Tudnak a gépek gondolkodni?

Alan Turing 1950-ben vetette papírra a kérdést: Tudnak gépek gondolkodni? Ezt azonban túl általános kérdésnek tartotta, ami elfér egy Gallup kérdőíven, de nem egy tudományos esszében. Kitalált egy imitációs játék nevű társasjátékot, aminek alapvetően semmi köze nincs a mesterséges intelligenciához, de ez alapján már fel tudott tenni egy specifikusabb kérdést, ami már így szólt: Vajon létezhet olyan digitális számítógép, ami jól játszaná az imitációs játékot?

Az imitációs játéknak három résztvevője van, egy férfi, egy nő és egy bíró. Az utóbbinak az előbbi kettő írott válaszai alapján kell kitalálnia, hogy mi a válaszadók neme. Erre a sémára épül fel a mesterséges intelligenciát mérő Turing-teszt, amiben az egyik résztvevőt lecserélik egy gépre, amely az emberek intelligens viselkedését imitálja. A bírónak azt kell kitalálnia, hogy mikor kap választ géptől, és mikor embertől.

Turing idejében még nem léteztek olyan hardverek és szoftverek,  amikkel akár csak megközelítőleg szimulálni lehetett volna egy emberi társalgást. A számítógéptudomány negyven év szakadatlan fejlődés után jutott el arra a szintre, hogy érdemes volt ismét elővenni Turing értekezését. 1990-ben Hugh Loebner megalapított egy díjat, amit a mesterséges intelligencia úttörőinek osztanak ki évről évre. Ennek Loebner-díj a neve, az Alan Turingról elnevezett Turing-díjat nem a mesterséges intelligencia, hanem a számítógéptudományban elért nagy horderejű technikai újításokért ítélik oda (a 250 ezer dolláros díjat az Intel és a Google szponzorálja).

Nem minden ember robot

A díjért folyó verseny szabálya nagyon egyszerű, a csevegőrobotoknak arról kell meggyőzniük a bírákat, hogy ők valójában emberek. Egy kör 25 percig tart, és a bírák csak egy online felületen léphetnek kapcsolatba a robottal, valamint az emberi önkéntessel, akinek szintén válaszolnia kell minden feltett kérdésre. Ha egy csevegőrobot a bírák több mint felét átveri, akkor tervezője elnyeri a százezer dolláros Loebner-díjat, valamint egy Turing arcképével díszített aranyérmet.

A fődíjat még senki sem vitte el, és néhány kivételtől eltekintve a bírák mindig pontosan tudták, hogy mikor csevegnek emberrel. Emberek is segítették a gépeket, és egyszer azért ment át egy robot a teszten, mert az önkéntes résztvevő nem tartotta be a szabályokat, és robotként próbált viselkedni.

Amikor a versenyzők egyetlen bírát sem tudnak átverni, a leginkább emberszerű robot fejlesztőit bronzéremmel jutalmazzák.

Macskajaj

Sokan kritizálják a Loebner-díjért folyó versenyt, mert az emberek között is vannak olyanok, akik nem mennének át a Turing-teszten, de ettől még intelligensek. Michael Frank, a Stanford Egyetem nyelvi laboratóriumának vezetője szerint sokat elárul a díjról, hogy a beszélgetésben nem adnak feladatot a számítógépnek. A mesterséges intelligencia szakértője szerint a kötetlen társalgás sokkal egyszerűbb, mint amikor valamilyen feladatot is meg kell oldani. A Turing-teszten viszont csak olyan csevegőrobotok indulnak, amelyek egyetlen célja a bírák átverése.

Az egyik idei versenyző például azzal ért el sikereket, hogy robotja tinilánynak álcázta magát. Lady Gagáról és a divatról fecsegett. Aztán egyszer csak kijelentette: Én egy macska vagyok. Ezzel bukott le.

Loebner elismeri, hogy a verseny nem szigorú akadémiai teszt, de ő nem akar változtatni Turing eredeti elképzelésén.

Rugalmatlan gondolkodás

Most a legjobb mesterséges intelligenciák is csak egyetlen feladatra vannak kihegyezve. Az IBM Watson szuperszámítógép például elveri az embereket a Jeopardy vetélkedőben, de alighanem elfüstölne attól a kérdéstől, hogy „Megoldanád az adóproblémámat?“ Noah Goodman, aki szintén a Stanfordon kutatja a mesterséges intelligenciát, a számítógépek rugalmatlanságában látja a legnagyobb problémát.

Frank és Goodman szerint fontos, hogy a gépek a társalgás kontextusát is érzékeljék, tudjanak a sorok között olvasni. Azt a kérdést, hogy „Iszunk egy kávét?“, elutasíthatjuk azzal, hogy „Vissza kell vinnem néhány könyvet a könyvtárba“. Ebben nincs benne szó szerint a nemleges válaszunk, és a számítógépek nem veszik észre az összefüggést. Sokszor csak utalunk valamire, ami korábban elhangzott a beszélgetés során, és mindenkinek van egy általános tudása a világ működéséről, ami szükségtelenné teszi bizonyos információk kimondását.

Az igazán jó általános célú mesterséges intelligenciának nem azt kell megértenie, hogy mit mondunk neki, hanem azt, hogy mire gondolunk. Ehhez pedig Goodman szerint arra kell megtanítani a gépeket, hogy jobban tudjanak találgatni.