Turing Test는 로봇 지능의 마지막 단어입니까? 의지하지 마라.

1950 년에 컴퓨터 과학자, 코드 브레이커 및 전쟁 영웅 Alan Turing이 세상에 대해 아주 간단한 전제 조건을 소개했습니다. 로봇이 사람과 텍스트 기반의 대화를하고 그 사람을 바보로 삼아 인간이 적어도 30 % 분명히 우리는 로봇이 "생각하는"기계임을 동의 할 수 있습니다. Turing의 목표는 사람들이 컴퓨터 상호 작용에 대해 더 창의적으로 생각하도록 유도하는 것이었지만 실수로 로봇 지능 개발자와 주석가가 수년 동안 의존해 왔던 테스트를 작성하게되었습니다. 그러나 심각한 인공 지능 사상가들은 시간의 3 분의 1에 달하는 천재성을 혼란에 집중시키는 데 집중하지 않습니다. 더 중요한 메트릭스에 초점을 맞추고 있습니다.

근본적으로, 튜링 테스트의 문제점은 쉽게 정의되지 않았기 때문에 쉽게 중복 된 결과를 제공하는 것이 아니라 과대 선전 (예: 조지아의 가짜 조교)을 용이하게한다는 것입니다. 그 외에도 인위적 강도가 아니라 인간의 약점을 측정한다고 주장 할 수 있습니다. 속임수와 빗나 감은 상대적으로 정교하지 않은 대화방이 "시험에 합격"하도록 허용 할 수 있습니다. 예를 들어, 13 세 우크라이나 소년을 가장 한 유진 구 스턴 (Eugene Goostman)이라는 로봇이 최근 판사의 3 분의 1을 속여 계략을 믿도록 속였습니다. 유진은 대화에서 약간의 두포로서 벗어났다. 그리고 이것은 그의 비밀스런 무기로 밝혀졌다. 심사위 원단은 질문을 피하고 나쁜 농담을하고 말라파피를 떨어 뜨리며 이모티콘으로 텍스트를 뒤죽박죽으로 만들지 않은 로봇이 지성을 위해 프로그램 된 것을 기대하고있었습니다.

내 연간 튜링 테스트에 실패했습니다. #fml

- jam (@hugdeserver) 2016 년 5 월 11 일

튜링 테스트가 아니라면, 뭐라 구요? 전 세계의 연구원들이 몇 가지 대안을 제시했습니다.

모호한 문장 해독

Turing chatbots의 근본적인 문제는 기계가 인간에게 즉시 이해할 수있는 문장을 이해하는 데 여전히 힘든 시간을 갖는다는 것입니다. "피터는 그의 여자 친구와 잤기 때문에 바울에게 소리 쳤다."바울은 피터의 여자 친구와 함께 잠을 자지 만, "그"와 "그의"은 각각 남자를 지칭 할 수 있었다. 무슨 일이 있었는지 이해하려면 누군가에게 소리 치는 것이 무엇을 의미하는지, 그리고 어떤 조건에서 사람이 그 일을하도록 동기를 부여 받았는지에 대해 아는 것이 필요합니다.

토론토 대학교의 컴퓨터 과학 교수 인 헥터 레 베스 크 (Hector Levesque)는 튜링 (Turing) 테스트의 대안으로 Winograd 스키마라고 불리는 이러한 종류의 모호한 구문을 사용하여 의미를 부여 할 수있는 도전적인 기계를 제안했습니다. 이것은 인간 언어를 모방하는 것이 아니라 실제 이해의 영역으로 나아갈 것을 요구합니다. 봇이 각 질문을 최대 5 분 동안 고려할지라도이 작업에 대해 인간뿐만 아니라 수행하는 봇을 만들 수있는 개발자에게 이미 $ 25,000의 상금이 제공됩니다.

안면 인식

A.I. 연구자들은 기계 지능이 언어를 뛰어 넘을 수 있고해야한다는 아이디어를 고려해 왔습니다. 안면 인식은 인간이 특히 잘하는 것의 한 예입니다. 아기는 출산 후 몇 주 이내에 어머니를 인식 할 수 있습니다.

일부 컴퓨터는 얼굴을 인식 할 때 이미 인간과 비교 대상을 벗어나고 있지만 이것이 진정한 지능의 척도인지 여부는 여전히 논쟁 거리입니다. 한 가지를 매우 잘하도록 프로그래밍 된 기계는 다양한 방식과 다른 상황에서 사용할 수있는 유연한 인텔리전스를 갖는 것과는 상당히 다릅니다.

대학 입학 허가

일본 로봇 학자들은 대학에 진학 할 수있는 로봇을 만들려고 노력하고 있습니다. 도쿄 대학의 입학 시험은 고등학생보다 로봇에게 훨씬 어렵고 악명이 높습니다.

불행히도 로봇에 있어서는 테스트를 잘하는 것이 많은 사실을 암기하는 것보다 훨씬 더 중요합니다. 수학 문제는 풀 수있는 방정식을 제공하지 않습니다. 즉, 평이한 언어로 시나리오를 설명하고 올바른 답을 얻을 수있는 방정식을 작성하는 방법을 알아내는 것입니다. 로봇이 사용 된 언어의 문법이나 문맥을 파악할 수 없다면 역사적인 사실에 대한 직접적인 질문조차도 복잡 할 수 있습니다.

그리고 입학 시험은 객관식 시험이 아닙니다. 로봇도 에세이를 써야합니다. 아마, 표절은 허용되지 않을 것이며, 기계는 원본과 지능 모두 주어진 주제에 대한 산문을 생성해야 할 것입니다. 로봇이 13 세의 언어를 모방하는 데 어려움을 겪고 있다고 가정하면, 이것은 꽤 멀어 보인다. 여전히 연구원들은 2021 년까지 대학에 진학하기를 희망한다고 말했습니다.

실황 놀이

이것은 특히 높은 막대입니다. 스포츠 게임에 댓글을 쓰는 것은 복잡한 시청각 정보를 받아 들여 평범한 언어로 무슨 일이 일어나고 있는지 알려주는 것입니다. 로봇은 시각 처리 시스템 외에도 매우 우수한 언어 기술을 갖추어야합니다.

컴퓨터가 풋볼 게임에 대해 절반의 라이브 보고서를 만들 수 있다면 인간은 그 로봇이 꽤 똑똑하다는 것에 동의 할 수 있습니다. 지금부터 65 세가되는 스포츠 해설자 봇은 특히 2 차원 적으로 보일 것입니다 만, 도약을위한 새로운 장애물을 찾아야합니다.