При этом он не только был настроен оптимистично по поводу перспектив, но и, возможно, наслаждался ими: его друг Робин Ганди вспоминал, что когда Тьюринг читал некоторые пассажи в своей основополагающей работе «Тест Тьюринга», он «всегда улыбался, иногда хихикал». Как минимум это дает нам повод усомниться в грустном изображении Тьюринга в биографическом фильме 2014 года «Игра в имитацию».
Тьюринг повлиял на то, как мы видим ИИ — тест Тьюринга часто приводят в качестве важного порога, который должен преодолеть искусственный интеллект на пути к истинному интеллекту. Если машинный интеллект сможет обмануть человека в процессе разговора, предположил Тьюринг, это будет очень важный момент.
Кроме того, на тест Тьюринга часто ссылались в изображениях роботов и искусственной жизни в популярной культуре — из последних можно припомнить «Из машины» Алекса Гарленда. Чаще всего, эти литературные представления показывали тест Тьюринга неверно, превращая его в чистую меру того, может ли робот превзойти человека. Оригинальный тест Тьюринга предназначался не для этого, а скорее для принятия решения, можно ли посчитать, что машина думает в манере, неотличимой от человеческой, — и это, как говорил сам Тьюринг, зависит от того, какие вопросы вы задаете.
Более того, есть много других аспектов человечества, которыми пренебрегает этот тест — поэтому некоторые исследователи разрабатывают новые варианты теста Тьюринга, которым не обязательно поддерживать правдоподобный разговор.
Возьмем, к примеру, игры. Чтобы соперничать с человеческими когнитивными возможностями или превзойти их в чем-то более сложном, чем простой перебор цифр, Тьюринг предположил, что машина может начать с шахмат — игры, которая ассоциируется со стратегическим мышлением. После победы Deep Blue над чемпионом мира по шахматам Гарри Каспаровым в 1997 году, мы явно пересекли этот порог. Теперь у нас есть алгоритмы, которые чуть ли не всесильны (в долгосрочной перспективе) при игре в покер.
А как насчет чего-то более творческого и невыразимого, вроде музыки? Машины и здесь могут нас надурить. Уже существует музыкальный компьютер lamus, который производит настолько сложные работы, что они достойны внимания профессиональных музыкантов. Разработчик lamus Франциско Вико из Университета Малаги и его коллеги провели тест Тьюринга, попросив 250 субъектов — половина из которых была представлена профессиональными музыкантами — прослушать одну из композиций «ламуса» и музыку похожего стиля, написанную людьми, и решить, кто есть кто. «Произведения компьютера вызывали те же чувства и эмоции, что и написанные людьми, опрашиваемые не могли их различить, — говорит Вико. — Похожие результаты мы могли получить, подбросив монетку».
Некоторые утверждают, что компьютерная поэзия тоже прошла тест, хотя с оговоркой, мол, судьи попались не проницательные. Вдумайтесь в строку: «О, сладкий запах твой, алмазная архитектура».
Есть еще «сенсорный тест Тьюринга». Сам Тьюринг утверждал, что если мы когда-нибудь обнаружим материал, который может идеально имитировать человеческую кожу, едва ли мы будем пытаться сделать машину человечней, наращивая ей искусственное мясо. Тем не менее робот Ава в фильме «Из машины» показал, что это целесообразно, так как такая машина идеально вольется в человеческое общество.
Наша текущая мотивация немного отличается. Мы знаем, что современные протезы конечностей могут существенно уменьшать психологическое и эмоциональное воздействие, оказываемое на их носителей. Для этого, к примеру, инженер-механик Джон-Джон Кабибихан из Университета Катара и его коллеги работают над материалами, которые на вид и на ощупь неотличимы от человеческой кожи. В начале этого года он и его коллеги сообщили, что создали мягкий силиконовый полимер, который, будучи нагретым до температуры тела с помощью подкожных электронных нагревателей, напоминает реальную кожу. Ученые создали искусственную руку, обернув напечатанный на 3D-принтере резиновый скелет электрически нагретым полиметром и прикасались им к предплечьям людей, чтобы те не видели. Участники теста не смогли провести четких различий между прикосновениями искусственных и настоящих конечностей.
Аве точно понравится, но некоторые исследователи роботов считают, что существуют весьма веские этические причины оставлять зазор между людьми и роботами.
Несколько более прозаической причиной необходимости разработки новых вариаций теста Тьюринга может быть задача не обмануть человека, а просто определить возможности машины. Ученый из области информатики Стюарт Геман из Брауновского университета в Провиденсе, штат Род-Айленд, и сотрудники Университета Джона Хопкинса в Балтиморе недавно описали «визуальный тест Тьюринга» для системы компьютерного зрения, которая научилась извлекать осмысленные отношения и тезисы из сцены, как это делаем мы, а не просто идентифицировать отдельные объекты. Такая способность станет чрезвычайно важной в свете развития систем шпионажа и биометрического сканирования.
К примеру, глядя на уличную сцену, компьютер может ответить на вопросы: «Идет ли первый человек по тротуару?», «Взаимодействует ли второй человек с каким-нибудь объектом?», «Разговаривают ли человек два и человек три?».
Что касается оригинального теста Тьюринга, его будущее, вероятно, будет в Интернете. Онлайн-игроки уже иногда сомневаются в том, соперничают они с человеком или с игровым ботом — а некоторые вообще предпочитают играть с ботами. Некоторые общаются с ботами в чатах.
В прошлом году алгоритм, разработанный командой российских программистов, убедил одно из трех судей в ходе коротких онлайн-чатов, что является настоящим 13-летним украинским мальчиком Евгением Густманом. Некоторые критики могут заявить, что это сомнительное достижение, но основной вопрос остался в том, прошел ли бот тест Тьюринга, и если да, то в чем тогда его польза? Очевидно, сам Тьюринг имел в виду более высокий уровень диалога между человеком и машиной.
В общем, хотя машины уже способны на многое, до изящной реализации знаменитого теста им еще придется потрудиться.
