Amazon Alexa’nın Baş Araştırma Görevlisi Turing Testinin Geçersiz Olduğunu Savundu

Rohit Prasad, Amazon’ (AMZN ) un vice president ve baş bilim insanı, son olarak uzun süredir AI modellerinin sofistike düzeyini ölçmek için kullanılan Turing testinin emekliye ayrılmasını ve AI için bir referans olarak kullanılmamasını savundu.

Bilgisayar bilimcisi ve matematikçi Alan Turing, Turing testi kavramını 70 yıldan fazla bir süre önce ortaya attı. Turing testinin amacı, makine zekasının insan zekasıyla aynı düzeyde olup olmadığını belirlemekti. Turing, makinelerin insan gibi konuşma davranışları sergileyerek insan gözlemcisinin makine ve insan konuşması arasındaki farkı ayırt edemeyeceğini savundu.

Turing Testi Limitasyonları

Prasad, Turing testinin birçok yönden sınırlı olduğunu ve Turing’in自己 de bu sınırlamalara dikkat çektiğini savundu ilk makalesinde. AI, hayatımızın her alanında daha da entegre hale geldikçe, insanlar AI’nin insanlardan ayırt edilemeyecek düzeyde zeki olmasıyla ilgilenmiyor, aksine AI ile olan etkileşimlerinin sorunsuz olmasıyla ilgileniyorlar, diye savundu Prasad. Bu nedenle, Turing testi geçersiz kabul edilmeli ve daha faydalı referanslar ile değiştirilmelidir.

Prasad, birçok erken chatbot’un Turing testini geçmek amacıyla tasarlandığını ve son yıllarda bazı chatbot’ların insan gözlemcilerinin üçte birini başarıyla kandırdığını (Turing testini geçmek için gereken seviye) belirtti. Ancak, insan konuşma kalıplarını başarıyla taklit edebilme makinenin gerçekten “zeki” olduğu anlamına gelmez. AI modelleri bir alanda çok yetenekli olabilirken, diğer alanlarda çok yetersiz olabilir ve genel bir zeka düzeyine sahip olmayabilir. Buna rağmen, Turing testi hala chatbot’lar ve dijital asistanlar için yaygın olarak kullanılan bir referans olarak kabul ediliyor ve Prasad, iş liderleri ve gazetecilerin sürekli olarak Alexa’nın Turing testini geçebilecek olup olmayacağını sorduklarını belirtti.

Prasad’a göre, Turing testini kullanarak makine zekasını değerlendirmenin temel sorunlarından biri, makinelerin bilgiyi arama ve hızlı hesaplamalar yapma yeteneklerini几乎 tamamen göz ardı etmesidir. AI programları, karmaşık matematik ve coğrafya sorularına yanıt verirken insanları kandırmak için yapay beklemeler ekler, ancak bu sorulara neredeyse anında cevap verebilirler. Ayrıca, Turing testi, AI’nin dış sensörler tarafından toplanan verileri kullanarak dünyayla etkileşim kurma yeteneğini hesaba katmaz ve yalnızca metin iletişimine dayanır.

Yeni Referanslar Oluşturmak

Prasad, zekayı ölçmek için yeni yöntemler geliştirilmesini savundu, bu yöntemler daha genel bir zeka türünü değerlendirmeye daha uygun olmalıdır. Bu testler, AI’nin modern toplumda nasıl kullanıldığını ve insanların AI’den neler beklediğini yansıtmalıdır. Testler, AI’nin insan zekasını nasıl geliştirdiğini ve insanların günlük hayatlarını nasıl iyileştirdiğini belirlemelidir. Ayrıca, bir test, AI’nin insan benzeri zeka özelliklerini, dil yetkinliği, öz-denetim ve “ortak sentido” gibi özellikleri nasıl sergilediğini anlamalıdır.

AI araştırmasının güncel ve önemli alanları, zoals akıl yürütme, adillik, konuşma ve duyusal anlayış, Turing testi tarafından değerlendirilmez, ancak çeşitli yollarla ölçülebilir. Prasad, bu zeka özelliklerini ölçmenin bir yolu, zorlukları oluşturan görevlere ayırarak olduğunu açıkladı. Bir başka değerlendirme yöntemi, insan-bilgisayar etkileşimi için büyük ölçekli gerçek dünya zorluğu oluşturmaktır.

Amazon, Alexa Ödülü’nü oluşturduğunda, sosyal botların 20 dakika boyunca insanlarla konuşmasını gerektiren bir ölçüt oluşturdu. Botlar, teknoloji, spor, politika ve eğlence gibi çeşitli konularda tutarlı bir şekilde konuşma yeteneklerine göre değerlendirildi. Müşteriler, geliştirme aşamasında botları puanladı ve botlarla tekrar konuşmak isteyip istemediklerine göre puan verdiler. Final turunda, bağımsız hakemler, 5 puanlık bir ölçek kullanarak botları değerlendirdi. Hakemlerin kullandığı ölçüt, AI’nin önemli insan özelliklerini, zoals empati, gerektiğinde sergilemesine izin veren yöntemlere dayanıyordu.

Sonuç olarak, Prasad, AI güçlendirilmiş cihazların artan yaygınlığının, AI’nin ilerlemesini ölçmek için önemli bir fırsat olduğunu savundu, ancak bu yeni fırsattan yararlanmak için farklı ölçütler benötimiz.

“Bu tür AI’ler, görevlerin sürekli artan sayısında uzman olmalıdır, bu da görev özgü zeka yerine daha genel öğrenme yeteneği ile mümkündür” diye açıkladı Prasad. “Bu nedenle, önümüzdeki on yıl ve ötesi için, AI hizmetlerinin, konuşma ve proaktif yardım yetenekleri ile ambiente cihazlardaki faydası, bir test olarak değerlidir.”