क्या रोबोट इंटेलिजेंस में ट्यूरिंग टेस्ट अंतिम शब्द है? इस पर भरोसा मत करो

1950 में, कंप्यूटर वैज्ञानिक, कोडब्रेकर, और युद्ध नायक एलन ट्यूरिंग ने दुनिया को एक बहुत ही सरल आधार पर पेश किया: यदि कोई रोबोट किसी व्यक्ति के साथ पाठ-आधारित बातचीत में संलग्न हो सकता है और उस व्यक्ति को विश्वास में लेने के लिए मूर्ख है, तो यह कम से कम 30 प्रतिशत है। उस समय, निश्चित रूप से हम सहमत हो सकते हैं कि रोबोट एक "सोच" मशीन है। ट्यूरिंग का लक्ष्य लोगों को कंप्यूटर इंटरैक्शन के बारे में अधिक रचनात्मक रूप से सोचने के लिए मजबूर करना था, लेकिन उन्होंने अनजाने में यह परीक्षण तैयार किया कि रोबोट खुफिया डेवलपर्स और टिप्पणीकारों ने वर्षों तक भरोसा किया है। लेकिन गंभीर कृत्रिम बुद्धि वाले विचारक लंबे समय तक मृत जीनियस को भ्रमित करने पर ध्यान केंद्रित नहीं करते हैं। वे अधिक मूल मैट्रिक्स पर केंद्रित हैं।

मौलिक रूप से, ट्यूरिंग टेस्ट के साथ समस्या यह है कि यह खराब रूप से परिभाषित है इसलिए आसानी से दोहराए गए परिणामों की पेशकश के बजाय प्रचार (जॉर्जिया में नकली शिक्षण सहायक) की सुविधा देता है। इसके अलावा, कोई यह तर्क दे सकता है कि यह मानव की कमजोरी को मापता है, कृत्रिम शक्ति को नहीं। धोखे और विक्षेपन एक अपेक्षाकृत अपरिष्कृत चैटबॉट को "परीक्षा पास करने" की अनुमति दे सकता है, उदाहरण के लिए, यूजीन गॉस्टमैन नामक एक बोट, जो एक 13 वर्षीय यूक्रेनी लड़के को लगाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, हाल ही में न्यायाधीशों के एक पैनल के एक तिहाई को छल विश्वास करने में विश्वास दिलाया। यूजीन बातचीत में एक डूफ के रूप में आता है, और यह उसका गुप्त हथियार बन गया। न्यायाधीश खुफिया जानकारी के लिए प्रोग्राम किए गए रोबोट की उम्मीद कर रहे थे, न कि सवालों से बचने वाले, बुरे चुटकुले बनाने वाले, दुर्भावनापूर्ण व्यवहार करने वाले, और इमोटिकॉन्स के साथ पाठ को लागू करने वाले।

बस मेरा वार्षिक ट्यूरिंग टेस्ट #fml विफल रहा

- जाम (@hugdeserver) 11 मई, 2016

ट्यूरिंग टेस्ट नहीं तो क्या? दुनिया भर के शोधकर्ताओं ने कुछ विकल्प दिए हैं।

निर्णायक सजाएँ तय करना

ट्यूरिंग चैटबॉट्स के साथ एक मूलभूत समस्या यह है कि मशीनों में अभी भी बहुत कठिन समय समझने वाले वाक्य होते हैं जो तुरंत एक मानव के लिए समझ में आते हैं। "पीटर पॉल पर चिल्लाया, क्योंकि वह अपनी प्रेमिका के साथ सोया था।" एक मानव के लिए, यह तुरंत स्पष्ट है कि पॉल पीटर की प्रेमिका के साथ सोया था, लेकिन एक कंप्यूटर पर "वह" और "उसका" प्रत्येक व्यक्ति को संदर्भित कर सकता है। यह समझने से कि जो कुछ हुआ, उसके बारे में कुछ जानने की आवश्यकता है कि किसी पर चिल्लाने का क्या मतलब है, और किसी व्यक्ति को किन परिस्थितियों में ऐसा करने के लिए प्रेरित किया जा सकता है।

टोरंटो विश्वविद्यालय में कंप्यूटर विज्ञान के एक प्रोफेसर हेक्टर लेवेस्क ने ट्यूरिंग टेस्ट के विकल्प के रूप में, विनोग्राद स्कीमा नामक इन प्रकार के अस्पष्ट निर्मित वाक्यों से अर्थ खींचने के लिए चुनौतीपूर्ण मशीनों का प्रस्ताव किया है। इसके लिए मानव भाषा की नकल करने और वास्तविक समझ के दायरे से बाहर जाने की आवश्यकता होगी। पहले से ही, $ 25,000 का पुरस्कार डेवलपर को प्रदान किया जाता है जो एक बॉट बना सकता है जो इस कार्य पर एक मानव और साथ ही प्रदर्शन करता है - हालांकि बॉट प्रत्येक प्रश्न पर पांच मिनट तक विचार कर सकता है।

चेहरे की पहचान

कुछ ए.आई. शोधकर्ताओं ने इस विचार पर विचार किया है कि मशीन बुद्धि भाषा से परे हो सकती है। चेहरे की पहचान एक ऐसी चीज का उदाहरण है जो मनुष्य विशेष रूप से अच्छी तरह से करते हैं - एक बच्चा अपनी मां को जन्म के हफ्तों के बाद, आखिरकार पहचान सकता है।

कुछ कंप्यूटर चेहरे को पहचानने में पहले से ही मनुष्यों को पछाड़ रहे हैं, हालांकि क्या यह सही बुद्धि का माप है फिर भी बहस का विषय है। एक मशीन जो एक चीज में बहुत अच्छी होने का प्रोग्राम करती है, वह लचीली बुद्धिमत्ता के प्रकार से काफी अलग होती है जिसे विभिन्न तरीकों से और विभिन्न परिस्थितियों में उपयोग करने के लिए रखा जा सकता है।

कॉलेज की स्वीकृति

जापानी रोबोटिक एक रोबोट बनाने की कोशिश कर रहे हैं जो कॉलेज में प्रवेश कर सकता है। टोक्यो विश्वविद्यालय के लिए प्रवेश परीक्षा बेहद कठिन है, और एक हाई स्कूल सीनियर की तुलना में एक रोबोट के लिए बहुत अधिक है।

दुर्भाग्य से रोबोट के लिए, परीक्षणों में अच्छा होना बहुत सारे तथ्यों को याद रखने की तुलना में बहुत अधिक है। गणित के प्रश्न आपको हल करने के लिए एक समीकरण नहीं देते हैं - वे सादे भाषा में एक परिदृश्य का वर्णन करते हैं, और यह पता लगाने के लिए आपको छोड़ देते हैं कि समीकरण का निर्माण कैसे करें जो सही उत्तर पर आएगा। यहां तक ​​कि एक ऐतिहासिक तथ्य के बारे में सीधा सवाल जटिल हो सकता है अगर रोबोट इस्तेमाल की गई भाषा के वाक्यविन्यास या संदर्भ को समझ नहीं सकता है।

और प्रवेश परीक्षा सिर्फ एक बहुविकल्पी परीक्षा नहीं है - रोबोट को निबंध भी लिखना होगा। संभवतः, साहित्यिक चोरी की अनुमति नहीं होगी, और मशीन को किसी दिए गए विषय पर कुछ गद्य उत्पन्न करना होगा जो मूल और बुद्धिमान दोनों है। यह देखते हुए कि रोबोट के पास एक कठिन समय है जब वह 13 वर्षीय की भाषा की नकल करता है, यह बहुत दूर लगता है। फिर भी, शोधकर्ताओं ने कहा कि वे 2021 तक अपने छोटे बॉट को कॉलेज में देखने की उम्मीद करते हैं।

खेल दर खेल

यह एक विशेष रूप से उच्च बार है। एक खेल खेल पर टिप्पणी करना जटिल ऑडियो-विजुअल जानकारी लेना और यह बताना है कि सादे भाषा में क्या हो रहा है। एक रोबोट के पास दृश्य प्रसंस्करण प्रणाली के अलावा बहुत अच्छा भाषा कौशल होना चाहिए।

यदि कोई कंप्यूटर फुटबॉल खेल पर आधी-अधूरी लाइव रिपोर्ट भी पेश कर सकता है, तो मनुष्य इस बात पर सहमत हो सकता है कि वह रोबोट बहुत ही स्मार्ट है। हालाँकि, शायद अब से 65 साल बाद स्पोर्ट्स कमेंटेटर बॉट्स खासतौर पर टू-डायमेंशनल लगेंगे, और हमें छलांग लगाने के लिए कुछ नई बाधाओं के साथ आना होगा।