图灵测试是什么？为什么AlphaGo那么牛却过不了？

导读&＃xff1a;本文将介绍人工智能的检测手段——图灵测试。

作者&＃xff1a;杜振东 涂铭

来源&＃xff1a;大数据DT&＃xff08;ID&＃xff1a;hzdashuju&＃xff09;

01 图灵测试相关背景

1946年&＃xff0c;冯·诺依曼发明了第一台计算机&＃xff0c;这被后人称为20世纪最先进的科学技术发明之一&＃xff0c;对人类的生产活动和社会活动均产生了极其重要的影响。更有甚者认为计算机的发明标志着人类走向了第三次工业革命。

计算机强大的计算能力在早期军事密码破译中发挥了突出贡献。但这也引发众多学者的深层思考&＃xff0c;部分学者断言计算机只能依附于人类&＃xff0c;成为辅助人类的工具。比如人类没有翅膀&＃xff0c;但可以驾驶飞机翱翔天空&＃xff1b;人类视力存在局限&＃xff0c;但可以利用望远镜与显微镜探求世界。而计算机也是为了解决人类计算瓶颈而存在的。

持这种观念的学者较为悲观&＃xff0c;在他们看来&＃xff0c;计算机永远不会拥有智能&＃xff0c;只能像其他设备一样作为工具服务人类。

然而&＃xff0c;不少科学家与科幻迷则对计算机的发展持乐观态度&＃xff0c;在他们看来&＃xff0c;计算机不同于模拟人类行动器官的其他设备&＃xff0c;计算机可以尝试模拟人类最核心的控制器官——大脑。

因此&＃xff0c;计算机极有可能模拟出人类较其他生物具有最大差异性的内容——智能。具备智能的机器可以控制与管理其他工具设备&＃xff0c;像今天人们熟知的无人机和自动驾驶技术便是这种思路的延伸。

但人类还存在另一种对智能体的期待&＃xff0c;这种期待夹杂着人类自身的孤独感和对沟通的期盼&＃xff0c;这便是对“会话”的渴望&＃xff0c;会话式AI——人机交互便应运而生。最早的所谓人机交互是机器充当演员完成演出&＃xff0c;但人类想做到真正意义上的交互&＃xff0c;而不是这种“提线木偶”。

那么&＃xff0c;怎么样才算真正意义上的人机交互&＃xff0c;什么才是真正意义的AI智能体呢&＃xff1f;图灵测试给出了一种人工智能定义&＃xff0c;该定义的提出影响极为深远&＃xff0c;是作为鉴定机器是否真正具备人工智能的首要定义。

02 图灵测试的定义

1936年&＃xff0c;艾伦·麦席森·图灵发表了题为《论数字计算在决断难题中的应用》的论文。在这篇开创性论文中&＃xff0c;图灵给“可计算性”下了一个严格的数学定义&＃xff0c;并提出著名的“图灵机”&＃xff08;Turing Machine&＃xff09;设想。

图灵机不是具体的机器&＃xff0c;而是一种思想模型&＃xff0c;可以制造一种十分简单但运算能力极强的计算装置&＃xff0c;以计算所有能想象得到的可计算函数。图灵机与冯·诺依曼机齐名&＃xff0c;被载入计算机的发展史中。

1950年&＃xff0c;图灵发表了一篇具有划时代意义的论文《计算机器与智能》&＃xff0c;文中预言了人类创造出具有真正智能的机器的可能性。由于注意到“智能”这一概念难以确切定义&＃xff0c;他提出了著名的图灵测试&＃xff1a;如果一台机器能够与人类展开对话&＃xff08;通过电传设备&＃xff09;而不能被辨别出其机器的身份&＃xff0c;那么称这台机器具有智能。

他在论文中还针对这一假说可能产生的各种质疑进行了解释。图灵测试是在人工智能哲学方面第一个严肃的提案。

▲图灵测试示意图&＃xff0c;图片作者&＃xff1a;Hugo Férée

图灵测试要求计算机具有欺骗性&＃xff0c;即当测试者不知道同其交互的是人类还是计算机时&＃xff0c;错误地将机器人当成人类与之沟通。这对于计算机系统的智能性要求极高&＃xff0c;同时其设计思路需要极为巧妙。

图灵测试的产生引发了学术界对于人工智能的广泛思考&＃xff0c;诸如高性能计算系统、预定义的人机系统被摘去了智能体的帽子。究其缘由&＃xff0c;上述系统在人类盲测场景下很快就被辨识出来。

03 图灵测试引发的思考

图灵测试一定是科学的吗&＃xff0c;为什么图灵测试难以通过&＃xff0c;图灵测试对于当代的我们又有什么思考价值&＃xff1f;这些问题也困扰着当今学者。然而我们可喜地看到&＃xff0c;随着近年来科技不断发展&＃xff0c;人类在通往人工智能的道路上不断前行。

在某些细分场景下&＃xff08;如人脸识别、物体检测、围棋博弈、电子竞技&＃xff09;&＃xff0c;机器的表现已经超越人类&＃xff0c;但仍旧无法通过图灵测试&＃xff0c;离真正的人工智能相差甚远。例如&＃xff0c;击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人“阿尔法狗”只能专心处理围棋这一项任务。

或许人类创造的人工智能尚不能通过图灵测试的原因&＃xff0c;是人类对于自身智能存在的缘由认知尚浅。但这并不影响运用图灵测试审视现在被创造的智能体。

相反&＃xff0c;这些思考将有助于人类探究智能体的本质&＃xff0c;进而推动人工智能的整体发展。

• 如何看待当今人工智能的发展&＃xff1f;

我在工作中常常面对客户对于市场现有产品智能性的失望&＃xff0c;这种失望恰恰来源于人们对人工智能的热切盼望。

特别是如今深度学习的应用遍地开花&＃xff0c;人工智能在多项任务中打败人类的消息不断传出&＃xff0c;导致许多人对人工智能解决复杂任务抱有巨大期望。然而在缺乏大量标注数据、无法有效定义需求场景、影响结果因素过多等现实问题面前&＃xff0c;人工智能的落地并没有我们想象中那么顺利。

但这不应该使我们陷入另一个极端——人工智能悲观派&＃xff0c;即认为人类无法创造出真正的可以通过图灵测试的智能体。当前我们应正视人工智能的发展&＃xff0c;利用现阶段人工智能相关技术来辅助我们的日常工作。

关于作者&＃xff1a;杜振东&＃xff0c;国家标准委人工智能技术专家和AIIA&＃xff08;中国人工智能产业发展联盟&＃xff09;技术专家。拥有8年机器学习与文本挖掘相关技术经验&＃xff0c;6年中文自然语言处理相关项目实战经验&＃xff0c;擅长PyTorch、TensorFlow等主流深度学习框架&＃xff0c;擅长运用NLP前沿技术解决真实项目的难题。

涂铭&＃xff0c;数据架构师和人工智能技术专家&＃xff0c;曾就职于阿里&＃xff0c;现就职于腾讯。对大数据、自然语言处理、图像识别、Python、Java等相关技术有深入的研究&＃xff0c;积累了丰富的实践经验。 

本文摘编自《会话式AI&＃xff1a;自然语言处理与人机交互》&＃xff0c;经出版方授权发布。

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