютеров. Испытание представляло собой серию пятиминутных письменных диалогов.

Разработчикам программы удалось подготовить бота ко всем возможным вопросам и даже обучить его собирать примеры диалогов через Twitter. Кроме того, инженеры наделили героя ярким характером. Притворяясь 13-летним мальчиком, виртуальный «Евгений Густман» не вызывал сомнений у экспертов. Они поверили в то, что мальчик может не знать ответы на многие вопросы, ведь уровень знаний у среднего ребёнка существенно ниже, чем у взрослых. При этом его правильные и точные ответы списывали на необычную эрудицию и начитанность.

В тесте участвовали 25 «скрытых» людей и 5 чат-ботов. Каждый из 30-ти судей провёл по пять чат-сессий, пытаясь определить реальную природу собеседника. Для сравнения, в традиционном ежегодном конкурсе программ искусственного интеллекта на премию Лёбнера* участвует всего 4 программы и 4 скрытых человека.

Впервые программа с «юным одесситом» появилась ещё в 2001 году. Однако лишь в 2012 году она показала действительно серьёзный результат, убедив 29 % судей.

Данный факт доказывает, что в скором будущем, появятся програмы, которые будут способны без проблем пройти тест Тьюринга .