Turing Test

Ano ang Turing test at paano ito gumagana?

‍Ang Turing Test ay isang pagsusulit sa AI upang malaman kung kaya ng isang computer na kumbinsihin ang tao, sa pamamagitan ng chat, na isa rin itong tao. Isang tao ang tatanungin kung ang kausap niya ay tao o computer. Kapag inakala niyang tao ang kausap pero computer pala, pumasa ang computer sa Turing Test.

Sa madaling sabi, ito ay isang pagsubok para malaman kung kayang gayahin ng computer ang tao nang sapat para mapaniwala ang isang tao na tao rin ang kausap niya. Siyempre, marami pang dapat talakayin tungkol sa pagsubok na ito.

Ano ang layunin ng Turing test?

Maaaring mukhang kakaiba ang tanong na ito dahil tila malinaw ang punto: para malaman kung kayang gayahin ng makina ang tao sa chat. Pero may mas malalim pang dapat isaalang-alang.

Sinusubok ba natin kung kayang tularan ng makina ang tao pagdating sa pag-iisip o talino, o sapat na ba na malinlang nito ang tao na akala niya ay tao ang kausap niya? Magkaiba iyan.

Ang pagtulad sa tao pagdating sa pag-iisip o talino ang karaniwang iniisip ng mga tao kapag naririnig ang Turing Test—na hindi na kayang malaman ng tao kung makina o tao ang kausap niya. Pero hindi talaga ito ang orihinal na layunin ng pagsusulit dahil pinapayagan ang “panlilinlang” sa tao. Halimbawa, ang pag-typo ay maaaring gamitin ng computer para mapaniwala ang tao na tao ang kausap niya, dahil hindi naman nagkakamali sa spelling ang makina.

Ang pangunahing problema ay may mga patakaran ang mga pagsusulit kaya hindi maiiwasang may mga pagkukulang ito. Halimbawa, mahalaga kung gaano katagal ka makikipag-usap sa test subject. Mas madaling gayahin ang tao sa loob ng 5 minuto kaysa sa isang daang oras ng usapan. Maaaring gumana ang mga trick sa 5 minutong bersyon pero hindi sa daang oras na bersyon.

Mahalaga ba kung sino ang nagsasagawa ng Turing test?

Ang siyentipikong may kasanayan sa pagtukoy ng makina laban sa tao ay mas mahirap lokohin kaysa sa karaniwang tao na walang ganitong kasanayan—hindi lang dahil sa kakayahan ng siyentipiko na suriin ang mga sagot kundi pati na rin sa kaalaman kung anong mga tanong ang dapat itanong.

Kahit na ang computer ay may antas ng “pag-iisip” at katalinuhan na parang tao, maaaring hindi pa rin ito sapat para malinlang ang tagasuri. Maaaring masyadong perpekto o walang emosyon ang mga sagot ng computer.

Mayroon ding mga pilosopikal na usapin tungkol sa Turing Test, tulad ng kung ang mga computer ay umabot sa pangkalahatang katalinuhan na tulad ng tao, nangangahulugan ba ito na ang mga makina ay maaaring “mag-isip” o may kamalayan. Bahagi ito ng tanong na nais lampasan ni Alan Turing sa test na ito. Kung kayang tularan ng makina ang tao nang tama, para sa lahat ng layunin, ito ay “nag-iisip”.

Siyempre, hindi ibig sabihin nito na may kamalayan na ito o nag-iisip tulad ng tao. Sa katunayan, tiyak na hindi ito nag-iisip gaya ng tao. Ang tunay na mahalaga sa tanong na ito ay kapag tiningnan mula sa praktikal na pananaw. Halimbawa, lumilipad ang mga eroplano. Iyon ang mahalaga. Hindi na ganoon ka-interesante kung hindi nila ginagaya ang mga ibon sa paraan ng paglipad nila.

Ang Turing Test ay nakatuon sa resulta, hindi sa paraan ng pagkuha ng resulta.

Mas mahalagang punto na ang Turing Test ay karaniwang nauunawaan bilang paglalarawan ng kalagayan kung saan ang katalinuhan ng makina ay umabot na sa antas ng tao. Mas maliit ang grupo ng mga interesado kung ang isang makina ay teknikal na nakapasa sa Turing Test, lalo na kung isasaalang-alang ang mga kahinaang nabanggit sa itaas.

Bagamat ang pagpasa sa Turing Test ay maaaring isang kahanga-hangang teknikal na tagumpay, lalo na kung mahaba ang tagal ng pagsusulit at mga eksperto ang nagsasagawa nito, hindi ito kasing-kahanga ng isang makina na kayang linlangin ang lahat ng tao sa lahat ng oras. Siyempre, habang tumatagal ang panahon ng pagsusulit at tumataas ang antas ng kaalaman ng mga tagasuri, mas nagiging magkatulad ang dalawang sitwasyong ito.

Malapit na ba tayong makakita ng computer na pumasa sa Turing test?

Ngayong alam mo na kung ano ang Turing test, ang susunod na tanong ay "malapit na ba tayong makakita ng computer na pumapasa sa pagsusulit?" (ibig sabihin, nakakamit ang pangkalahatang katalinuhang pantao). Ang maikling sagot ay: “Hindi pa.”

Bagamat malaki na ang pag-unlad sa Natural Language Processing na siyang kakayahan ng computer na matukoy ang layunin sa likod ng isang sinabing parirala (na siyang teknolohiyang nagpapatakbo sa lahat ng voice assistant), malayo pa tayo sa pangkalahatang katalinuhang tulad ng tao.

Lumilitaw na ang kasalukuyang teknolohiya ay hindi pa mahusay sa pag-unawa ng kalabuan (pag-unawa sa kahulugan ng malabong pahayag), memorya (pagsasama ng mga naunang nabanggit na impormasyon sa kasalukuyang usapan), o konteksto (pagsasaalang-alang ng mga hindi nabanggit ngunit mahalagang detalye). Sa madaling salita, malayo pa ang kasalukuyang teknolohiya sa kinakailangan.

Bahagi ng problema ay ang kasalukuyang teknolohiya ng AI ay nangangailangan ng napakaraming datos para matuto. Anumang larangan na may malalaking ulit-ulit na datos ay mainam para sa AI, gaya ng pagkilala ng boses at pagproseso ng larawan, kabilang na ang mga self-driving na sasakyan.

Ang tagumpay sa NLP ay nakasalalay sa halos walang katapusang datos para sa mga paisa-isang pahayag at tanong na walang konteksto o alaala. Halimbawa, kapag sinabi kong “Gusto kong bumili ng kahel,” kadalasan ay simple lang ito at hindi na kailangan ng karagdagang impormasyon tungkol sa konteksto o memorya para maintindihan. Ang layunin ay: “Bumili ng Orange Juice”.

Kapag may konteksto o alaala, nagkakaroon ito ng dagdag na dimensyon. Halimbawa, kung sinabi kong gusto kong “bumili ng orange juice” pero dati ko nang nabanggit na isa akong financial trader na nagte-trade ng orange juice, dapat mong maintindihan na sa pagkakataong ito, ang ibig kong sabihin ay bumili ng financial instrument na kikita kapag tumaas ang presyo ng orange juice.

‍

Kaya ngayon, ano na ang itsura ng datos natin? Ang “Buy orange juice” ay nangangahulugang: bibili ng bote ng orange juice sa tindahan O kung nasabi na niyang isa siyang financial trader ng orange juice, ibig sabihin ay gusto niyang bumili ng financial instrument na naka-link sa presyo ng orange juice.

Paano kung sinabi ng ating financial trader na nauuhaw siya, ibig sabihin gusto niyang bumili ng bote ng orange juice sa tindahan. Kaya magdadagdag tayo ng isa pang datos: O kung dati nang sinabi na siya ay financial trader ng orange juice pero kamakailan lang ay sinabi niyang nauuhaw siya, ibig sabihin gusto niyang bumili ng bote ng orange juice.

Ang isang kumpanyang pinansyal ay mabilis na magkakaproblema kung maglulunsad sila ng trading bot na pinaniniwalaan ng mga user na may antas ng "intelligence" na parang tao.

Imposible bang pumasa sa Turing test?

Maraming sukat ang conversation data, sa kasamaang-palad. Walang hanggan ang mga sukat. Ibig sabihin, kailangan ng machine learning algorithms ng dataset na may malaking dami ng data para sa bawat posibleng sukat, at siyempre, imposible iyon.

Hindi ibig sabihin nito na imposibleng makapasa sa Turing Test. Alam nating posible ito dahil mayroon na tayong teknolohiya para dito — ang ating utak. Parang noong unang panahon, alam ng mga tao na posible ang paglipad dahil nakikita nilang lumilipad ang mga ibon.

Ang problema ay hindi natin maaaring ibatay sa big data ang ating paraan sa AI dito dahil walang sapat na big data na may sapat na dimensyon. Sobrang dami ng variable, sobrang dami ng dimensyon. Habang nagsasalita tayo, may 800 milyong search sa Google araw-araw na hindi pa nila nakita noon. Ipinapakita nito kung gaano kahirap ang data-based na paraan.

Si Ray Kurtzweil sa Google ay sumusubok ng paraan na bahagyang ginagaya ang utak ng tao. Tinataya niyang maaabot natin ang generalized intelligence at makakapasa sa napakahirap na Turing Test pagsapit ng 2029.

Ang kanyang prediksyon ay nakabatay sa palagay na ang pag-unlad sa larangang ito ay exponential at kaya kahit tila maliit ang progreso ngayon, mas malaki ang epekto nito kung isasaalang-alang na exponential ang takbo ng pag-unlad.

Kung tama siya ay malalaman pa natin, pero ang ipinapahiwatig nito ay malabong mangyari ang malaking tagumpay sa susunod na 10 taon.

Ano ang ibig sabihin kung makapasa ang isang makina sa isang kapani-paniwalang Turing test?

Ang huling punto ay kung ano ang ibig sabihin kung ang isang makina ay pumasa sa isang kapani-paniwalang Turing Test. Kung pumasa ang makina gamit ang mga big data na pamamaraan, katulad ng paraan ng panalo ng mga makina laban sa tao sa mga board game, kahit na komplikado, hindi kasing laki ng epekto nito kumpara kung pumasa ito gamit ang paraan ng pag-replika ng utak.

Ang paraan ng paggaya sa utak ay nangangahulugan na mas malapit ang makina sa “pag-iisip” gaya ng tao. Kaya nitong unawain ang kahulugan mula sa kakaunting halimbawa, tulad ng ginagawa ng tao, imbes na mangailangan ng daan-daang eksaktong halimbawa para makuha ang ibig sabihin.

Gaya ng nabanggit sa itaas, mas malamang na ang “brain replication” na paraan ang magbibigay ng malaking tagumpay dahil hindi posible ang big data approach. Ibig sabihin nito, maaaring makamit ng mga makina ang pangkalahatang katalinuhan, hindi lang sa usapan kundi sa iba’t ibang larangan.

Hindi matatawaran ang epekto nito dahil posibleng magdulot ito ng ganap na pagbabago sa lipunan. Lalo na kung kaya ng mga makina na pagbutihin ang sarili sa makabuluhang paraan, na magreresulta sa mabilis na paglago ng kanilang katalinuhan at magbabago sa takbo ng buhay na alam natin.

Pakikipag-ugnayan ng tao sa makina

Kung babalik tayo sa mas praktikal na usapan, mahalagang tandaan na kahit ang isang makina ay kasing talino ng tao, hindi ibig sabihin na makikisalamuha tayo sa kanila gaya ng pakikisalamuha natin sa tao. Ganyan din naman sa kapwa-tao. Hindi laging episyente ang pakikipag-ugnayan sa tao. Halimbawa, mas matrabaho at hindi praktikal ipaliwanag sa telepono kung paano gawin ang isang bagay, kung mas madali namang ipakita ito. Sana lang may graphical interface din ang tao na puwedeng ma-access sa web!

May mga limitasyon ang mga voice interface (o chat-based interface) pagdating sa paglalagay o paglabas ng impormasyon. Malinaw na may mga sitwasyon na mas mainam ipakita ang impormasyon sa grapikal na paraan, o mag-click sa graphical interface, kaysa gumamit ng voice interface. Kaya ang mga bot platform ay idinisenyo upang palaging ibalik ang gumagamit sa tamang daloy at hindi hayaang paliku-liko ang usapan.

Ang punto ko rin ay hindi limitado ang mga computer tulad ng tao pagdating sa mga interface na puwedeng gamitin para tumanggap o magbigay ng impormasyon, kaya’t ang pakikipag-usap sa makina ay laging gagamit ng pinaka-angkop na interface para sa gawain.

Bagama't malaking tagumpay ang pagpasa sa Turing Test pagdating sa ugnayan ng tao at kompyuter, hindi lang sa boses at teksto malilimitahan ang aktuwal na “usapan” ng tao at kompyuter.

FAQs

Paano ikinukumpara ang Turing Test sa iba pang benchmark para sa AI, tulad ng Winograd Schema Challenge o ARC Challenge?

Sinusuri ng Turing Test kung kayang gayahin ng AI ang usapan ng tao, pero ang mga bagong pamantayan tulad ng Winograd Schema Challenge at ARC Challenge ay mas nakatuon sa pangangatwiran, karaniwang kaalaman, at paglutas ng problema. Mga bagay na nagpapakita ng mas malalim na katalinuhan kaysa sa simpleng paggaya lang.

Mahalaga pa ba ang Turing Test sa makabagong pananaliksik sa AI, o may mas magagandang alternatibo na ngayon?

Bagamat nananatiling mahalagang thought experiment at milestone ang Turing Test, marami nang mananaliksik ang itinuturing itong luma na. Ang mga makabagong pagsusuri ay mas nakatuon sa pagsukat ng tunay na pag-unawa, lohika, at generalization.

Paano naaapektuhan ng kultural o lingguwistikong pagkiling ang resulta ng Turing Test?

Oo. Maaaring hindi maintindihan ng AI ang mga idyoma, biro, o mga sanggunian na nakatali sa partikular na kultura o wika, kaya mas madaling mapansin na hindi ito tao sa ilang sitwasyon.

Paano mababago ng pagpasa sa Turing Test ang kahulugan ng pagiging "tao"?

Kung makapasa ang isang makina sa mahigpit na Turing Test, maaaring mapilitan tayong pag-isipan muli kung ang pagiging tao ay tungkol sa biology o sa kilos, at kung ano talaga ang nagpapabukod-tangi sa ating paraan ng pag-iisip.

Anong mga uri ng tanong ang karaniwang pinaka-epektibo sa pagbubunyag ng mga katangiang hindi makatao sa AI?

Ang mga tanong na nangangailangan ng konteksto, emosyonal na pagkakaiba, o karaniwang kaalaman sa totoong buhay—tulad ng pag-unawa sa sarkasmo, malabong pahiwatig, o magkasalungat na impormasyon—ang madalas na pinakamadaling makilala.