Alan Mathison Turing
Turing-teszt
1. Bevezetés................................................................................................................... 3
1. Bevezetés................................................................................................................... 4
2. Turing-teszt............................................................................................................. 5
2.1 A Turing-teszt lényege..................................................................................... 6
2.2 A
Turing-teszt és az e-kommunikáció..................................................... 7
2.3 A "zero-knowledge proof".............................................................................. 8
2.4 A sakk nagymester probléma...................................................................... 9
2.5 Az átlagéletkor probléma.......................................................................... 10
3. Turing szemléltető példája....................................................................... 11
4. A Turing-teszt e-gyakorlata...................................................................... 13
5. Irodalomjegyzék............................................................................................... 14
Alan Mathison Turing
1912. június 23-án Paddingtonban (London) született,
felső középosztálybeli család második fiaként. Míg a szülők 1926-ig
Indiában éltek, a gyerekek különböző rokonoknál laktak.
1931-1935: egyetemi tanulmányok (King's College,
Cambridge). Főként a kvantummechanika, a logika, a valószínűség
számítás érdekelte.
1936-1938: PhD, Princeton Egyetem (Egyesült
Államok), az első elméleti munkák (Turing-gép, számelmélet, logika,
algebra).
1938-1939: Cambridge. Kutatásai mellett Ludwig
Wittgenstein matematikafilozófiai előadásait is látogatta.
1939-1945: a második világháború alatt a brit
hadsereg német titkos kódok elemzésére szakosodott csoportjában
("Bletchley Park") dolgozott. Elévülhetetlen érdemeket szerzett az
Enigma kódolt üzeneteinek megfejtésében.
1945-1947: Nemzeti Fizikai Laboratórium
(London), Cambridge. Számítógépet tervez (ACE = Automatic Computing Engine),
elméleti munkákat publikál: programozásról, neurális hálókról, mesterséges intelligenciáról.
Közben atletizál is, főként fut: az 1948-as londoni olimpián való
részvételét sérülés hiúsítja meg.
1948-tól a Manchesteri Egyetem
számítógép-laboratóriumának vezetője.
1950-ben jelent meg "Computing Machinery
and Intelligence" című, a gépi intelligenciát tesztelendő
imitációs játékot (Turing-teszt) felvázoló írása.
1951-1954: szerteágazó biológiai (a nemlineáris
morfogenezis elmélete, stb.) és fizikai kutatások. 1951 júliusától a Royal
Society társaság tagja.
1952. március 31-én - (nyíltan vállalt)
homoszexualitása miatt - letartóztatták, pert indítottak ellene, majd a libidót
semlegesítő orvosi beavatkozásnak vetették alá.
1954. június 7-én (Wilmslow, Cheshire), két héttel és két nappal negyvenkettedik születésnapja előtt, ciánmérgezésben halt meg. A halottkém jelentése szerint öngyilkosság történt.
A mai informatika (és a kapcsolódó
csúcstechnológiák) elméleti alapjait, még a harmincas-negyvenes években négy
tudós rakta le: Neumann János, Claude Shannon, Norbert Wiener és Alan Turing.
Utóbbit leginkább akkor emlegetjük, ha a mesterséges intelligenciáról
merengünk.
Bertrand Russell és Alfred North Whitehead, 1910
és 1915 között publikált Principia Matematicája szerint a logika jelenti a
matematikai igazság biztos, ellentmondásmentes alapját. Tévedtek, hiszen Gödel
1931-es (nem-teljességi) tétele kimondja: "a számelmélet összes
axiomatikus megfogalmazása tartalmaz eldönthetetlen állításokat".
Létezik-e - akár csak elméletileg - olyan módszer (algoritmus), mellyel az összes
matematikai kérdés megoldható? - tette fel a kérdést Turing. Az ember által
végrehajtott, logikai alapokon nyugvó módszertani folyamatokat, illetve egy
(elméleti) számítógép működését elemezve, jutott arra a következtetésre,
hogy a szükséges algoritmus nem létezik.
Az angol tudós mindezt a "kiszámítható
számokról" szóló, 1936 decemberében megjelent dolgozatában vetette
papírra. A matematikai problémán túllépve, azt általánosítva - a logikus és a
fizikai folyamatok, gondolkodás és cselekvés szintézisére törekedett.
E célt szolgálta, az úgynevezett (Egyetemes)
Turing-gép teóriája. Tulajdonképpen egy automatát, egyszerű
számítógépmodellt képzelt el, amely három részből - belső állapotból:
memóriából és utasításkészletből, érzékelő fejből, illetve
négyzetekre osztott, elméletileg végtelen bemenő (input) szalagból -
állna. A bemeneti jelek rendeltetését szabályok határozzák meg, majd a gép
újabb jeleket (azaz számokba kódolt, standardizált utasításokat) ír a szalagra.
Ha a szalag elegendő hosszúságú, bármi kiszámolható; az összes
(jól-meghatározott) feladat, egyetlen (a szükséges programokkal ellátott)
géppel. De hogyan rendszerezhetők, milyen szabályok alapján működnek
a valóság matematikailag rendkívül nehezen vagy egyáltalán nem modellálható
szegmensei, például az emberi intuíció?
A negyvenes években, elektronikai ismeretekkel felvértezve, az elméleti számítógép gyakorlati megvalósításán munkálkodott. Már nem foglalkoztatta az, hogy mire képtelen a Turing-gép, hanem a benne rejlő lehetőségeket tanulmányozta. "Mintha egy agyat építenénk" nyilatkozta. Elképzelhetőnek tartotta, hogy a jövőben (az ezredfordulóig bezárólag) mesterséges intelligenciát hozzunk világra. AI-t, amely átmenne a Turing-teszten. A korabeli neurológia, fiziológia eredményeire támaszkodva a mai neuronhálózatokat előlegező elméletet vázolt fel: ha egy mechanikus rendszer kellően komplex, akár a tanulás képességével is bírhat.
Alan Mathison Turing 1950-ben megjelent [TURING
50] dolgozatát ezzel a mondattal kezdte: "Szeretném,
ha elgondolkoznának azon, hogy tudnak-e
a gépek gondolkodni ?"
Ez a nyilvánvalóan provokatív kérdés abban az időben
nagy meghökkenést keltett, hiszen az akkor még újszülött korban lévő
digitális számítógépek megjelenéséig a gépeket csaknem kizárólag mechanikus
feladatok elvégzésére tervezték és alkalmazták, így nem volt oka az
intellektuális képességek feltételezésének.
"A század végére a szavak használata és a
tanult emberek véleménye annyira meg fog változni, hogy anélkül beszélhetünk
majd a gépi gondolkodásról, hogy mások ezzel vitába szállnának" - jósolta
Turing. Dacára a szép részeredményeknek, eddig még egyetlen gép sem ment át a
teszten.
A programozható gépekkel kapcsolatban, szintén a
XX. század 30-as éveiben vetődött fel a kérdés, hogy létezik-e
(létezhet-e) olyan programozási feladat, amely nem oldható meg, a Church-tézis szerint, létezik-e olyan
programozási feladat, amelyhez nem található Turing-gép ?
Nos, 1937-ben A.M. Turing bebizonyította, hogy a
válasz "igen", mivel azok és csak azok az algoritmusok
programozhatók, melyekhez úgynevezett rekurzív függvények tartoznak. A
matematikának azt a területét, amely eme kérdések egzakt tárgyalását tűzte
ki céljául, kiszámíthatóság elméletnek, algoritmus elméletnek, illetve Turing
előbbi tétele szerint a rekurzív függvények elméletének nevezzük. Ezek az
elméleti területek leegyszerűsítve a következő kérdéssel
foglalkoznak:
Melyek azok a számítások, amiket a számítógép el
tud végezni, ha minden gyakorlati jellegű korláttól eltekintünk (mint
például a rendelkezésre álló idő és tárkapacitás)?
A.M. Turing tehát kereste saját
konstrukciójának a korlátait és egyben a mesterséges intelligencia kutatások előfutárának
is tekinthető, mivel Ő vetette fel elsőként azt a kérdést, hogy
mit is jelent a "gépi intelligencia"?
Az első megválaszolásra váró kérdés persze
az, hogy létezik-e ilyen, hiszen a máig létező többségi felfogás szerint
intelligenciával csupán az ember rendelkezik, ezért a "gépi
intelligencia" szóösszetétel értelmetlen. Turing azt is jól látta, hogy az
intelligencia és gondolkodás fogalmak egymástól elválaszthatatlanok, ezért
fogalmazta meg 1950-ben megjelent,
klasszikussá vált cikkében, a dolgozatom elején idézett, egyetlen mondatba
sűrített kérdését: "… tudnak-e
a gépek gondolkodni ?"
Ezzel a kérdéssel és az ezt követő
gondolataival indította útjára, a napjainkban egyre aktuálisabb mesterséges
intelligencia kutatást. Turing szerint a "gondolkodni" szó inkább
érzelmi kérdéssé teszi ezt az egész kérdéskört, ezért el is veti, mint
túlságosan bizonytalan (szubjektív) fogalmat. Ugyanakkor az 1950-es években
sokan úgy gondolták, hogy Kurt Gödel (1906-1978) nem teljességi tétele a
mesterséges intelligencia lehetetlenségét is bizonyítja.
Mivel a mesterséges intelligencia mindig
"egy program", azaz egy Turing-gép (Church-tézis). Az ebben a gépben
tárolt axiómarendszer meghatároz egy "nyelvet", amely nyelven
megfogalmazható olyan kérdés, amelyre ebben az axiómarendszerben nem vezethető
le igen-nem jellegű válasz (Gödel-tétel). Tehát e mesterséges
intelligencia számára érthető nyelven, megfogalmazható olyan kérdés,
amelyre nem tud sem igennel, sem nemmel válaszolni!
Bár ez az érvelés több sebből vérzik,
témánk szempontjából csupán egyet emelek ki ezek közül: Ha a mesterséges
intelligenciát, mint az emberi intelligenciát utánzó konstrukciót fogjuk fel,
akkor ennek megvalósíthatatlanságát nem bizonyítja az az érv, hogy bizonyos
kérdésekre nem tud felelni, hiszen ez az emberi gondolkodásnak is jellemzője.
A rekurzív függvények elméletének, a matematikai
nyelvészetnek jelentős alakja, a magyarországi kibernetikai iskola
megalapítója, Kalmár László (1905 – 1976) az 1948-as amszterdami Filozófiai
kongresszuson tartott előadásában bebizonyította, hogy a Church-tétel a
Gödel tételből levezethető, így Church tétele nem bizonyíthatja
abszolút eldönthetetlen probléma létezését.
Turingot az ellenvetések és főleg a "gépi intelligencia" fogalmának bizonytalansága csak inspirálta egy új megközelítés felvetésére. Ennek lényege, hogy e szubjektív és ezáltal tudományosan megfoghatatlan fogalmak helyett, egy olyan módszert kell konstruálni, amelyet jól definiált technikai fogalmakkal lehet leírni. Javaslata szerint ez az általa "utánzási játéknak" nevezett módszer, melyet manapság Turing-teszt, vagy Turing-próba néven ismerünk.
"Három ember játssza a játékot: egy férfi
(A), egy nő (B) és egy kérdező (C), aki bármilyen nemű lehet. A
kérdező olyan szobában tartózkodik, amely el van választva a másik
kettőtől. A játék célja a kérdező számára az, hogy megállapítsa,
a másik kettő közül melyik a férfi és melyik a nő. Hogy a hangszín se
segíthesse, a válaszokat írásban, vagy még jobb, ha gépírással adják meg. Most
kérdezzük meg: Mi történik, ha A szerepét egy gép veszi át? Vajon a
kérdező ugyanolyan gyakran fog rosszul dönteni, ha a játékot így játsszák,
mint akkor, ha a játék egy férfi és egy nő között zajlik? E kérdések
helyettesítik az eredeti kérdésünket: tudnak-e a gépek gondolkodni?" A
kérdések az élet minden területére - tudomány, művészet, sport,
időjárás, stb. - vonatkoznak. Ha a tesztelő egy előre
megállapodott idő után sem képes eldönteni, hogy a válaszok embertől
vagy géptől jönnek, akkor a válaszadó intelligensnek tekinthető.
A teszt egyik óriási előnye, hogy az
intelligenciáról, gondolkodásról való elmeélesítő gondolatkísérletek
síkjáról, gyakorlatban kivitelezhető és a probléma lényegét megragadó
eszközt kaptunk a kezünkbe. Hiszen most
már az eredeti kérdés helyett azzal a jól kezelhető kérdéssel állunk
szemben, hogy "van-e olyan gép,
amely ezt a játékot jól tudja játszani?"
Az eredeti Turing probléma valóban a gépi és
emberi intelligencia megkülönböztetése volt. A mesterséges intelligencia
kutatások célkitűzése tehát, a gépek alkalmassá tétele arra, hogy az
embert minél pontosabban tudják utánozni. Turing eme korszakos cikkében
kifejezte meggyőződését, hogy a XX. század végére a gépek már elég
jól fogják játszani ezt a játékot ahhoz, hogy egy átlagos kérdezőnek nem
lesz 70%-nál több esélye az azonosításra 5 percnyi kérdezés után.
Vajon ha A.M.Turing megérte volna éppen 2002-ben esedékes 90.
életévét, hogyan értékelné saját ötven évvel ezelőtti elképzeléseit ?
Valószínűleg elismerné, hogy fantáziája nem volt elegendő ahhoz, hogy
előre lássa azt a technikai robbanást, amely a számítástechnikában,
elektronikában, kommunikáció-technológiában bekövetkezett, s amelynek
eredményeként a jelenünk, mindennapjaink részévé, napi gyakorlattá vált a
Turing teszt.
A mai információsnak nevezett, információ alapú,
vagy inkább e-kommunikációs társadalom ugyanis egy "fekete doboz"
modellt valósít meg. Ebben a modellben egy óriási információ tárolóval (ez a
"fekete doboz") kommunikál minden felhasználó úgy, hogy a
felhasználók egymás számára valójában ismeretlenek és csak a "fekete
doboz"-hoz való csatlakozás követel meg egyszerűbb, vagy szigorúbb
azonosítást ("bemutatkozást"), fordítva ez ellenőrizhetetlen. Ma
az internet egyik fő vonzereje a "globális névtelenség", ami
egyúttal számos visszaélés és bűncselekmény forrása is.
A modell tehát úgy működik, hogy mindenki
egy közös dobozba ("fekete doboz") helyezi be az információit (lehet
az személy, cég, intézmény, stb.) és ebből mindenki annyit vehet ki,
amennyire a „fekete doboz” engedélyt ad.
Ez a modell pontosan úgy néz ki, mint egy
megsokszorozott Turing-modell, ahol mindenki a géppel kommunikál
elektronikusan, így mindenki lehet kérdező (K) és kérdezett (E), a gép
pedig összegyűjti és tárolja a információt. A globális modell tehát tömören
leírható Arkagyij Rajkin szavaival: "Én vagyok itt (K). De ki van odaát
?!"
A válasz, az információs társadalom kulcskérdéséhez
vezet. A.M.Turing idézett 1950-es cikkében tesztjét így fogalmazta meg:
"Azt állíthatjuk, hogy egy gép gondolkodik,
ha kérdéseket tehetünk fel neki, éspedig tetszőleges kérdéseket és az úgy
válaszol, hogy ha nem 'nézünk oda', nem tudjuk, hogy a felelet géptől,
vagy embertől származik-e."
Azt már Turing is látta, sőt elméletileg
bizonyította, hogy ha egy gép tökéletesen játsza az "utánzási
játékot", akkor a Turing teszt kérdésfeltevése ("Mesterséges vagy természetes intelligenciával állunk
szemben?") eldönthetetlen. A globális kommunikációs modellben
ugyanakkor a C gép igazából nem a
saját, hanem a sok-sok E1
,E2 ,E3 ,… felhasználó intelligenciájával
"játszik", így K-val
szemben emberi intelligenciák sokasága áll. E modell kísértetiesen hasonlít
Kempelen báró 200 évvel ezelőtti
"sakkozó automatájához", amelynek saját korában csodájára jártak, az
utókor pedig egy szélhámos szemfényvesztéseként tartja számon. Pedig Kempelen
"automatájában" csupán egyetlen pici, ámde zseniális emberke
kuporgott !
A probléma megfogalmazása igen egyszerű, ha
észrevesszük, hogy a globális kommunikáció modelljében a szerepek felcserélhetők,
azaz mindenki lehet kérdező és kérdezett, valamint fenti gondolatmenetünk
szerint a gép és a számtalan felhasználó sem különböztethető meg
információelméleti alapon.
Tételezzük fel, hogy a "fekete
dobozban" egy labirintus van, mely egy titkos ajtót rejt, amelyen
mindenképpen át kell jutni ahhoz, hogy a labirintus egyik feléből a
másikba jussunk. A B játékos ismeri az
ajtó titkát (ki tudja nyitni azt!), de úgy kell ezt bebizonyítania az A
játékosnak, hogy közben magát a titkot ne árulja el. Ezt nevezi a
nemzetközi szakirodalom "zero-knowledge proof"-nak, azokat az
eljárásokat, amelyek alkalmasak az ilyenfajta bizonyításra, "zero-knowledge
protocol"-nak
Íme egy általános eljárás (protocol) az előismeret
nélküli bizonyításra:
1.
Az A játékos a labirintus
bejáratánál áll, míg a B játékos eltűnik a labirintusban.
2.
Az A játékos két dolgot
kérhet B-től:
3.
Gyere ki a jobboldali folyosón!
4.
Gyere ki a baloldali folyosón !
5.
Mivel a B játékos a titkos ajtó
egyik oldalán állhat csak, így ahhoz, hogy a kérést mindenképpen teljesítse,
feltétlenül ki kell tudnia nyitni a titkos ajtót.
6. Az A játékos n-szer ismételheti meg a kérést és a B játékos mind az n-szer teljesíti.
Így a B
játékos bebizonyítja, hogy ismeri a titkot, de A-nak mégsem kell elárulnia azt. Ha csak egyszer játszák el a
2.-3.lépéseket (n=1), akkor az A
játékos bizalmatlanul mondhatná, hogy 1/2 valószínűséggel, véletlenül is
átjuthatott a titkos ajtón a B játékos. Ha azonban 10-szer, vagy akár 20-szor
ismétlik meg a 2.-3.lépéseket, akkor már mindössze a tévedés valószínűsége.
A zero-knowledge protocolok jelentősége
egyre nyilvánvalóbb, így a szakirodalomban és a gyakorlati információ védelemben
is egyre nagyobb szerepet töltenek be. A modell analógia alapján könnyen
belátható, hogy ilyen „labirintus” szituációban vagyunk minden bank automatánál,
kártyával történő fizetésnél, vagy akár telefonálásnál, vagy például az
e-mail boxunkba való belépésnél.
Szellemi relaxációként bemutatok néhány érdekes
példát a zero-knowledge proof alkalmazására.
Hogyan képes Valaki, aki éppen csak a sakkjáték
szabályait ismeri, méltó ellenfélként játszani, vagy akár legyőzni egy
sakk nagymestert?
Valaki kihívja egyszerre Gary Kasparovot és Anatolij Karpovot egy játszmára,
ugyanabban az időpontban és ugyanazon helyen, de két külön helyiségben (figyelemre méltó, hogy a kísérleti
elrendezés mennyire hasonlít a Turing-teszthez).
Valaki világossal játszik Kasparov és sötéttel Karpov ellen.
1.
Karpov, mint a világos figurákkal
játszó játékos megteszi a kezdőlépést. Valaki
megjegyzi a lépést és átmegy Kasparov helyiségébe, ahol Ő vezeti a világos
figurákat, így megteszi ugyanazt a lépést, amit Karpov tett.
2.
Ekkor megvárja Kasparov
válaszlépését, amelyet szintén megjegyez és átmegy Karpov helyiségébe, ahol Ő
játszik a sötét figurákkal, így meglépi ugyanazt a lépést, amit Kasparov
lépett.
3.
Ezt az eljárást folytatja
mindaddig, míg megnyeri valamelyik játszmát, vagy döntetlent játszik mindkettővel.
Így Valaki
valóban szinte nulla ismerettel bizonyítja be a gyanútlan résztvevőknek
(és nézőknek!), hogy nagymesteri szinten tud sakkozni.
Hogyan lehet egy csoport tagjainak átlagéletkorát
kiszámítani úgy, hogy senkinek az életkora ne derüljön ki?
Bár e kérdés felvetése úgy tűnik főleg
női társaságban aktuális, mégis a módszert számos igen komoly területen is
alkalmazhatjuk, ha például az életkor helyett jövedelem, vagyon, vagy akár szavazatok,
vagy más titkos adatok szerepelnek. Íme a problémához rendelhető
zero-knowledge protocol:
1.
Legyen az A csoporttag adata a, a B csoporttagé b, a C csoport tagé c.
2.
A választ egy tetszőleges (általában
véletlen) számot, legyen ez v és
képezi az a'=a+v számot, amit egy
borítékban átad B-nek.
3.
B a borítékban kapott számhoz hozzáadja a
saját adatát, azaz képezi az b'=a'+b számot,
amit egy borítékban átad C-nek.
4.
C a borítékban kapott számhoz hozzáadja a
saját adatát, azaz képezi az c'=b'+c számot,
amit egy borítékban továbbad.
5.
Az utolsó csoporttag a saját
borítékját átadja A-nak, aki a
borítékban kapott számból kivonja a csak általa ismert v értéket, majd elosztja a csoport létszámával, így megkapják a
csoport átlagértékét (pl. átlagéletkor), anélkül, hogy bárkinek az adata mások
számára kiderült volna.
Bírálható ez a protocol azzal, hogy túl nehézkes
az a megoldás, hogy minden csoport tag csak egymás után adhatja le adatát, azaz
az eljárás szekvenciális. Az eljárás könnyen "párhuzamosítható":
1.
Legyen az A csoport tag adata a, a B csoport tagé b, a C csoport tagé c.
2.
A választ egy tetszőleges véletlen
számot, legyen ez x és képezi az a+x számot.
3.
a+x-et az U urnába, míg x-et a V urnába dobja be.
4.
B választ egy tetszőleges véletlen számot,
legyen ez y és képezi az b+y számot.
5.
b+y-t
az U urnába, míg y-t a V urnába dobja
be.
6.
C választ egy tetszőleges véletlen
számot, legyen ez z és képezi a c+z számot.
7.
c+z-t az U urnába, míg z-t a V urnába dobja be.
A kiértékelés egyszerű, hiszen csak az U
urnában levő számok összegéből (a+x+b+y+c+z)
levonjuk a V urnában levő számok összegét (x+y+z), ekkor pontosan a csoport tagok adatainak összegét kapjuk (a+b+c), amelyet elosztunk a csoport
létszámmal, így pontosan az adatok átlagához jutunk. Világos, hogy mivel
az U és V urnába dobott számok utólag
már nem összepárosíthatók, a számítások közben az egyedi adatok nem
azonosíthatók, azaz úgy számítottuk ki a csoport átlag adatát, hogy közben
senkinek az egyéni adatára nem derült fény.
Turing idézett, úttörő jelentőségű
cikkében [TURING 50], demonstrációként bemutat egy elképzelt párbeszédet a K
kérdező és a V válaszadó között:
K: Kérem, írjon egy szonettet a Forth-i Híd
témájára (ez egy híd a Firth of Forth folyón Skóciában)
V: Ne számítson rám, sohasem tudtam verseket
írni.
K: Adja össze a 34957-et és a 70764-et.
V:
105621 (kb. 30 másodperc várakozás után jön a
válasz)
K: Tud sakkozni?
V: Igen.
K: A királyom e1-en áll és nincs más bábom. Az
Ön királya e3-on áll, a bástyája az a8-on. Ön következik. Mit lép?
V:
Bástya a1 matt. (15 másodperc múlva jön a
válasz)
E párbeszéd jól mutatja, hogy a K kérdező
erőteljes törekvése ellenére, amely az emberi intelligencia legjellemzőbb
„műfajait” (művészi hajlam, rutin műveletek, logikai
képesség) igyekszik tesztelni, a
válaszokból nem könnyen vonhatunk le a „természetes vagy mesterséges?”
kérdés megválaszolásához messzemenő következtetéseket. Az azonban
meghökkentő, hogy az utánzási stratégia legtöbb problémája éppen a
legegyszerűbb rutin kérdéssel, az összeadással kapcsolatban vethető
fel.
Azonnal feltűnik a hosszú válaszolási idő
(30 másodperc), ami gépi válasz esetén teljesen elfogadhatatlan, emberi válasz
esetén közepesnek tekinthető. Azt azonban kevesen veszik észre, hogy a V
válaszoló által megadott eredmény helytelen (a pontos eredmény: 105721) és a
tévedés is „inkább emberi” tulajdonság. Hiba lenne ugyanakkor elhamarkodottan a
V válaszolót egyértelműen embernek minősíteni, hiszen
számtalan érv szólhat a „gépi tévedés” mellett is. Példaként néhány ilyen hiba
lehetőség:
-
véletlen hardver hiba
-
programozási hiba
-
rendszer hiba
El kell ismernünk, hogy ha a V válaszoló
meg akarja téveszteni a K kérdezőt, akkor legalább olyan nehéz
feladata van, mint a K kérdezőnek, akinek e válaszok alapján
döntenie kell arról, hogy V gép, vagy ember. A fenti rövid párbeszéd
elemzéséből (amelyet idézett cikkében Turing igen részletesen megtesz)
kiderül, hogy Turing tesztje valóban „utánzó játék”, azaz V számára
kétféle stratégia követhető:
-
az ember utánozza a gépet
-
a gép utánozza az embert
Turing cikkében így foglalja össze módszerének
előnyeit:
„Az új problémafelvetés előnye az, hogy
elég éles határvonalat húz az ember fizikai és értelmi képességei között. Nem
akarjuk ugyanis büntetni a gépet azért, mert nem képes szépségversenyen
tündökölni, de az embert sem, mert veszít egy repülőgép elleni
versenyben.”
Márpedig az információs társadalomban a
Turing-teszt napi gyakorlattá válik és a globális kommunikációs rendszerek
fekete dobozában (mint arra az előző részben rávilágítottunk), a két
stratégia bábeli keveréke áll elő. Felmerül tehát ílymódon az információk
azonosíthatóságának, valódiságának, azaz az információ-biztonság
garantálhatóságának problémája, vagyis a „valós vagy virtuális információ?”
alapvető jelentőségű kérdése, amelyre mindenképpen egy
információ-alapú társadalomnak válaszolnia kell!
A mesterséges intelligencia éppen az emberi
racionalitás miatt, csak a jó, pozitív, „hasznos” emberi, illetve élő
tulajdonságokat igyekszik modellezni (lemásolni). Hiszen az emberiségnek eme
tulajdonságokkal lehet általában a teljesítményét maximalizálni. Attól jó egy
gép, ha „fáradhatatlan”, kiszámíthatóan, biztonságosan működik. Például az
emberi fáradást, betegségeket, vagy más tökéletlenséget senkinek nem áll
érdekében lemásolni, modellezni, gépi formában reprodukálni. Éppen ezért a
mesterséges (gépi) rendszerek tesztelésére olyan pozitív tulajdonságok,
paraméterek meglétét tételezzük fel, amelyekkel általában az ember (vagy az élő
organizmus) rendelkezik. Ilyen tulajdonságok például az organizmusban keletkező
hibák kijavítása, az organizmus reprodukáló, vagy alkalmazkodó képessége, stb.
A.Turing is arról beszél, hogy az ezredfordulón,
„a gépek elég jól fogják játszani az utánzó játékot” és ezalatt azt érti,
hogy „elég intelligensen lehet egy géppel kommunikálni”. Így tehát, ha Kempelen
Farkas módjára egy gépben elég ügyesen emberi intelligenciát helyezünk el
(éppen ez történik az e-kommunikációs rendszerek fekete dobozában!), azaz
„virtuális gépembert” készítünk, akkor a saját teljesítményközpontúságunk
akadályoz meg abban, hogy az utánzó játékkal, mint tesztelési lehetőséggel
célhoz érjünk, ha a gépet és az embert akarjuk megkülönböztetni egymástól.
Turing fent idézett példája tükrözi azt a
humánus személyiséget, aki nem tud a valódi, a szó szoros értelmében vett gép –
ember viszonyon túllépni, akinek látnoki képzelőereje sem volt képes a
tiszta játékszabályokon túlra látni. Ezért csupa tényszerű, vagy konkrét
emberi cselekvésre irányuló kérdés (kérés) képezi a képzeletbeli párbeszédeit.
Kritikája, probléma listája is mélyen emberi! A valóságos jelenségvilágból nem
tud (valószínűleg nem is akar!) kiszakadni. Ezért talán joggal hitte azt,
hogy a tesztje valóban el tudja dönteni a „tudnak-e a gépek gondolkodni?”,
avagy a „természetes vagy mesterséges intelligencia?” kérdését.
www.loebner.net/Prizef/TuringArticle.html