Goss
( off
)
* (
23:02 17-04-2014
)
Сухой остаток невелик и печален: у нас нет никаких, даже примитивных, определений понятий «человек» и «человеческое мышление». За одно то, что он нам помог это понять, – земной поклон мистеру Тьюрингу. А еще за то, что он разгадал секрет германской шифровальной машины «Энигма», и трудно сосчитать, сколько спас жизней в армиях союзников во время Второй мировой войны.
[цит] Goss
( off
)
* (
23:02 17-04-2014
)
Здесь и сейчас
[цит] Goss
( off
)
* (
23:02 17-04-2014
)
Ограничимся ситуацией «здесь и сейчас», не будем апеллировать к создателю пяти (или семи – ученые спорят) псалмов Эйтану и к безымянному собирателю моллюсков с Рапа-Нуи. Может ли машина имитировать нормального среднего человека, если собеседник не пытается ее «подловить»? Ответ давно известен, и этот ответ положителен.
[цит] Goss
( off
)
* (
23:03 17-04-2014
)
Почти 40 лет назад Джозеф Вейценбаум из Массачусетского технологического института создал программу «Элиза» (название – в честь Элизы Дулиттл), по нынешним понятиям, простенькую. И эта программа успешно поддерживала диалог с человеком, причем собеседник-человек втягивался в разговор так, что некоторые испытуемые просили экспериментатора выйти из комнаты, а потом – стереть запись разговора. Человек легко откровенничал с машиной. Она «просто» умело задавала вопросы о том, про что человек уже что-то рассказал. «Мне кажется, что моя мать меня не любит. – Расскажите мне о вашей матери». «Мои друзья не обращают на меня внимания. – Давно ли вы стали замечать это?»
[цит] Goss
( off
)
* (
23:03 17-04-2014
)
Такое общение составляет заметную часть сетевого графика и бесед в кабинете врача. Может быть потому, что в этих двух ситуациях, как и при общении с программой, откровенность представляется неопасной? Научить программу делать такие вещи не просто, но факт налицо. Расположенный к диалогу (а не к конфронтации) человек втягивался. Это означает, что проблема не безнадежна, хотя «Элиза» не столько говорила сама, сколько «принимала мячик». И, кроме того, человек не пытается, как это предполагает тест Тьюринга, разобраться в ситуации.
[цит] Goss
( off
)
* (
23:03 17-04-2014
)
Программа не смогла бы поддержать разговор на тему, требующую специальных знаний. Да и простой человеческий быт представлял для нее загадку. О телевидении высокой четкости (ТВЧ) с ней поговорить бы не удалось, и посоветоваться насчет выбора обоев для кухни – тоже. (Впрочем, как и со многими людьми.) Но сегодня подобную программу можно подключить к любым базам данных. Равно как и – хотя это и непросто – научить строить на основе этих данных гипотезы. Почему А. выиграл у Б. в пятом раунде? Побьет ли В. противника и изберут ли Г.? И так далее.
[цит] Goss
( off
)
* (
23:03 17-04-2014
)
Заметим, что проблема внесения «осмысленности» в работу Сети вполне осмыслена наукой – у нее уже есть имя собственное «web intelligence». Хотя это имя дали не те, кто занимается искусственным интеллектом, а те, кто занимается Сетью, так сказать, роет тоннель с другой стороны. Вообще же под названием «искусственный интеллект» сегодня собирают работы трех типов. Исследования «вещей» – то есть программ, классов программ и устройств, например персептрона. Второй тип работ – решение прикладных задач, например распознавание объектов какого-либо класса (речи, аэрофотоснимков, фотографий человека, отпечатков пальцев...). Третий тип работ – изучение методов. Очевидно, что эти классы не изолированы.
[цит] Goss
( off
)
* (
23:04 17-04-2014
)
Проверка с пристрастием
[цит] Goss
( off
)
* (
23:04 17-04-2014
)
Экзаменатор в тесте Тьюринга – это не нервически ломающая руки мадемуазель с флаконом нюхательной соли и не обремененный семейными проблемами топ-менеджер, спешащий на кушетку психотерапевта. Это критически настроенный специалист, профи. Поэтому одно из направлений работ на этом участке фронта – обнаружение (путем наблюдения за людьми или самонаблюдения) каких-то черт, особенностей, механизмов человеческого мышления и попытки оснастить этими механизмами программу. Подвесить ей еще пару ракет на подкрыльевые пилоны.
[цит] Goss
( off
)
* (
23:04 17-04-2014
)
Вот один пример – ассоциативное мышление. Структура ассоциаций индивидуальна: для одного «карабин» – это шкура на полу перед камином, для другого – снег и синее. Для общеизвестных связей – очередность и скорость. У одного на «писатель» раньше выскакивает «Пушкин», а у другого – «Булгаков». Один на «пиво» реагирует «воблой» за наносекунду, другой – лишь за микро. Надо ли пояснять, что структура ассоциаций у представителя другой культуры будет отличаться радикально?
[цит]
)