The Turing test: Can a computer pass for a human? - Alex Gendler

תרגום: Ido Dekkers עריכה: Roni Ravia

What is consciousness?

מה היא תודעה?

Can an artificial machine really think?

האם מכונה מלאכותית יכולה באמת לחשוב?

Does the mind just consist of neurons in the brain,

האם תבונה מורכבת רק מתאי עצב במוח

or is there some intangible spark at its core?

או שמא היא חובה בליבה ניצוץ בלתי נתפס?

For many, these have been vital considerations

עבור רבים, אלה היו שיקולים חשובים

for the future of artificial intelligence.

לעתידה של הבינה המלאכותית.

But British computer scientist Alan Turing decided to disregard all these questions

אבל מדען המחשבים הבריטי אלן טורינג החליט להתעלם מהשאלות האלו

in favor of a much simpler one:

לטובת שאלה הרבה יותר פשוטה:

can a computer talk like a human?

האם מחשב יכול לדבר כמו בן אנוש?

This question led to an idea for measuring aritificial intelligence

שאלה זו גרמה לו להמציא שיטה למדידת בינה מלאכותית

that would famously come to be known as the Turing test.

שהתפרסמה לאחר מכן בשם מבחן טורינג.

In the 1950 paper, "Computing Machinery and Intelligence,"

במאמר מ-1950, "מכונות מחשב ובינה",

Turing proposed the following game.

טורינג הציע את המשחק הבא.

A human judge has a text conversation with unseen players

שופט אנושי מנהל שיחה בכתב עם שחקנים בלתי נראים

and evaluates their responses.

ומעריך את תגובותיהם.

To pass the test, a computer must be able to replace one of the players

כדי לעבור את המבחן, מחשב חייב להיות מסוגל להחליף את אחד השחקנים

without substantially changing the results.

מבלי לשנות את התוצאות בצורה משמעותית.

In other words, a computer would be considered intelligent

במילים אחרות, מחשב יחשב אינטיליגנטי

if its conversation couldn't be easily distinguished from a human's.

אם לא יהיה ניתן להבדיל תוך כדי שיחה בינו לבין בן אנוש.

Turing predicted that by the year 2000,

טורינג חזה שעד שנת 2000,

machines with 100 megabytes of memory would be able to easily pass his test.

מכונות עם 100 מגבייט של זיכרון תהיינה מסוגלות לעבור את המבחן בקלות.

But he may have jumped the gun.

אבל אולי הוא הקדים את המאוחר עם הצהרה זו.

Even though today's computers have far more memory than that,

אפילו שלמחשבים של היום יש הרבה יותר זיכרון,

few have succeeded,

מעטים צלחו את המבחן,

and those that have done well

ואלה שעשו זאת,

focused more on finding clever ways to fool judges

התמקדו יותר במציאת דרכים מתוחכמות להונות שופטים

than using overwhelming computing power.

ופחות בשימוש בכוח מחשוב עצום.

Though it was never subjected to a real test,

למרות שהיא מעולם לא עמדה בפני מבחן אמיתי,

the first program with some claim to success was called ELIZA.

התוכנה הראשונה שנחלה הצלחה נקראה "אלייזה".

With only a fairly short and simple script,

עם מלל קצר ופשוט,

it managed to mislead many people by mimicking a psychologist,

היא הצליחה לשטות בהרבה אנשים על ידי כך שהתחקתה לפסיכולוגית,

encouraging them to talk more

עודדה אותם לדבר הרבה,

and reflecting their own questions back at them.

וגרמה להם להתעמק בשאלות של עצמם.

Another early script PARRY took the opposite approach

מלל נוסף בשם "פרי" נקט בגישה מנוגדת

by imitating a paranoid schizophrenic

על ידי חיקוי סכיזופרן פרנואידי

who kept steering the conversation back to his own preprogrammed obsessions.

שכל הזמן מכוון את מהלך השיחה חזרה לאובססיות מתוכנתות מראש.

Their success in fooling people highlighted one weakness of the test.

העובדה שהצליחו לשטות באנשים הבליטה את חולשתו של המבחן.

Humans regularly attribute intelligence to a whole range of things

אנשים נוטים לשייך אינטיליגנציה לטווח רחב של עצמים

that are not actually intelligent.

שאינם אינטיליגנטיים כלל וכלל.

Nonetheless, annual competitions like the Loebner Prize,

עם זאת, תחרויות שנתיות כמו פרס לובנר,

have made the test more formal

הפכו את המבחן לרשמי יותר

with judges knowing ahead of time

עם שופטים שיודעים מראש

that some of their conversation partners are machines.

שכמה משותפיהם לשיחה הם מכונות.

But while the quality has improved,

אבל בעוד האיכות השתפרה,

many chatbot programmers have used similar strategies to ELIZA and PARRY.

רבים ממתכנתי הרובוטים השתמשו באסטרטגיות דומות ל"אלייזה" ו"פרי".

1997's winner Catherine

"קתרין" התוכנה שזכתה ב-1997

could carry on amazingly focused and intelligent conversation,

יכלה לנהל שיחה ממוקדת ואינטיליגנטית להפליא,

but mostly if the judge wanted to talk about Bill Clinton.

אבל בעיקר אם השופט רצה לדבר על ביל קלינטון.

And the more recent winner Eugene Goostman

ולאחד הזוכים האחרונים, יוג'ין גוסטמן

was given the persona of a 13-year-old Ukrainian boy,

ניתנה אישיות של ילד אוקראיני בן 13,

so judges interpreted its nonsequiturs and awkward grammar

כדי שהשופטים יפרשו את כשליו הלוגיים ודקדוקו המשונה

as language and culture barriers.

כמחסומי שפה ותרבות.

Meanwhile, other programs like Cleverbot have taken a different approach

בינתיים, מתכנתים אחרים כמו קלברבוט נקטו בגישה שונה

by statistically analyzing huge databases of real conversations

עם ניתוח סטטיסטי של מאגרי מידע עצומים של שיחות אמיתיות שקרו

to determine the best responses.

בכדי לקבוע את התשובות הטובות ביותר.

Some also store memories of previous conversations

כמה גם אגרו זכרונות של שיחות קודמות

in order to improve over time.

כדי שיוכלו להשתפר במשך הזמן.

But while Cleverbot's individual responses can sound incredibly human,

אבל בעוד תגובות בודדות של תוכנת קלברבוט יכולות להשמע אנושיות להפליא,

its lack of a consistent personality

חוסר העקביות של אישיות התוכנה

and inability to deal with brand new topics

וחוסר יכולתה להתמודד עם נושאים חדשים

are a dead giveaway.

הסגירו אותה מיידית.

Who in Turing's day could have predicted that today's computers

מי בימי טורינג יכול היה לצפות שהמחשבים של היום

would be able to pilot spacecraft,

יהיו מסוגלים לנווט חללית,

perform delicate surgeries,

לבצע ניתוחים עדינים,

and solve massive equations,

ולפתור משוואות מורכבות,

but still struggle with the most basic small talk?

אבל עדיין להתקשות בניהול שיחת חולין פשוטה?

Human language turns out to be an amazingly complex phenomenon

מסתבר שהשפה האנושית היא תופעה מורכבת להפליא

that can't be captured by even the largest dictionary.

שאפילו המילון הגדול ביותר לא מסוגל לשחזר.

Chatbots can be baffled by simple pauses, like "umm..."

רובוטים מדברים יכולים להתבלבל מהפסקות פשוטות, כמו "אההה...."

or questions with no correct answer.

או משאלות שאין עבורן תשובה נכונה.

And a simple conversational sentence,

ומשפט שיח פשוט,

like, "I took the juice out of the fridge and gave it to him,

כמו "הוצאתי את המיץ מהמקרר ונתתי לו אותו,

but forgot to check the date,"

אבל שכחתי לבדוק את התאריך,"

requires a wealth of underlying knowledge and intuition to parse.

דורש ידע מוקדם עשיר ואינטואיצה כדי להבינו.

It turns out that simulating a human conversation

מסתבר שהדמיית שיחה אנושית

takes more than just increasing memory and processing power,

דורשת יותר מזיכרון וכוח עיבוד מוגברים.

and as we get closer to Turing's goal,

ובעוד אנו מתקרבים למטרה של טורינג,

we may have to deal with all those big questions about consciousness after all.

אולי בכל זאת נאלץ להתמודד עם כל השאלות הגדולות בדבר תודעה.