Pexels/Google Deepmind, CC BY-SA

1950'de İngiliz bilgisayar bilimcisi Alan Turing şu soruyu yanıtlamak için deneysel bir yöntem önerdi: Makineler düşünebilir mi? Bir insanın, beş dakikalık sorgulamadan sonra yapay zekalı (AI) bir makineyle mi yoksa başka bir insanla mı konuştuğunu anlayamaması halinde, bunun, yapay zekanın insan benzeri zekaya sahip olduğunu gösterebileceğini öne sürdü.

Her ne kadar yapay zeka sistemleri Turing'in yaşamı boyunca testini geçmekten uzak kalmış olsa da Turing şunu tahmin etti:

“[...] yaklaşık elli yıl içinde bilgisayarları, taklit oyununu o kadar iyi oynamalarını sağlayacak şekilde programlamak mümkün olacak ki, ortalama bir sorgulayıcının, beş dakikalık bir sorgulamadan sonra doğru tanımlamayı yapma şansı %70'ten fazla olmayacak. sorgulama.

Bugün, Turing'in teklifinden 70 yıldan fazla bir süre sonra, hiçbir yapay zeka onun ana hatlarını çizdiği belirli koşulları yerine getirerek testi başarıyla geçmeyi başaramadı. Bununla birlikte, şu şekilde bazı başlıklar yansıtmak, birkaç sistem oldukça yaklaştı.

Yakın tarihli bir deney GPT-4 (ChatGPT'nin arkasındaki yapay zeka teknolojisi) dahil olmak üzere üç büyük dil modelini test etti. Katılımcılar iki dakika boyunca başka bir kişiyle veya bir yapay zeka sistemiyle sohbet etti. Yapay zekadan küçük yazım hataları yapması ve eğer testçi çok agresif davranırsa işi bırakması istendi.

Bu yönlendirmeyle yapay zeka, test uzmanlarını kandırma konusunda iyi bir iş çıkardı. Test uzmanları, bir yapay zeka botuyla eşleştirildiğinde, yalnızca %60 oranında bir yapay zeka sistemiyle konuşup konuşmadıklarını doğru bir şekilde tahmin edebildiler.

Doğal dil işleme sistemlerinin tasarımında kaydedilen hızlı ilerleme göz önüne alındığında, yapay zekanın önümüzdeki birkaç yıl içinde Turing'in orijinal testini geçtiğini görebiliriz.

Peki insanları taklit etmek gerçekten zeka için etkili bir test midir? Değilse, yapay zekanın yeteneklerini ölçmek için kullanabileceğimiz alternatif ölçütler nelerdir?

Turing testinin sınırlamaları

Turing testini geçen bir sistem bize biraz Zeki olduğunun kanıtı olsa da bu test kesin bir zeka testi değildir. Sorunlardan biri "yanlış negatifler" üretebilmesidir.

Günümüzün büyük dil modelleri genellikle insan olmadıklarını hemen ilan edecek şekilde tasarlanmıştır. Örneğin, ChatGPT'ye bir soru sorduğunuzda, genellikle cevabının başında "bir yapay zeka dil modeli olarak" ifadesi yer alır. Yapay zeka sistemleri Turing testini geçme yeteneğine sahip olsa bile bu tür bir programlama bu yeteneği geçersiz kılacaktır.

Test ayrıca belirli türde "yanlış pozitif" risklerini de taşıyor. Filozof Ned Block olarak işaret 1981 tarihli bir makalede, bir sistemin Turing testini, herhangi bir olası girdiye insan benzeri bir yanıt verecek şekilde sabit kodlanmasıyla geçebileceği düşünülebilir.

Bunun ötesinde Turing testi özellikle insan bilişine odaklanıyor. Yapay zeka bilişi insan bilişinden farklıysa uzman bir sorgulayıcı, yapay zekaların ve insanların performans açısından farklılık gösterdiği bazı görevleri bulabilecektir.

Bu sorunla ilgili olarak Turing şunu yazdı:

Bu itiraz çok güçlüdür, ama en azından şunu söyleyebiliriz: Taklit oyununu tatmin edici bir şekilde oynayacak bir makine yapılabilirse, bu itirazdan rahatsız olmamıza gerek yok.

Başka bir deyişle, Turing testini geçmek bir sistemin akıllı olduğuna dair iyi bir kanıt olsa da, başarısız olmak bir sistemin akıllı olduğuna dair iyi bir kanıt değildir. değil akıllı.

Üstelik test, yapay zekaların bilinçli olup olmadığı, acıyı ve zevki hissedip hissedemedikleri veya ahlaki öneme sahip olup olmadıkları konusunda iyi bir ölçü değil. Pek çok bilişsel bilim adamına göre bilinç, çalışan bir belleğe sahip olmak, üst düzey düşünceler ve kişinin çevresini algılama ve vücudunun onun etrafında nasıl hareket ettiğini modelleme yeteneği de dahil olmak üzere belirli bir zihinsel yetenekler kümesini içerir.

Turing testi yapay zeka sistemlerinin olup olmadığı sorusuna cevap vermiyor bu yeteneklere sahip.

Yapay zekanın büyüyen yetenekleri

Turing testi belli bir mantığa dayanmaktadır. Yani: insanlar zekidir, dolayısıyla insanları etkili bir şekilde taklit edebilen her şeyin akıllı olması muhtemeldir.

Ancak bu fikir bize zekanın doğası hakkında hiçbir şey söylemiyor. Yapay zekanın zekasını ölçmenin farklı bir yolu, zekanın ne olduğu hakkında daha eleştirel düşünmeyi içerir.

Şu anda yapay zekayı veya insan zekasını güvenilir bir şekilde ölçebilecek tek bir test yok.

En geniş düzeyde zekayı şu şekilde düşünebiliriz: kabiliyet Farklı ortamlarda çeşitli hedeflere ulaşmak için. Daha akıllı sistemler, daha geniş bir çevre yelpazesinde daha geniş bir hedef yelpazesine ulaşabilen sistemlerdir.

Bu nedenle, genel amaçlı yapay zeka sistemlerinin tasarımındaki ilerlemeleri takip etmenin en iyi yolu, bunların çeşitli görevlerdeki performansını değerlendirmektir. Makine öğrenimi araştırmacıları bunu yapan bir dizi kıyaslama geliştirdi.

Örneğin, GPT-4 doğru cevap verebilen Soruların %86'sı çok görevli dil anlayışında - üniversite düzeyindeki çeşitli akademik konularda çoktan seçmeli testlerdeki performansı ölçen bir kıyaslama.

Ayrıca olumlu puan aldı AjanBench, büyük bir dil modelinin, örneğin web'de gezinerek, çevrimiçi ürün satın alarak ve oyunlarda rekabet ederek bir aracı gibi davranma yeteneğini ölçebilen bir araçtır.

Turing testi hala geçerli mi?

Turing testi, yapay zekanın insan davranışını simüle etme yeteneğinin bir taklidi ölçüsüdür. Büyük dil modelleri uzman taklitçilerdir ve bu da artık Turing testini geçme potansiyellerine yansıyor. Ancak zeka taklitle aynı şey değildir.

Ulaşılması gereken hedefler kadar çok sayıda zeka türü vardır. Yapay zekanın zekasını anlamanın en iyi yolu, onun bir dizi önemli yeteneği geliştirmedeki ilerlemesini izlemektir.

Aynı zamanda konu yapay zekanın akıllı olup olmadığı sorusuna geldiğinde "hedefleri değiştirmeye" devam etmememiz önemli. Yapay zekanın yetenekleri hızla geliştiğinden, yapay zeka zekası fikrini eleştirenler sürekli olarak yapay zeka sistemlerinin tamamlamakta zorlanabileceği yeni görevler buluyor ancak bunların üzerinden atladıklarını görüyorlar. bir engel daha.

Bu ortamda ilgili soru, yapay zeka sistemlerinin akıllı olup olmadığı değil, daha doğrusu ne olduğudur. çeşitleri sahip olabilecekleri zeka.

Simon Goldstein, Doçent, Dianoia Felsefe Enstitüsü, Avustralya Katolik Üniversitesi, Avustralya Katolik Üniversitesi ve Cameron Domenico Kirk-Giannini, Yardımcı Doçent, Felsefe Rutgers Üniversitesi

Bu makale şu adresten yeniden yayınlandı: Konuşma Creative Commons lisansı altında. Okumak Orijinal makale.