Когда компьютеры только начинали развиваться, математик Алан Тьюринг задался вопросом: могут ли машины мыслить самостоятельно точно так же, как это делает человек? Чтобы это проверить, в 1950 году он придумал такой тест:
Человек общается с одним компьютером и одним человеком, но делает это одинаковым способом, например с помощью клавиатуры и монитора. Человек 5 минут задаёт вопросы, а на основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютером. Если после теста человек даёт неверный ответ или не может определить, кто есть кто, — тест пройден. Это значит, что эта программа может думать как человек.
С тех пор появилось несколько вариантов этого теста, но суть всегда одна: если человек не может отличить действия компьютера от действий человека, то тест считается пройденным. Звучит круто, но сейчас на этот тест уже почти никто не обращает внимания. Рассказываем, почему так получилось и что это значит.
Это статья для расширения общего ИТ-кругозора, чтобы можно было блеснуть знаниями на собеседовании или похвастаться перед друзьями.
Как было раньше
Изначально Тьюринг придумал этот тест для того, чтобы понять, могут ли компьютеры думать и вести себя так же, как человек. Самый простой способ проверить это — поговорить с ним и с человеком, и если не будет разницы, то перед нами мыслящий компьютер.
Сейчас такая мысль кажется странной, но 60 лет назад всё, что было у программистов, — это строгие алгоритмические и функциональные языки и линейная архитектура процессора. В тех условиях единственным способом написать код, который пройдёт тест Тьюринга — это научить его специально отвечать на вопросы так, чтобы ввести человека в заблуждение. Для этого использовались классические алгоритмы — ветвления, множественного выбора и прочие простые инструменты. Конечно, внутри таких программ была сложная логика, но, по сути, это были очень простые по современным меркам скрипты для общения.
После того как тест Тьюринга стал известен в ИТ-сообществе, появилось мнение, что, как только компьютер его пройдёт, это изменит всё: с компьютером можно будет общаться на равных, он будет сам создавать новое и станет полноценным электронным помощником человека. Эту мысль подхватили научные фантасты, и с тех пор многие в ИТ считают, что тест Тьюринга — это единственное, что нас отделяет от полноценно думающего компьютера. Но на самом деле это не так.
Хитрости прохождения теста Тьюринга
Понятно, что если есть тест, то программисты попытаются его не только пройти, но и взломать. И все эти годы разработчики писали всё более изощрённые алгоритмы, чтобы попытаться с помощью машины пройти тест Тьюринга.
Ради взлома этого теста программисты шли на разные уловки:
- добавляли в скрипт легенду о том, что человек только недавно переехал в эту страну и не знает всех её особенностей, в том числе и в языке;
- учили программу резко менять тему, если не получалось дать подходящий ответ;
- специально имитировали поведение человека со странностями, чтобы на них можно было списать странные ответы;
- разбирали вопросы пользователя, чтобы достать из них разную информацию и использовать её в беседе, как будто собеседник внимательно следит за мыслью.
Всё это не влияет на способность компьютеров думать как человек — эти уловки нужны только для того, чтобы программа прошла тест Тьюринга и создатели стали знаменитыми.
Сейчас к ним добавилась ещё одна: специальное замедление реакции на ответы. Дело в том, что современные компьютеры считают в миллионы раз быстрее тех, что были во времена Тьюринга. Чтобы имитировать действия человека, алгоритмы вывода специально замедляют и подстраивают под естественную скорость набора человека.
Игра в имитацию
Самый известный вариант теста Тьюринга — это игра в имитацию. Тьюринг описывал её так:
Исследователь общается с парой, но в паре вместо второго человека — компьютер. Задача человека — отвечать на вопросы так, чтобы исследователь понял, какого пола человек с ним общается. Задача компьютера — наоборот, запутать исследователя, чтобы он не разобрался с полом. Если компьютеру удаётся ввести исследователя в заблуждение — тест пройден.
Это более сложный вариант первоначального теста, при этом в зависимости от версий теста различаются сами результаты. По одной версии исследователь не знает, есть ли компьютер в паре или нет, а компьютеру просто достаточно вести себя как человек, чтобы пройти тест. По второй — исследователь знает про компьютер и нужно именно ввести исследователя в заблуждения. В третьей — исследователь не знает, компьютер ли второй собеседник или человек.
Ещё варианты тестов Тьюринга
Кроме основных тестов есть дополнительные — их иногда применяют, чтобы проверить программы с разных сторон в зависимости от целей.
Тест со специалистом. Одни и те же вопросы задают компьютеру и специалисту. Если они оба дают одинаковые по сути ответы на все вопросы, то тест пройден.
Метатест. Здесь считается, что компьютер может мыслить как человек, если компьютер сам захочет проверить на разумность то, что он создал. Пока таких случаев не было, но тест уже придумали :-)
Капча. Про капчу мы писали отдельную статью, но если коротко — это как бы обратная версия теста Тьюринга: мы доказываем компьютеру, что перед ним человек.
Кто-то уже прошёл тест Тьюринга?
Однозначного ответа на этот вопрос нет, но формально — да, есть много программ, которые в разное время прошли разные тесты Тьюринга. Вот самые известные из них:
- Сleverbot в 2011 году;
- Женя Густман (программа российских разработчиков) в 2014 году;
- LaMDA (нейросеть Гугла) в 2022 году.
Некоторые исследователи говорят, что тест Тьюринга невозможно пройти в принципе, потому что мы никогда до конца не узнаем, мыслит машина по-настоящему или это действуют сложные, непонятные, но всё же жёстко прописанные алгоритмы. И это уже философский вопрос — а что такое мышление?
Почему сейчас тест Тьюринга уже не нужен
С появлением нейросетей и языковых моделей формальное прохождение теста Тьюринга стало гораздо проще. После выхода ChatGPT стало ясно, что тест Тьюринга безнадёжно устарел — уже сейчас нейросеть может поддерживать диалог и его контекст гораздо дольше пяти минут. При этом четвёртая версия ChatGPT оказалась настолько успешной, что её уже сейчас применяют в компьютерных играх, чтобы создавать реалистичные диалоги с любыми игровыми персонажами.
По этой же причине организаторы отказались дальше проводить вручение премии Лёбнера (она была с 1991 по 2019 год). Дело в том, что ни одна из программ, которая побеждала на этих соревнованиях, не умела ничего, кроме как выигрывать в этих соревнованиях, а это не похоже на первоначальную задачу: создать компьютер, который мог бы думать как человек.
