Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта - Марков Сергей Николаевич
В принципе, при достаточной неразборчивости «прохождением теста Тьюринга» можно объявить всё что угодно. Например, в 2005 г. текст под заголовком Rooter: A Methodology for the Typical Unification of Access Points and Redundancy, чуть больше чем полностью состоящий из псевдонаучной белиберды, сгенерированной программой SCIgen, был принят в качестве нерецензируемого документа на Всемирную мультиконференцию 2005 г. по систематике, кибернетике и информатике (WMSCI), и авторам было предложено выступить на самой конференции [2245].
Известный российский биоинформатик Михаил Гельфанд перевёл этот текст на русский язык (используя в качестве помощника систему машинного перевода «ЭТАП-3») и разослал его в целый ряд периодических изданий из списка Высшей аттестационной комиссии (ВАК). В итоге «Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов» принял к публикации прекрасную статью под названием «Корчеватель: алгоритм типичной унификации точек доступа и избыточности», в которой отношение сигнал/шум измерялось в нанометрах, а время — в цилиндрах [2246]. Чем вам не «прохождение теста Тьюринга»? Как тебе такое, Илон Маск?
Многие учёные изначально относились к лёбнеровским и другим подобным соревнованиям с изрядной долей скепсиса. Лимит времени существенно ограничивает возможности судей, которые вдобавок часто не являются экспертами. Используемые ботами остроумные фразы-заготовки могут легко ввести в заблуждение непрофессионала, не замечающего главного — собеседник не сотрудничает, что в тесте Тьюринга может означать только одно: перед вами бот.
В 1995 г., под впечатлением от лёбнеровских соревнований первых лет, Марвин Минский даже предложил премию любому, кто сможет остановить их дальнейшее проведение [2247]. На что Лёбнер резонно заметил, что это предложение делает Минского в некотором роде соспонсором премии [2248].
Большая часть соревнований чат-ботов (и самих чат-ботов) ориентирована на английский язык, однако интересные проекты существуют и для русского языка.
Чат-бот «Соня Гусева», в соответствии с идеями «Жени Густмана» притворяющийся четырнадцатилетней девочкой, обхитрил семерых из пятнадцати экспертов и занял первое место в конкурсе «Тест Тьюринга на русском языке» на Startup Village 2015 в Сколково, организованном компанией «Наносемантика». В соревновании участвовало 69 команд создателей ботов. «Соня Гусева» с большим отрывом обошла серебряного и бронзового призёров: «Сократа» и «Лиску Лисичкину», которые смогли ввести в заблуждение 24 и 19% от общего числа экспертов соответственно (против 47% у «Сони») [2249]. Создатель бота, выпускник Университета ИТМО Иван Голубев, позже стал руководителем проектов компании Just AI — создателя одноимённой платформы для разработки чат-ботов и одного из лидеров российского рынка диалоговых систем.
6.3.4.2 Смысл теста Тьюринга
Наблюдая за публичными рассуждениями журналистов и публики о тесте Тьюринга и об успехах современных чат-ботов, хочется обратиться к истинному смыслу этой процедуры, вложенному в неё автором. Тест Тьюринга нужно рассматривать в контексте других его идей и исследований. Одной из важных концепций, созданных Тьюрингом, стала концепция эквивалентности двух машин (также называемая «слабой эквивалентностью» [weak equivalence]): если машина A может эмулировать работу машины B, а машина B может эмулировать работу машины A, то эти машины являются эквивалентными (или, как принято говорить сегодня, тьюринг-эквивалентными). Идея «игры в имитацию» заключается в том, что машина обладает интеллектом в том случае, если она может эмулировать естественный интеллект [2250]. Принципиальная возможность такой эмуляции называется тезисом о симуляции [Simulation thesis], этот тезис является более сильной версией тезиса Чёрча — Тьюринга [2251]. Ввиду этого тест Тьюринга в действительности имеет весьма опосредованное отношение к чат-ботам: естественный язык в нём используется лишь потому, что он является символьной системой, при помощи которой может быть сформулировано условие интеллектуальной задачи. Вообще, при помощи естественного языка можно сформулировать условие любой «эффективно вычислимой» задачи, ведь при помощи естественного языка можно описать формализм машины Тьюринга или лямбда-исчисление Чёрча.
Таким образом, в тесте Тьюринга проверяется не способность интеллектуального агента давать разумные ответы на бытовые вопросы, а его способность решать интеллектуальные задачи: «Какая последняя буква в слове „вечность“?», «Напиши имя лучшего друга крокодила Гены задом наперёд», «Отсортируй вот эти числа по убыванию: 1 1 2 3 5 8 13 21», «Назови синоним слова „воздушный“», «Сочини стишок с рифмой „розы — морозы“», «Реши анаграмму: аалтерк», «Скажи, на какой предмет это похоже: -O-O-» и так далее. На все эти и подобные им вопросы должен уметь отвечать универсальный ИИ, ведь ответы на них сможет дать практически любой человек, заинтересованный в том, чтобы помочь судье понять, кто из участников является человеком, а кто нет.
Надо заметить, что в обычном разговоре мы редко задаём другим (тем более незнакомым) людям подобные вопросы: мешают правила приличия, боязнь ненароком обидеть собеседника либо показаться дураком в его глазах. Эту уязвимость людей в обычном общении могут использовать мошенники, в том числе «высокотехнологичные», применяющие чат-боты в качестве инструментов своего жульничества. В этом случае чат-боты могут успешно выпрашивать у людей деньги (например, на якобы благотворительные цели), персональные данные, CVV- и пин-коды от банковских карточек, обнажённые фото и бог знает что ещё. Такие «успехи» чат-ботов в рассуждениях дилетантов нередко используются в качестве аргументов в пользу мифа о том, что тест Тьюринга уже пройден машинами. Нередко из этого делается вывод о том, что тест Тьюринга устарел, «сломан», что его нужно заменить на какую-либо другую процедуру, дополнить или радикально переформулировать. Нельзя сказать, что изначальные формулировки теста лишены недостатков, однако нередко его «улучшатели» не в полной мере понимают суть идеи Тьюринга: его тест — это не тест на способность обманывать кого-либо, а тест на способность системы ИИ выполнять все задачи, подвластные человеческому разуму.
6.3.4.3 Прогресс диалоговых систем и применяемые подходы
Впрочем, безотносительно теста Тьюринга прогресс в области диалоговых систем в последнее десятилетие весьма впечатляет. Eugene Goostman, как и другие боты из числа победителей и призёров соревнований (Tutor, Mitsuku, Rose, Uberbot, Arckon, Colombina и т. д.), являются удивительными образцами искусства программирования, демонстрирующими как достижения современных технологий, так и незаурядные таланты их создателей. Лучшие системы на сегодняшний день способны в ходе пятиминутного диалога уверенно обвести вокруг пальца как минимум треть неподготовленных судей, что, вне всяких сомнений, является выдающимся результатом.
Разработкой разговорных агентов в нашей стране сегодня занято множество профессиональных коллективов. Благодаря их усилиям на свет появилось большое количество продвинутых платформ и библиотек для разработки систем для автоматизированных коммуникаций. Это и «Алиса» от Яндекса, и DeepPavlov — открытая библиотека для создания диалоговых систем, разработанная лабораторией нейронных систем и глубокого обучения МФТИ, и NLP-платформа Сбербанка, включающая сегодня робота-оператора от дочерней компании банка ООО «АБК», и диалоговые платформы от «Центра речевых технологий», mail.ru, Тинькофф Банка, Dasha.AI и других команд опытных исследователей и разработчиков.
