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

翻訳: Misaki Sato 校正: Tomoyuki Suzuki

What is consciousness?

意識とは何でしょうか？

Can an artificial machine really think?

人工知能は本当に考えているのでしょうか？

Does the mind just consist of neurons in the brain,

心というものは 脳にあるニューロンの 集合体にに過ぎないのか

or is there some intangible spark at its core?

それとも その核には形無き 知性というものが あるのでしょうか？

For many, these have been vital considerations

人工知能の将来を考える 多くの人にとって

for the future of artificial intelligence.

これはとても重要なポイントです

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

しかし 英国のコンピューター科学者の アラン・チューリングは

in favor of a much simpler one:

このような質問の仕方を改め より単純化したのです

can a computer talk like a human?

「コンピューターは人間のように 会話できるのでしょうか？」

This question led to an idea for measuring aritificial intelligence

この問いかけが人工知能を測定する アイデアとなり

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

有名なチューリングテストとして 知られるようになったのです

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

1950年の論文「計算する機械と知性」で

Turing proposed the following game.

チューリングは こんなゲームを提案しました

A human judge has a text conversation with unseen players

人間の審査員が姿の見えない プレイヤー達とテキストで会話を行い

and evaluates their responses.

彼らの応答を評価するのです

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

コンピューターが誰か１人と入れ替わっても 結果がほとんど変わらなければ

without substantially changing the results.

テストに合格したことになります

In other words, a computer would be considered intelligent

つまり コンピューターの会話が

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

人間の会話と簡単に区別できなければ 知的だとみなされます

Turing predicted that by the year 2000,

チューリングは2000年までに

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

100メガバイトのメモリーの機械なら 試験に簡単に受かるだろうと予想しました

But he may have jumped the gun.

しかし これは早とちりだったようです

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

それより遥かに大容量のメモリーがある 今日のコンピューターですら

few have succeeded,

成功するのはかなり難しいのです

and those that have done well

合格した機械は

focused more on finding clever ways to fool judges

圧倒的なコンピュータの計算力を 行使するよりも

than using overwhelming computing power.

審査員をいかにうまく騙すかに 力を入れていました

Though it was never subjected to a real test,

実際の試験の対象と なったわけではありませんが

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

最初に成功したプログラムは ELIZA だと言われています

With only a fairly short and simple script,

比較的短く シンプルな記述を行い

it managed to mislead many people by mimicking a psychologist,

心理学者を装うことで もっと話すように仕向けて

encouraging them to talk more

質問を彼ら自身に返すことで

and reflecting their own questions back at them.

多くの人を勘違いさせたのです

Another early script PARRY took the opposite approach

別の初期のプログラム PARRYは反対の取り組みを行いました

by imitating a paranoid schizophrenic

事前にプログラムされた妄想的なことに 話を振向け

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

妄想分裂病を演じたのです

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

プログラムが人を巧みに欺いたことで 試験の弱点が浮かび上がりました

Humans regularly attribute intelligence to a whole range of things

人間は 実際には知的ではない事柄に至るまで

that are not actually intelligent.

常に知性によるものだとしていたわけです

Nonetheless, annual competitions like the Loebner Prize,

それにも関わらず ローブナー賞のような 毎年行われるコンテストでは

have made the test more formal

試験の形式がより整えられました

with judges knowing ahead of time

そこでは 審査員は事前に

that some of their conversation partners are machines.

対話の相手の中には 機械もいることが知らされています

But while the quality has improved,

質は向上していますが

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

会話ロボットのプログラマーの多くは ElIZAやPARRYと同様の戦略をとっています

1997's winner Catherine

1997年の優勝者 Catherineは

could carry on amazingly focused and intelligent conversation,

話のピントを見事に合わせて 知的な会話を続けられましたが

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

その多くは審査員がビル・クリントンに関する 意見を求めた場合でした

And the more recent winner Eugene Goostman

さらに直近の勝者 Eugene Goostmanは

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

ウクライナ人の13歳の少年として 設定されていたため

so judges interpreted its nonsequiturs and awkward grammar

審査員は脈絡のなさや 文法が不自然なのは

as language and culture barriers.

言語や文化の壁によるものだと判断しました

Meanwhile, other programs like Cleverbot have taken a different approach

一方 Cleverbotのようなプログラムは 実際の会話の膨大なデータベースを

by statistically analyzing huge databases of real conversations

統計的に分析するという 別のアプローチを取ることで

to determine the best responses.

最良の応答を決定したのです

Some also store memories of previous conversations

直前の会話を記憶させ

in order to improve over time.

徐々に磨いていくものもあります

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

Cleverbotの個々の応答は 見事なまでに人間的に聞こえますが

its lack of a consistent personality

統一のとれた個性というものを欠き

and inability to deal with brand new topics

まったく新しい話題には 対応できないので

are a dead giveaway.

それが機械である 動かぬ証拠になります

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

チューリングの時代には 現在のコンピューターが

would be able to pilot spacecraft,

宇宙船を操縦したり

perform delicate surgeries,

繊細な手術を行ったり

and solve massive equations,

難しい方程式すら解けるのに

but still struggle with the most basic small talk?

ちょっとした会話に苦労するなんて 想像できなかったでしょう

Human language turns out to be an amazingly complex phenomenon

人間が用いる言語は 非常に複雑な現象であり

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

最大の辞書ですら 捉えきれてはいないのです

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

会話ロボットは 「えっと」といった 単純な言葉のはさみや

or questions with no correct answer.

正解のない質問にも混乱してしまいます

And a simple conversational sentence,

そして簡単な会話文 例えば―

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

「冷蔵庫のジュースを彼に渡したけど

but forgot to check the date,"

賞味期限を確認し忘れていた」

requires a wealth of underlying knowledge and intuition to parse.

こんなことにも豊かな知識の蓄積や 文法的な直感が要求されるのです

It turns out that simulating a human conversation

人間の会話を模倣するためには

takes more than just increasing memory and processing power,

単にメモリーを増やし 処理能力を向上するだけでは不十分でした

and as we get closer to Turing's goal,

チューリングのゴールに近づくほど

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

最後には意識という大きな問いを 考えることが必要になるのでしょう