AGI og fremtidens AI

Hva er Turing-testen og hvorfor er den viktig?

mm
Legg til Unite.AI blant dine foretrukne kilder på Google

Hvis du har vært rundt om kunstig intelligens (AI), har du uten tvil hørt om ‘Turing-testen‘. Dette var en test som først ble foreslått av Alan Turing i 1950, og testen var designet for å være det ultimate eksperimentet på om en AI har nådd menneske-lignende intelligens. Konseptuelt, hvis AI-en klarer å bestå testen, har den nådd en intelligens som er lik eller ikke å kunne skille fra en menneske.

Vi skal utforske hvem Alan Turing er, hva testen er, hvorfor den er viktig, og hvorfor definisjonen av testen kanskje må utvikles.

Hvem er Alan Turing?

Turing er en eksentrisk britisk matematiker som er kjent for sine futuristiske og banebrytende ideer.

I 1935, i en alder av 22, vant hans arbeid med sannsynlighetsteori ham et stipend ved King’s College, University of Cambridge. Hans abstrakte matematiske ideer førte ham i en helt annen retning i et felt som ennå ikke var oppfunnet.

I 1936, publiserte Turing en artikkel som nå er anerkjent som grunnlaget for datavitenskap. Her oppfant han konseptet med en ‘Universal Maskin’ som kunne dekode og utføre enhver sett med instruksjoner.

I 1939, ble Turing rekruttert av den britiske regjeringens kode-knusningsavdeling. På den tiden brukte Tyskland en såkalt ‘Enigma-maskin‘ for å kryptere alle sine militære og maritime signaler. Turing utviklet raskt en ny maskin (‘Bombe’) som var i stand til å knekke Enigma-meldinger på en industriell skala. Dette har blitt ansett som avgjørende for å hjelpe med å motstå Nazi-Tysklands aggressive handlinger.

I 1946, returnerte Turing til å arbeide med sin revolusjonære ide som ble publisert i 1936, for å utvikle en elektronisk datamaskin, i stand til å kjøre forskjellige typer beregninger. Han produserte en detaljert design for det som ble kalt Automatic Computing Engine (ACE.)

I 1950, publiserte Turing sitt banebrytende arbeid som spurte om en “Maskin Kan Tenke?“. Dette arbeidet forandret fullstendig både datavitenskap og AI.

I 1952, etter å ha blitt anmeldt til politiet av en ung mann, ble Turing dømt for grov uanstendighet på grunn av hans homoseksuelle aktiviteter. På grunn av dette ble hans sikkerhetsgodkjenning for regjeringen inndratt, og hans karriere ble ødelagt. For å straffe ham ble han kjemisk kastrert.

Med hans liv i stykker ble han senere funnet i hans hjem av hans rengjøringsdame den 8. juni 1954. Han hadde dødd av cyanidforgiftning dagen før. En delvis spist eple lå ved siden av hans kropp. Obduksjonsrapporten var selvmord.

Heldigvis fortsetter hans arv å leve videre.

Hva er Turing-testen?

I 1950, publiserte Alan Turing en banebrytende artikkel med tittelen “Computing Machinery and Intelligence” i Mind-magasinet. I denne detaljerte artikkelen ble spørsmålet “Kan Maskiner Tenke?” foreslått. Artikkelen foreslo å forlate forsøket på å definere om en maskin kan tenke, og i stedet teste maskinen med ‘imitasjonsspillet’. Dette enkle spillet spilles med tre personer:

  • en mann (A)
  • en kvinne (B),
  • og en forhører (C) som kan være av begge kjønn.

Konseptet med spillet er at forhøreren befinner seg i et rom som er adskilt fra både mannen (A) og kvinnen (B), målet er for forhøreren å identifisere hvem mannen er, og hvem kvinnen er. I dette tilfelle er målet for mannen (A) å bedra forhøreren, mens kvinnen (B) kan forsøke å hjelpe forhøreren (C). For å gjøre dette rettferdig, kan ingen verbale hint brukes, i stedet bare skrevne spørsmål og svar som sendes frem og tilbake. Spørsmålet blir da: Hvordan vet forhøreren hvem han skal stole på?

Forhøreren kjenner bare dem ved etikettene X og Y, og ved slutten av spillet sier han bare enten ‘X er A og Y er B’ eller ‘X er B og Y er A’.

Spørsmålet blir da, hvis vi fjerner mannen (A) eller kvinnen (B), og erstatter personen med en intelligent maskin, kan maskinen bruke sitt AI-system til å bedra forhøreren (C) til å tro at det er en mann eller en kvinne? Dette er i essensen naturen til Turing-testen.

I andre ord, hvis du kommuniserer med et AI-system uten å vite det, og du antar at ‘entiteten’ på den andre siden er et menneske, kan AI-en bedra deg uendelig?

Hvorfor er Turing-testen viktig?

I Alan Turings artikkel antydet han at han trodde at Turing-testen kunne bli slått. Han sier: “innen år 2000 tror jeg at det vil være mulig å programmere datamaskiner, med en lagringskapasitet på omtrent 109, til å spille imitasjonsspillet så godt at en gjennomsnittlig forhører ikke vil ha mer enn 70 prosent sjanse til å gjøre riktig identifikasjon etter fem minutters spørsmål.

Når vi ser på Turing-testen gjennom et moderne perspektiv, ser det ut til å være svært mulig at et AI-system kan bedra et menneske i fem minutter. Hvor ofte har mennesker interagert med støtte-chatboter uten å vite om chatboten er et menneske eller en bot?

Det har vært mange rapporter om at Turing-testen er blitt bestått. I 2014, ble et chatbot-program kalt Eugene Goostman, som simulerer en 13-årig ukrainsk gutt, sagt å ha bestått Turing-testen på en begivenhet organisert av University of Reading. Chatboten overbeviste angivelig 33 prosent av dommerne ved Royal Society i London om at det var et menneske. Likevel var kritikerne raskt ute med å peke på testens mangler, det faktum at så mange dommere ikke var overbevist, varigheten av testen (bare fem minutter), samt mangelen på fremkommente bevis for denne prestasjonen.

I 2018, gjorde et Google Duplex-reservasjonsystem med hjelp av Google Assistant, et telefonopppring til en frisørsalong for å bestille en time for en hårfjerning. I dette tilfelle introduserte AI-systemet seg ikke som AI, og under samtalen utga det seg for å være et menneske mens det snakket med en salongs resepsjonist. Etter en kort utveksling, ble en hårfjerning suksessfullt bestilt og begge parter hang opp.

https://youtu.be/0YaAFRirkfk

Likevel, i en tid med naturlig språkbehandling (NLP), med dets underfelt av naturlig språkforståelse (NLU) og naturlig språktolkning (NLI), må spørsmålet stilles, om en maskin spør og svarer på spørsmål uten å fullstendig forstå konteksten bak det den sier, er maskinen virkelig intelligent?

Når vi ser på teknologien bak Watson, en datamaskin i stand til å svare på spørsmål stilt på naturlig språk, utviklet av IBM for å slå Jeopardy-mestere, blir det tydelig at Watson kunne slå verdensmestrene ved å laste ned en stor del av verdens kunnskap via internettet, uten å virkelig forstå konteksten bak dette språket. Det var 200 millioner sider med informasjon, fra en rekke kilder, inkludert Wikipedia. Det var en begrensning på plass som sa at Watson ikke kunne få tilgang til internettet mens det spilte en kamp, men dette er bare en liten begrensning for en AI som kan få tilgang til all menneskelig kunnskap før kampen begynner.

Tilsvarende som en søkemotor, ble nøkkelord og referansepunkter lagt til. Hvis en AI kan oppnå dette nivået av forståelse, bør vi vurdere at, basert på dagens fremgang i teknologi, å bedra et menneske i 5 eller 10 minutter ikke er nok til å sette standarden høyt nok.

Bør Turing-testen utvikles?

Turing-testen har gjort en bemerkelsesverdig jobb med å stå testen av tid. Likevel, AI har utviklet seg dramatisk siden 1950. Hver gang AI oppnår en prestasjon som vi hevdet bare mennesker var i stand til, setter vi standarden høyere. Det vil bare være et spørsmål om tid før AI vil kunne bestå Turing-testen som vi forstår den.

Når vi ser på historien til AI, er det ultimate målet for å avgjøre om AI kan oppnå menneske-lignende intelligens nesten alltid basert på om det kan slå mennesker i forskjellige spill. I 1949, publiserte Claude Shannon sine tanker om hvordan en datamaskin kunne bli laget for å spille sjakk, da dette ble ansett som det ultimate målet for menneskelig intelligens.

Det var ikke før 10. februar 1996, etter en møre tre timers kamp, at verdensmester i sjakk, Garry Kasparov tapte den første kampen i en seks-kamp mot Deep Blue, en IBM-datamaskin i stand til å vurdere 200 millioner trekk per sekund. Det tok ikke lang tid før sjakk ikke lenger ble ansett som det ultimate målet for menneskelig intelligens. Sjakk ble erstattet med spillet Go, et spill som oppstod i Kina for over 3000 år siden. Standarden for AI til å oppnå menneske-lignende intelligens ble flyttet opp.

I oktober 2015, spilte AlphaGo sin første kamp mot den regjerende tre-ganger europeiske mester, Mr. Fan Hui. AlphaGo vant den første kampen mot en Go-professional med en score på 5-0. Go er ansett som det mest sofistikerte spillet i verden, med sine 10360 mulige trekk. Plutselig ble standarden flyttet opp igjen.

Til slutt ble argumentet at en AI måtte kunne slå lag av spillere i MMORPG (massivt multi-spiller online-rollespill). OpenAI tok raskt opp utfordringen ved å bruke dyp forsterkninglæring.

Det er på grunn av denne konsistente flyttingen av den bokstavelige standarden at vi bør vurdere en ny moderne definisjon av Turing-testen. Den nåværende testen kan være for avhengig av bedrageri, og teknologien som er i en chatbot. Kanskje, med utviklingen av robotikk, vil vi kreve at en AI for å virkelig oppnå menneske-lignende intelligens, må kunne interagere og “leve” i vår virkelige verden, i stedet for et spill-miljø eller et simulert miljø med sine definerte regler.

Hvis, i stedet for å bedra oss, en robot kan kommunisere med oss som et menneske, ved å ha samtaler, foreslå ideer og løsninger, kanskje vil Turing-testen bare bli bestått da. Den ultimate versjonen av Turing-testen kan være når en AI nærmer seg et menneske, og forsøker å overbevise oss om at det er selv-bevisst.

Da vil vi også ha oppnådd kunstig generell intelligens (AGI). Det vil da være uunngåelig at AI/roboten raskt vil overgå oss i intelligens.

Antoine er en visjonær leder og medgrunnlegger av Unite.AI, drevet av en urokkelig lidenskap for å forme og fremme fremtiden for AI og robotikk. En serial entrepreneur, han tror at AI vil være like disruptiv for samfunnet som elektrisitet, og blir ofte fanget i å prise potensialet for disruptive teknologier og AGI.

Som en futurist, er han dedikert til å utforske hvordan disse innovasjonene vil forme vår verden. I tillegg er han grunnlegger av Securities.io, en plattform som fokuserer på å investere i banebrytende teknologier som definerer fremtiden og omformer hele sektorer.