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

Translator: Nyein Chan Ko Ko Reviewer: sann tint

အသိစိတ်ဆိုတာဘာလဲ

What is consciousness?

Can an artificial machine really think?

စက်တစ်ခုဟာ တကယ်ကိုတွေးခေါ်နိုင်ပါသလား

Does the mind just consist of neurons in the brain,

စိတ်ဆိုတာ ဦးနှောက်ထဲမှာရှိတဲ့ နူရုံးတွေပဲလား

or is there some intangible spark at its core?

ဒါမှမဟုတ် ဗဟိုမှာရှိနေတဲ့ မမြင်ရတဲ့ မီးပွားလေးတွေလား

For many, these have been vital considerations

အများစုအတွက်တော့၊ ဒါတွေဟာ ဉာဏ်ရည်တုရဲ့ အနာဂတ်အတွက်

for the future of artificial intelligence.

အဓိကကျတဲ့ စဉ်းစားစရာတွေဖြစ်နေခဲ့တာပါ

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

ဒါပေမယ့်ဗြိတိသျှသိပ္ပံပညာရှင် အလန်တျူးရင်းဟာ ပိုရှင်းတဲ့အရာတစ်ခုအတွက်

in favor of a much simpler one:

ဒီမေးခွန်းအားလုံးကို လျစ်လျူရှုဖို့ဆုံးဖြတ်ခဲ့တယ်

can a computer talk like a human?

ကွန်ပျူတာတွေက လူလိုစကားပြောနိုင်မလား

This question led to an idea for measuring aritificial intelligence

ဒီမေးခွန်းကနေ ဉာဏ်ရည်တုတွေကိုတိုင်းတာဖို့

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

တျူးရင်း test လို့ထင်ရှားလာစေမယ့် စိတ်ကူးတစ်ခု ဖော်ဆောင်ပေးခဲ့တယ်

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

၁၉၅၀ ကစာတမ်းဖြစ်တဲ့ "တွက်ချက်သောစက်နှင့် အသိဉာဏ်"ထဲမှာ

Turing proposed the following game.

တျူးရင်းက အောက်ပါ ဂိမ်းတစ်ခုကို အဆိုပြုခဲ့တယ်

A human judge has a text conversation with unseen players

လူသား ဒိုင်လူကြီးတစ်ဦးက သူမမြင်ရတဲ့ ကစားသမားတွေကို စာနဲ့စကားပြောပြီး

and evaluates their responses.

သူတို့တုံ့ပြန်မှုကို စစ်ဆေးရမယ်

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

ဒီ စမ်သပ်မှုကို အောင်မြင်ဖို့ ၊ ကစားသမားတစ်ယောက်နေရာမှာ

without substantially changing the results.

ရလဒ်ကိုမယ်မယ်ရရမပြောင်းလဲပဲ ကွန်ပျူတာတစ်ခုကို အစားထိုးရမယ်

In other words, a computer would be considered intelligent

တစ်နည်းအားဖြင့်၊ ကွန်ပျူတာရဲ့ စကားပြောဆိုပုံက

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

လူသားနဲ့အလွယ်တကူ ခွဲလို့မရဘူးဆိုရင် သူ့ကို ဉာဏ်ရည်ရှိတယ်လို့သတ်မှတ်မယ်

Turing predicted that by the year 2000,

တျူးရင်းက ၂၀၀၀ ခုနှစ်လောက်ဆိုရင်

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

၁၀၀ MB ရှိတဲ့မှတ်ဉာဏ်နဲ့စက်တွေက စမ်းသပ်မှု ကို အလွယ်ပဲအောင်မယ်လို့ ခန့်မှန်းခဲ့တယ်

But he may have jumped the gun.

ဒါပေမယ့် သူခန့်မှန်းချက်ကစောလွန်းနေတယ်

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

ယနေ့ ကွန်ပျူတာတွေမှာ ဒီထက်ပိုတဲ့ မှတ်ဉာဏ်အများအပြားရှိပေမည့်လို့

few have succeeded,

အနည်းငယ်ကပဲ ဒီလိုအောင်မြင်ခဲ့ပါသေးတယ်

and those that have done well

ဒီလိုအောင်ခဲ့တဲအရာတွေကလည်း

focused more on finding clever ways to fool judges

အလွန်တွက်ချက်နိုင်မှု စွမ်းရည်ကို သုံးမယ့်အစား ဒိုင်တွေကို

than using overwhelming computing power.

အရူးလုပ်တဲ့နည်းတွေကိုပဲ အာရုံစိုက်ခဲ့ကြလို့ဖြစ်ပါတယ်

Though it was never subjected to a real test,

တကယ့် test အစစ်လို့မသတ်မှတ်ခဲ့ကြပေမည့်

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

ပထမဆုံးအောင်မြင်သူလို့ တချို့က ပြောကြတာက ELIZAဆိုတဲ့ ပရိုဂရမ်ပါ

With only a fairly short and simple script,

တိုပြီး ရှင်းလင်းတဲ့ script လေးတစ်ခုနဲ့

it managed to mislead many people by mimicking a psychologist,

စိတ်ပညာရှင်ပုံစံ အတုခိုးပြီး လူအများအပြားကို လှည့်စားခဲ့တယ်

encouraging them to talk more

လူတွေကို စကားများများပြောခိုင်းပြီး

and reflecting their own questions back at them.

သူတို့ရဲ့မေးခွန်းတွေကို ပြန်ပြတဲ့နည်းနဲ့ပေါ့

Another early script PARRY took the opposite approach

နောက်ထပ်PARRY ဆိုတဲ့ script ကတော့ ဆန့်ကျင်ဘက်ပဲ

by imitating a paranoid schizophrenic

သံသယလွန်ကဲတဲ့ စိတ်ကစင့်ကလျား ရောဂါသည်ပုံကို အတုခိုးခဲ့တယ်

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

စကားပြောတာကို ကြိုတင်အစီအစဉ်ချထားတဲ့ စွဲလန်းမှုတွေဆီကို ပြန်ခေါ်သွားတဲ့သူပေါ့

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

လူတွေကိုအရူးလုပ်ရာမှာ သူတို့အောင်မြင်မှုက စမ်းသပ်မှုရဲ့အားနည်းချက်ကို မီးထိုးပြတယ်

Humans regularly attribute intelligence to a whole range of things

လူသားတွေက ကိစ္စတော်တော်များများကို အသိဉာဏ်အဖြစ် မှတ်ယူကြတယ်

that are not actually intelligent.

တကယ်တော့ အသိဉာဏ်မဟုတ်ပါဘူး

Nonetheless, annual competitions like the Loebner Prize,

မည်သို့ပင်ဖြစ်စေ Loebner ဆုလိုမျိုးနှစ်စဉ် ပြိုင်ပွဲတေွဟာ

have made the test more formal

စစ်ဆေးနည်းတွေကိုပို ပုံစံကျလာစေပါတယ်

with judges knowing ahead of time

ဒိုင်တွေက မစခင်မှာ သူတို့နဲ့စကားပြောဖော်

that some of their conversation partners are machines.

အချို့က စက်တွေဖြစ်တယ်ဆိုတာကို ကြိုသိထားကြတယ်

But while the quality has improved,

အရည်အသွေးတွေ တိုးတက်လာစဉ်မှာပဲ

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

ချက်ဘော့ ပရိုဂရမ်တော်တော်များများကELIZAနဲ့ PARRY လိုမျိုး ဗျုဟာတွေသုံးလာကြတယ်

1997's winner Catherine

၁၉၉၇ရဲ့ အောင်နိုင်သူ Catherine က

could carry on amazingly focused and intelligent conversation,

အံ့အားသင့်ဖွယ်အာရုံစိုက်မှုနဲ့ စကားပြောဆိုမှုကို လုပ်ဆောင်နိုင်ခဲ့တယ်

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

ဒါပေမယ့် ဒိုင်တွေကသာ Bill Clinton အကြောင်းကို အများစုပြောမယ်ဆိုရင်ပေါ့

And the more recent winner Eugene Goostman

ပိုပြီးလတ်တလောဖြစ်တဲ့အောင်နိုင်သူ Eugene Goostmanကဆိုရင်

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

၁၃နှစ်သားယူကရိန်းလူကလေးအဖြစ် အသွင်ယူခဲ့တယ်

so judges interpreted its nonsequiturs and awkward grammar

ဒါကြောင့်ဒိုင်တွေက သူ့ရဲ့ကို့ရို့ကားယားသဒ္ဒါနဲ့ အချိတ်အဆက်မရှိတဲ့စကားတွေကို

as language and culture barriers.

ဘာသာစကားနဲ့ယဉ်ကေျးမှုအတားအဆီးကြောင့် ဆိုပြီးမှတ်ယူခဲ့တယ်

Meanwhile, other programs like Cleverbot have taken a different approach

အဲဒီအချိန်မှာ၊ အခြားပရိုဂရမ်တွေဖြစ်တဲ့ Cleverbotက အကောင်းဆုံးတုံ့ပြန်မှုကို

by statistically analyzing huge databases of real conversations

ဆုံးဖြတ်နိုင်ရန် တကယ်စကားပြောထားတဲ့ ဒေတာဘေ့စ်ကို စိစစ်ပိုင်းခြားနည်းအားဖြင့်

to determine the best responses.

မတူညီတဲ့ချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုကို ပြုလုပ်ခဲ့တယ်

Some also store memories of previous conversations

အချို့က အချိန်ကြာလာတာနဲ့အမျှ ပိုကောင်းလာအောင်

in order to improve over time.

ယခင်ပြောထားတဲ့စကားဝိုင်းတွေက မှတ်ဉာဏ်တွေကိုသိမ်းထားကြတယ်

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

Cleverbot ရဲ့ တုံ့ပြန်မှုတစ်ခုချင်းစီက တကယ့်လူသားနဲ့တူပေမယ့်

its lack of a consistent personality

ပင်ကိုယ်စရိုက်တသမှတ်တည်း မရှိပဲ

and inability to deal with brand new topics

ခေါင်းစဉ်အသစ်တွေဆိုရင် မလုပ်ဆောင်နိုင်တာကတော့

are a dead giveaway.

ကျိန်းသေပါပဲ

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

တျူးရင်းခေတ်က လူတွေက ခန့်မှန်းနိုင်ခဲ့တာက ယနေ့ခေတ်ကွန်ပျူတာတွေဟာ

would be able to pilot spacecraft,

အာကာသယာဉ်တွေကို မောင်းနှင်တာ

perform delicate surgeries,

သိမ်မွေ့တဲ့ ခွဲစိတ်မှုတွေလုပ်ဆောင်တာ

and solve massive equations,

ကြီးမားတဲ့ ညီမျှခြင်းတွေ ဖြေရှင်းနိုင်မယ်ပေါ့။

but still struggle with the most basic small talk?

ဒါပေမဲ့ အခြေခံစကားပြောတတ်ဖို့တော့ ရုန်းကန်ရတုန်းပဲလား

Human language turns out to be an amazingly complex phenomenon

လူသားဘာသာစကားဟာ အကြီးဆုံးအဘိဓာန်ကတောင် မဖော်ပြနိုင်တဲ့

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

အံ့သြလောက်အောင် ရှုပ်ထွေးတဲ့အရာဖြစ်ပုံရပါတယ်

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

ချက်ဘော့တွေကို ရိုးရှင်းတဲ့စကားဆက်ဖြစ်တဲ့ "အမ်.."နဲ့

or questions with no correct answer.

မှန်ကန်တဲ့အဖြေမရှိတဲ့ မေးခွန်းတွေက တွေးရခက်စေပါတယ်

And a simple conversational sentence,

ရိုးရှင်းတဲ့ စကားပြောဝါကျဖြစ်တဲ့

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

"ငါ ရေခဲသေတ္တာထဲက ဖျော်ရည်ကိုယူပြီးသူ့ကို ပေးလိုက်တယ်

but forgot to check the date,"

ဒါပေမယ့်.ရက်စွဲကိုကြည့်ဖို့မေ့သွားတယ်"

requires a wealth of underlying knowledge and intuition to parse.

ဆိုတာမျိုးက နားလည်ဖို့ အတွင်းသိစိတ်နဲ့ ဗဟုသုတတွေအများကြီး ရှိထားဖို့လိုပါတယ်

It turns out that simulating a human conversation

မှတ်ဉာဏ်တွေတိုးတာနဲ့ တွက်ချက်မှုစွမ်းအားတွေတိုးတာထက်

takes more than just increasing memory and processing power,

လူသားစကားပြောတာကို အသွင်ဆောင်ဖန်တီးတာက ပိုမယ့်ပုံပါ

and as we get closer to Turing's goal,

တျူးရင်းရဲ့ရည်မှန်းချက်ကို နီးလာတာနဲ့အမျှ

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

အသိစိတ်နဲ့ပတ်သက်တဲ့ ဒီလိုကြီးမားတဲ့ မေးခွန်းတွေကို ရင်ဆိုင်ရဖို့ရှိပါလိမ့်မယ်