Тест тьюринга онлайн. Пройти тест тьюринга. Что такое тест Тьюринга: основная концепция

А́лан Мэ́тисон Тью́ринг (23 июня 1912 - 7 июня 1954) - английский математик, логик,криптограф, оказавший существенное влияние на развитие информатики. Кавалер Ордена Британской империи (1945), член Лондонского королевского общества (1951). Предложенная им в 1936 году абстрактная вычислительная «Машина Тьюринга», которую можно считать моделью компьютера общего назначения, позволила формализовать понятие алгоритма и до сих пор используется во множестве теоретических и практических исследований. Научные труды А. Тьюринга - общепризнанный вклад в основания информатики (и, в частности, - теории искусственного интеллекта).

Тест Тьюринга.

Тест Тьюринга - эмпирический тест, идея которого была предложена Аланом Тьюрингом в статье «Вычислительные машины и разум», опубликованной в 1950 году в философском журнале «Mind». Тьюринг задался целью определить, может ли машина мыслить, может ли машина обнаруживать разумное поведение, могут ли машины делать то, что можем делать мы (как мыслящие создания)?

Стандартная интерпретация этого теста звучит следующим образом: «Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы - ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор».

((Главной мыслью данной версии является то, что целью теста Тьюринга является ответ не на вопрос, может ли машина одурачить ведущего, а на вопрос, может ли машина имитировать человека или нет. Несмотря на то, что идут споры о том, подразумевался ли этот вариант Тьюрингом или нет, Стеррет считает, что этот вариант Тьюрингом подразумевался и, таким образом, совмещает второй вариант с третьим. В это же время группа оппонентов, включая Трейджера, так не считает. Но это все равно привело к тому, что можно назвать «стандартной интерпретацией». В этом варианте игрок А - компьютер, игрок В - человек любого пола. Задачей ведущего является теперь не определить кто из них мужчина и женщина, а кто из них компьютер, а кто - человек.))

Все участники теста не видят друг друга. Если судья не может сказать определенно, кто из собеседников является человеком, то считается, что машина прошла тест. Чтобы протестировать именно интеллект машины, а не её возможность распознавать устную речь, беседа ведется в режиме «только текст», например, с помощью клавиатуры и экрана (компьютера-посредника). Переписка должна производиться через контролируемые промежутки времени, чтобы судья не мог делать заключения, исходя из скорости ответов. Во времена Тьюринга компьютеры реагировали медленнее человека. Сейчас это правило тоже необходимо, потому что они реагируют гораздо быстрее, чем человек.

Китайская комната.

Кита́йская ко́мната - мысленный эксперимент, описанный Джоном Сёрлем, цель которого состоит в опровержении утверждения о том, что цифровая машина, наделённая «искусственным интеллектом» путём её программирования определённым образом, способна обладать сознанием в том же смысле, в котором им обладает человек. По сути, является критикой теста Тьюринга

Возьмём, например, какой-нибудь язык, которого вы не понимаете. Для меня таким языком является китайский. Текст, написанный по-китайски, я воспринимаю как набор бессмысленных каракулей. Теперь предположим, что меня поместили в комнату, в которой расставлены корзинки, полные китайских иероглифов. Предположим также, что мне дали учебник на английском языке, в котором приводятся правила сочетания символов китайского языка, причём правила эти можно применять, зная лишь форму символов, понимать значение символов совсем необязательно. Например, правила могут гласить: «Возьмите такой-то иероглиф из корзинки номер один и поместите его рядом с таким-то иероглифом из корзинки номер два».

Представим себе, что находящиеся за дверью комнаты люди, понимающие китайский язык, передают в комнату наборы символов и что в ответ я манипулирую символами согласно правилам и передаю обратно другие наборы символов. В данном случае книга правил есть не что иное, как «компьютерная программа». Люди, написавшие её, - «программисты», а я играю роль «компьютера». Корзинки, наполненные символами, - это «база данных»; наборы символов, передаваемых в комнату, это «вопросы», а наборы, выходящие из комнаты, это «ответы».

Предположим далее, что книга правил написана так, что мои «ответы» на «вопросы» не отличаются от ответов человека, свободно владеющего китайским языком. Например, люди, находящиеся снаружи, могут передать непонятные мне символы, означающие; «Какой цвет вам больше всего нравится?» В ответ, выполнив предписанные правилами манипуляции, я выдам символы мне также непонятные и означающие, что мой любимый цвет синий, но мне также очень нравится зелёный. Таким образом, я выдержу тест Тьюринга на понимание китайского языка. Но всё же на самом деле я не понимаю ни слова по-китайски. К тому же я никак не могу научиться этому языку в рассматриваемой системе, поскольку не существует никакого способа, с помощью которого я мог бы узнать смысл хотя бы одного символа. Подобно компьютеру, я манипулирую символами, но не могу придать им какого бы то ни было смысла. Этот пример соответствует системе быстрого обучения формальным знаниям для решения типовых задач, которая сегодня стала вытеснять в коммерческих школах аналитическую систему образования. Такие специалисты с программным мышлением способны быстро, не раздумывая, решать задачи из заученного набора, но абсолютно беспомощны в нестандартной ситуации. Аналитическое мышление, используя собственные знания, может путем сопоставления комбинаций символов и анализа порядка в передаваемых сообщениях для ответа, определить устойчивые сценарии их применения, а значит построить классификатор условных понятий и форм применения. Полученную формальную систему можно согласовать с собственной системой знаний, по принципу непротиворечивости перевода высказываний на обоих языках в общем пространстве мышления. В результате мы получим однозначное относительное представление о неизвестном языке, но конкретные характеристики объектов в этом языке останутся неопределенными. Внести определенность можно только калибровочными тестами сличения базовых элементов обеих систем для установления функции их отображения. К этому типу задач относится также установление контакта с разумом иной формы жизни, развившейся в принципиально других физических условиях.

Обратный тест Тьюринга и CAPTCHA

Модификация теста Тьюринга, в которой цель или одну или более ролей машины и человека поменяли местами, называется обратным тестом Тьюринга. Пример этого теста приведен в работе психоаналитика Уилфреда Биона, который был в особенности восхищен тем, как активизируется мыслительная активность при столкновении с другим разумом.

Развивая эту идею, Р. Д. Хиншелвуд (R. D. Hinshelwood) описал разум как «аппарат, распознающий разум», отметив, что это можно считать как бы «дополнением» к тесту Тьюринга. Теперь задачей компьютера будет определить с кем он беседовал: с человеком или же с другим компьютером. Именно на это дополнение к вопросу и пытался ответить Тьюринг, но, пожалуй, оно вводит достаточно высокий стандарт на то, чтобы определить, может ли машина «думать» так, как мы обычно относим это понятие к человеку.

CAPTCHA - это разновидность обратного теста Тьюринга. Перед тем как разрешить выполнение некоторого действия на сайте, пользователю выдается искаженное изображение с набором цифр и букв и предложение ввести этот набор в специальное поле. Цель этой операции - предотвратить атаки автоматических систем на сайт. Обоснованием подобной операции является то, что пока не существует программ достаточно мощных для того, чтобы распознать и точно воспроизвести текст с искаженного изображения (или они недоступны простым пользователям), поэтому считается, что система, которая смогла это сделать, с высокой вероятностью может считаться человеком. Выводом будет (хотя и не обязательно), что искусственный интеллект пока не создан.

Наверное, сегодня не такого человека, который хотя бы раз не слышал о таком понятии, как тест Алана Тьюринга. Вероятно, большинство, в общем, далеко от понимания, что собой представляет такая система тестирования. Потому остановимся на ней несколько подробнее.

Что такое тест Тьюринга: основная концепция

Еще в конце 40-х годов прошлого столетия очень многие ученые умы занимались проблемами первых компьютерных разработок. Именно тогда один из членов некой негосударственной группы Ratio Club, занимавшейся исследованиями в области кибернетики, задался совершенно логичным вопросом: можно ли создать машину, которая бы думала, как человек, или, по крайней мере, имитировала его поведение?

Нужно ли говорить, кто придумал тест Тьюринга? По всей видимости, нет. За первоначальную основу всей концепции, которая и сейчас актуальна, был взят следующий принцип: сможет ли человек в течение некоторого времени общения с неким невидимым собеседником на совершенно разные произвольные темы определить, кто перед ним - реальный человек или машина? Иными словами, вопрос заключается не только в том, чтобы сымитировать машиной поведение реального человека, но и выяснить, может ли она думать самостоятельно. до сих пор этот вопрос остается спорным.

История создания

Вообще, если рассматривать тест Тьюринга как некую эмпирическую систему определения «человеческих» возможностей компьютера, стоит сказать, что косвенной основой для его создания послужили любопытные высказывания философа Альфреда Айера, которые он сформулировал еще в 1936 году.

Сам Айер сравнивал, так сказать, жизненный опыт разных людей, и на основе этого выразил мнение, что бездушная машина не сможет пройти ни один тест, поскольку мыслить не умеет. В лучшем случае это будет чистой воды имитация.

В принципе, так оно и есть. Для создания мыслящей машины одной имитации мало. Очень многие ученые в качестве примера приводят братьев Райт, которые построили первый самолет, отказавшись от тенденции имитировать птиц, которая, кстати сказать, была свойственна еще такому гению, как Леонардо да Винчи.

Истрия умалчивает, знал ли сам (1912-1954) об этих постулатах, тем не менее в 1950 году он составил целую систему вопросов, которая могла бы определить степень «очеловеченности» машины. И надо сказать, эта разработка и сейчас является одной из основополагающих, правда, уже при тестировании, например, компьютерных ботов и т. д. В реальности же принцип оказался таковы, что пройти тест Тьюринга удалось лишь нескольким программам. И то, «пройти» - сказано с большой натяжкой, поскольку результат тестирования никогда не имел показателя 100 процентов, в лучшем случае - чуть более 50.

В самом же начале своих исследований ученый использовал собственное изобретение. Оно получило название «тест-машина Тьюринга». Поскольку все беседы предполагалось ввести исключительно в печатном виде, ученый задал несколько основных директив по написанию ответов, таких как перемещение печатной ленты влево или вправо, печать определенного символа и т. д.

Программы ELIZA и PARRY

Со временем программы стали усложняться, а две из них в ситуациях, когда применялся тест Тьюринга, показали ошеломляющие на то время результаты. Таковыми стали ELIZA и PARRY.

Что касается «Элизы», созданной в 1960 году: исходя из вопроса, машина должна была определить ключевое слово и на его основе составить обратный ответ. Именно это позволяло обманывать реальных людей. Если такого слова не оказывалось, машина возвращала обобщенный ответ или повторяла один из предыдущих. Однако прохождение теста «Элизой» до сих пор остается под сомнением, поскольку реальных людей, которые общались с программой, изначально подготавливали психологически таким образом, чтобы они заранее думали, что разговаривают с человеком, а не с машиной.

Программа PARRY несколько похожа на «Элизу», но была создана для имитации общения параноика. Что самое интересное, для ее тестирования были использованы настоящие пациенты клиник. После записи стенограмм бесед в режиме телетайпа их оценивали профессиональные психиатры. Лишь в 48 процентах случаев они смогли правильно оценить, где человек, а где машина.

Кроме того, практически все тогдашние программы работали с учетом определенного промежутка времени, поскольку человек в те времена соображал намного быстрее машины. Сейчас - наоборот.

Суперкомпьютеры Deep Blue и Watson

Достаточно интересными выглядели разработки корпорации IBM, которые не то чтобы мыслили, но обладали невероятной вычислительной мощностью.

Наверное, многие помнят, как в 1997 году суперкомпьютер Deep Blue выиграл 6 партий в шахматы у тогдашнего действующего чемпиона мира Гарри Каспарова. Собственно, тест Тьюринга применим к этой машине весьма условно. Все дело в том, что в нее изначально было заложено множество шаблонов партий с невероятным количеством интерпретации развития событий. Машина могла оценивать порядка 200 миллионов позиций фигур на доске в секунду!

Компьютер Watson, состоявший из 360 процессоров и 90 серверов, выиграл американскую телевикторину, обойдя по всем параметрам двух других участников, за что, собственно, и получил 1 миллион долларов премии. Опять же, вопрос спорный, поскольку в машину были заложены невероятные объемы энциклопедических данных, а машина просто анализировала вопрос на предмет наличия ключевого слова, синонимов или обобщенных совпадений, после чего давала правильный ответ.

Эмулятор Eugene Goostman

Одним из самых интересных событий в этой области стала программа одессита Евгения Густмана и российского инженера Владимира Веселова, ныне проживающего в США, которая имитировала личность 13-летнего мальчика.

7 июня 2014 года программа Eugene показала свои возможности в полном объеме. Интересно, что в тестировании приняли участие 5 ботов и 30 реальных людей. Только в 33% случаев из ста жюри смогло определить, что это компьютер. Дело тут в том, что задача осложнялась тем, что у ребенка интеллект ниже, чем у взрослого человека, да и знаний поменьше.

Вопросы теста Тьюринга были самыми общими, правда, для Юджина (Euegene) были и некоторые конкретизированные вопросы о событиях в Одессе, которые не могли остаться незамеченными ни одним жителем. Но ответы все равно заставляли думать, что перед жюри ребенок. Так, например, на вопрос о местожительстве программа ответила сразу. Кода был задан вопрос, находился ли собеседник такого-то числа в городе, программа заявила, что не хочет об этом говорить. Когда собеседник попытался настаивать на разговоре в русле того, что именно произошло в этот день, Юджин открестился тем, что заявил, мол, вы и сами должны знать, чего ж его-то спрашивать? В общем, эмулятор ребенка оказался на редкость удачным.

Тем не менее это все-таки эмулятор, а не мыслящее существо. Так что восстание машин не состоится еще очень долго.

Обратная сторона медали

Напоследок остается добавить, что пока предпосылок для создания мыслящих машин в ближайшем будущем нет. Тем не менее если раньше вопросы распознавания относились именно к машинам, теперь то, что ты не машина, приходится доказывать практически каждому из нас. Посмотрите хотя бы на ввод капчи в Интернете для получения доступа к какому-то действию. Пока считается, что еще не создано ни одно электронное устройство, способное распознать искореженный текст или набор символов, кроме человека. Но кто знает, все возможно…

Когда начинается Вторая мировая война, ученый устремляется в Блетчли-Парк - в Правительственную школу кодов и шифров. Там он присоединяется к специалистам, работающим над расшифровкой посланий, созданных с помощью легендарной немецкой машины Энигма . Ее секретные обозначения нацисты использовали для своих радиограмм. В стенах школы Тьюринг пр идумывает уникальную установку - Turing Bombe.

Махина три метра длиной и весом в две с половиной тонны расправлялась с кодами за считанные минуты. А британская власть получала точную информацию о передвижениях противника. Хотя лента была признана критиками весьма удачной, тем не менее она не раскрывает все научные достижения Алана Тьюринга. А жаль… Этот талантливый профессор долгое время занимался морфогенезом и даже описал математически процесс с амоорганизации материи. Кроме этого, Тьюринг - автор абстрактного вычислительного аппарата, прадедушки современной ЭВМ. А еще ученый - один из первых, кто серьезно задумался о взаимодействии синтетического и живого разумов.

В 1950 году, когда в лабораториях многих стран пытались разработать первые компьютерные программамы , он привлек внимание мирового сообщества своей статьей «Вычислительные машины и разум», которая вышла на страницах журнала Mind. Суть материала сводилась к следующему. Британец предложил заменить вопрос «Думают ли машины » на эквивалентный «Могут ли машины выполнять то, что выполняем мы». В этом случае, как утверждал Тьюринг, возникала бы четкая граница между интеллектуальными и физическими возможностями. В качестве примера Алан привел простой тест. Испытуемый должен общаться параллельно с человеком и с ПК. Беседа ведется не устно с глазу на глаз, а письменно, вслепую, при помощи клавиатуры. Во времена математика ЭВМ не были еще столь быстрыми и мощными. Поэтому переговоры шли с определенными временными интервалами. Паузы снижали скорость реакции, и понять кто есть кто в данной ситуации становилось чрезвычайно затруднительным. Тест сч итался пройденным, если установку принимали за живого субъекта.

Многие полагали, что Тьюринг, осуществляя свое исследование, был настроен жутко пессимистично и перспектива прихода к власти машин его нисколько не радовала. Есть, однако, свидетельства, которые указывают на обратное. Например, друг ученого Робин Ганди частенько припоминал, что когда Тьюринг в сотый раз перелистывал пассажи своей работы, то и дело улыбался и даже хихикал. Как бы то ни было, его поиски стали важной вехой на пути сближения компьютера и человека. И по сути , пробным анализом этой сферы. Позже специалисты пойдут экспериментировать дальше и придумают различные способы, как электронный мыслитель может обвести человека вокруг пальца.

Так, в 1966 году американский ученый Джозеф Вейценбаум (Joseph Weizenbaum) объявил о создании виртуального собеседника - компьютерной программы «Элиза». Она должна была имитировать знатного психотерапевта. Почему Вейценбаум остановился именно на этой медицинской области? Именно здесь можно запросто ответить вопросом на вопрос . К тому же их смысловая нагрузка относительно невелика, нет пространных предложений, а мысли легко структурируются в единую систему. Давая консультацию, «Элиза» не философствовала, а просто перефразировала речь собеседника. Выглядело это примерно так:

Испытуемый: У меня болит голова.

Элиза: Почему вы говорите, что у вас болит голова?

Подчас тестируемые попадали в ловушку и беззаветно верили, что разговаривают с реальным врачом. Но были и курьезные моменты. Периодически в ходе эксперимента люди осознавали, что электронный доктор не понимает сути вопросов. Не находя правильных вариантов ответа, «Элиза» обычно заключала: I see… И переводила диалог на другую тему. Джозеф Вейценбаум писал о своей программе в книге «Возможности вычислительных машин и человеческий разум. От суждений к вычислениям»:

В некотором смысле «Элиза» являлась актрисой, обладавшей определенной техникой, но сказать самой ей было нечего. Сценарий, в свою очередь, представлял собой некоторый набор правил, позволявший актеру импровизировать на любом имевшемся у него материале.

Восемью годами позже, в 1972 году, еще один американец Кеннет Колби (Kenneth Colby) выпускает в свет похожую программу PARRY, призванную копировать поведение параноидального шизофреника.Для того чтобы проверить новое изобретение на эффективность, Колби провел забавный эксперимент. Он предложил профессиональным психиатрам протестировать две группы больных - реальных пациентов и виртуальных, сгенерированных программой PARRY. Общение велось при помощи телетайпа. Позже другой команде психиатров продемонстрировали стенограммы речей. Затем два медицинских коллектива определяли, кто из испытуемых был человеком, а кто аппаратом. В результате верное решение было вынесено лишь в 48% случаев. А это означало, что машине удалось-таки обмануть врачей. Примечательно, что Элизе и PARRY было суждено встретиться друг с другом. Rendez-vous организовали через сеть ARPANET. Диалог электронных доктора и больного длился несколько минут.

Теперь перенесемся в другую сферу, скажем, в музыкальную. Это вам не математика, геометрия и физика, где все подчиняется сухим числам. Здесь нужен полет фантазии, талант и, главное, вдохновение. Без этих трех составляющих появление на свет хорошего произведения, того, что проникает глубоко в душу, невозможно. Точнее, было невозможно до того момента, пока в южно-испанском университете Малага дотошные волхвы не изобрели музыкальный компьютер Iamus. Названный в честь сына Апполона, он пишет ритмичные партитуры, по сложности сравнимые разве что с Гершвином или Орфом . Сначала ПК генерирует простые, короткие ритмические фразы - «геномы». Потом они начинают эволюционировать и постепенно обретают форму полномасштабного академического сочинения. Разработчики на основе теста Тьюринга проверили работу своего агрегата на профессиональных музыкантах. Авторы Iamus`а дали прослушать артистам несколько вариантов опусов: сотворенных компьютером и подлинными композиторами. Позже знатокам предстояло установить: кто есть кто . Самое интересное, что опрашиваемых тест завел в тупик. Произведение, составленное синтетическим разумом, практически не отличалось от рукотворного.

Загвоздка заключалась в том, что сочинения Iamus`а вызывали те же самые эмоции: грусть, радость, смех, слезы. Поэтому большинство испытуемых так и не смогло определиться и дать точный ответ. Обычно они говорили, что не знают.

Подобная реплика от тестируемых ждала и специалистов Кембриджского университета. В стенах своей альма-матер британские лингвисты и программисты попытались научить компьютер сочинять японское хокку . Скажите теперь: как можно поверить в то, что это машина, если она способна создать такое?

Вчера все в порядке,

А сейчас все накрылось -

В этом суть Windows.

Разрабатывая свой тест, Алан Тьюринг утверждал, что если ученые изобретут искусственную кожу и наделят ею машины, то это вряд ли сделает их человечнее. Компьютер есть компьютер , мыслящий папками и файлами. Тем не менее специалисты уже давно трудятся в этом направлении. Например, инженер-механик Джон-Джон Кабибихан из Университета Катара придумал мягкий силиконовый полимер, который при нагреве до 36.6 градусов напоминает настоящий кожный покров.Специалист напечатал на 3D-принтере искусственную руку и обернул ее новым материалом. Далее провел простой тест. Кабибихан посадил участников спиной к себе и стал касаться их плеча то своей рукой, то искусственной моделью. Респонденты не сумели провести четких различий.

Впрочем, несмотря на множественные изыскания и попытки приблизить компьютер к человеку, официально тест Т ьюринга был пройден лишь в 2014 году. Это стало возможным благодаря программе Eugene Goostman, исполненной выходцем из России Владимиром Веселовым и представителем Украины Евгением Демченко.Эксперимент св одился к серии коротких диалогов с пятью ЭВМ. В ходе них жюри предстояло догадаться, ведут их автоматы или всамделишные люди. Тест сч итался пройденным, если компьютер морочил ареопагу голову в течение трети от от веденного времени. Собственно, детищу Веселова-Демченко это как раз удалось. Показатель оказался даже на несколько десятых выше - 33%. Искусственный интеллект активно объяснялся от имени вымышленного тринадцатилетнего подростка из Одессы Жени Густмана , который «претендует на то, что знает всё на свете, но в силу своего возраста не знает ничего». Его-то и признали живым человеком. Скептики, однако, тут же назвали прохождение теста Тьюринга сомнительным. Ведь Женя Густман являлся лишь чат-ботом . Поэтому , по их мнению, ответ на вопрос, могут ли машины выполнять то, что выполняем мы, остается открытым. Впрочем, решение можно попытаться найти, пообщавшись с программами-роботами в интернете. Сегодня на просторах всемирной паутины их видимо-невидимо: от онлайн-игр до социальных сетей. Если бы Алан Тьюринг оказался в XXI веке, он бы обязательно организовал подобный наглядный опыт.

А я вчера завалил тест Тьюринга: меня приняли за компьютер! Дело было при игре в шахматы на freechess.org . Вообще в онлайн-шахматах очень много плакс, которые, чуть что, норовят обвинить оппонента в использовании движка. Конечно, много кто так жульничает, но меня всегда обвиняют беспочвенно. В дебютную библиотеку, бывает, подглядываю, а дальше уже только сам. Если удаётся поймать соперника на длинный вариант, у него почему-то часто от этого лютый баттхёрт приключается: не может, говорит, человек так играть.

Полностью во вьюере можно посмотреть тут: Karapuzik vs. chessmasterrossie , а самые яркие моменты я сейчас прокомментирую отдельно. Дело в том, что мне самому партия очень понравилась, и хочется похвастаться. Контроль — 5 минут на партию плюс 5 секунд на ход.

Вот такая позиция возникла после 18 ходов.

В дебюте белые (я) играли несколько безалаберно, в частности, ферзь проделал путь d1-b3-d1-g1, много времени потеряно. Вообще ферзь на g1 или f2 в этой схеме часто встаёт, но обычно его путь менее извилист. Чёрные из потерь только успели сходить конём b8-c6-e5-d7, а сейчас явно готовятся к b6-b5. Главная проблема, что мой любимый план с надвижением пешки "a" у белых не проходит: мешает собственный конь на a3. Пока его не уберу, активного плана нет. А как только уберу, получу b5... Тут я заметил комбинационный мотив и устроил провокацию: 19.Nc2 b5? 20.Nb4 Qb7 .

21.N:a6! Q:a6 (полагаю, что 21... b4 было сильнее) 22.c:b5 B:b5 23.N:b5 R:b5 24.a4

В этом всё дело! Теперь белые забирают целую ладью и остаются по итогам перестрелки с лишним качеством и пешкой. Дальше была довольно сумбурная игра в блиц, под занавес которой соперник опять попался на простую тактику. Это его, похоже, и добило. Тактику же только компьютеры умеют, особенно такую сложную:

34... B:b4? 35.Rb1 Rb7 (на это была вся надежда, но...) 36.a6! Rb5 37.a7 , и, чтобы остановить пешку, приходится отдать слона b4.

Тут соперник что-то стал медленно ходить. Смотрю — он мне в чятик пишет. Пишет следующее:

chessmasterrossie says: good engine usage
chessmasterrossie says: good engine usagenh5
chessmasterrossie says: such comput er moves
chessmasterrossie says: such computer moves
chessmasterrossie says: qg1???
chessmasterrossie says: as if a human would play that
chessmasterrossie says: g4?
chessmasterrossie says: such a human move!
chessmasterrossie says: how obviously was that a use of a chess engine.
chessmasterrossie says: I will send a compulaint
chessmasterrossie says: complaint

Просто бальзам на сердце. =)

Тест Тьюринга – это тест, как следует из названия, предложенный Аланом Тьюрингом, для определения обладает ли машина интеллектом. Тьюринг решил, что нет смысла разрабатывать обширный список требований, необходимых для создания искусственного интеллекта, который к тому же может оказаться противоречивым, и предложил тест, основанный на том, что поведение объекта, обладающего искусственным интеллектом, в конечном итоге нельзя будет отличить от поведения таких бесспорно интеллектуальных сущностей, как человеческие существа. Компьютер успешно пройдет тест Тьюринга, если человек-экспериментатор, задавший ему в письменном виде определенные вопросы, не сможет определить, получены ли письменные ответы от другого человека или от некоторого устройства. На данный момент составление программы для компьютера, чтобы он прошел тест Тьюринга, требует большого объема работы. Запрограммированный таким образом компьютер должен включать в себя:

• средства обработки текстов на естественных языках (Natural Language Processing – NLP), позволяющие успешно общаться с компьютером, скажем на английском языке;
• средства представления знаний, с помощью которых компьютер может записать в память то, что он узнает или прочитает;
• средства автоматического формирования логических выводов, обеспечивающие возможность использовать хранимую информацию для поиска ответов на вопросы и вывода новых заключений;
• средства машинного обучения, которые позволяют приспосабливаться к новым обстоятельствам, а также обнаруживать и экстраполировать признаки стандартных ситуаций.

В тесте Тьюринга сознательно исключено непосредственное физическое взаимодействие экспериментатора и компьютера, поскольку для создания искусственного интеллекта не требуется физическая имитация человека. Но в так называемом полном тесте Тьюринга предусмотрено использование видеосигнала для того, чтобы экспериментатор мог проверить способности испытуемого объекта к восприятию, а также имел возможность представить физические объекты «в неполном виде» (пропустить их «через штриховку»).

Тьюринг предсказывал, что компьютеры в конечном счёте пройдут его тест. Он считал, что к 2000 году компьютер с памятью 1 миллиард бит (около 119 МБ) в ходе 5-минутного теста сможет обмануть судей в 30 % случаев.

Это предсказание не сбылось. Тьюринг также предсказал, что сочетание «мыслящая машина» не будет считаться оксюмороном, а обучение компьютеров будет играть важную роль в создании мощных компьютеров (с чем большинство современных исследователей согласны).

Пока что ни одна программа и близко не подошла к прохождению теста Тьюринга. Такие программы, как Элиза (ELIZA), иногда заставляли людей верить, что они говорят с человеком, как, например, в неформальном эксперименте, названном AOLiza. Но такие «успехи» не являются прохождением теста Тьюринга. Во-первых, человек в таких беседах не имел никаких оснований считать, что он говорит с программой, в то время как в настоящем тесте Тьюринга человек активно пытается определить, с кем он беседует. Во-вторых, документированные случаи обычно относятся к таким чатам, где многие беседы отрывочны и бессмысленны. В-третьих, многие пользователи чатов используют английский как второй или третий язык, и бессмысленный ответ программы, вероятно, спишется ими на языковый барьер. В-четвертых, многие пользователи ничего не знают об Элизе и ей подобных программах и не могут распознать совершенно нечеловеческие ошибки, которые эти программы допускают.

Ежегодно производится соревнование между разговаривающими программами и наиболее человекоподобной, по мнению судей, присуждается приз Лебнера. Есть также дополнительный приз для программы, которая, по мнению судей, пройдет тест Тьюринга. Этот приз еще не присуждался. Самый лучший результат показала программа A.L.I.C.E. выиграв приз Лебнера 3 раза (в 2000, 2001 и 2004).

Несмотря на то, что прошло больше 50 лет, тест Тьюринга не потерял своей значимости. Но в настоящее время исследователи искусственного интеллекта практически не занимаются решением задачи прохождения теста Тьюринга, считая, что гораздо важнее изучить основополагающие принципы интеллекта, чем продублировать одного из носителей естественного интеллекта. В частности, проблему «искусственного полета» удалось успешно решить лишь после того, как братья Райт и другие исследователи перестали имитировать птиц и приступили к изучению аэродинамики. В научных и технических работах по воздухоплаванию цель этой области знаний не определяется как «создание машин, которые в своем полете настолько напоминают голубей, что даже могут обмануть настоящих птиц».