0:00:06.999,0:00:09.034
意識とは何でしょうか？

0:00:09.034,0:00:11.828
人工知能は本当に考えているのでしょうか？

0:00:11.828,0:00:15.114
心というものは 脳にあるニューロンの[br]集合体にに過ぎないのか

0:00:15.114,0:00:18.757
それとも その核には形無き[br]知性というものが あるのでしょうか？

0:00:18.757,0:00:21.325
人工知能の将来を考える[br]多くの人にとって

0:00:21.325,0:00:24.352
これはとても重要なポイントです

0:00:24.352,0:00:29.539
しかし 英国のコンピューター科学者の[br]アラン・チューリングは

0:00:29.539,0:00:31.850
このような質問の仕方を改め[br]より単純化したのです

0:00:31.850,0:00:35.269
「コンピューターは人間のように[br]会話できるのでしょうか？」

0:00:35.269,0:00:39.265
この問いかけが人工知能を測定する[br]アイデアとなり

0:00:39.265,0:00:43.316
有名なチューリングテストとして[br]知られるようになったのです

0:00:43.316,0:00:47.341
1950年の論文「計算する機械と知性」で

0:00:47.341,0:00:49.814
チューリングは こんなゲームを提案しました

0:00:49.814,0:00:53.906
人間の審査員が姿の見えない[br]プレイヤー達とテキストで会話を行い

0:00:53.906,0:00:56.382
彼らの応答を評価するのです

0:00:56.382,0:01:00.409
コンピューターが誰か１人と入れ替わっても[br]結果がほとんど変わらなければ

0:01:00.409,0:01:03.857
テストに合格したことになります

0:01:03.857,0:01:06.816
つまり コンピューターの会話が

0:01:06.816,0:01:12.513
人間の会話と簡単に区別できなければ[br]知的だとみなされます

0:01:12.513,0:01:14.667
チューリングは2000年までに

0:01:14.667,0:01:20.622
100メガバイトのメモリーの機械なら[br]試験に簡単に受かるだろうと予想しました

0:01:20.622,0:01:22.786
しかし これは早とちりだったようです

0:01:22.786,0:01:25.840
それより遥かに大容量のメモリーがある[br]今日のコンピューターですら

0:01:25.840,0:01:27.643
成功するのはかなり難しいのです

0:01:27.643,0:01:29.438
合格した機械は

0:01:29.438,0:01:33.208
圧倒的なコンピュータの計算力を[br]行使するよりも

0:01:33.208,0:01:36.174
審査員をいかにうまく騙すかに[br]力を入れていました

0:01:36.174,0:01:39.096
実際の試験の対象と[br]なったわけではありませんが

0:01:39.096,0:01:43.865
最初に成功したプログラムは[br]ELIZA だと言われています

0:01:43.865,0:01:46.412
比較的短く シンプルな記述を行い

0:01:46.412,0:01:50.434
心理学者を装うことで[br]もっと話すように仕向けて

0:01:50.434,0:01:52.395
質問を彼ら自身に返すことで

0:01:52.395,0:01:55.905
多くの人を勘違いさせたのです

0:01:55.905,0:01:59.412
別の初期のプログラム[br]PARRYは反対の取り組みを行いました

0:01:59.412,0:02:02.213
事前にプログラムされた妄想的なことに[br]話を振向け

0:02:02.213,0:02:07.939
妄想分裂病を演じたのです

0:02:07.939,0:02:12.803
プログラムが人を巧みに欺いたことで[br]試験の弱点が浮かび上がりました

0:02:12.803,0:02:17.433
人間は 実際には知的ではない事柄に至るまで

0:02:17.433,0:02:21.076
常に知性によるものだとしていたわけです

0:02:21.076,0:02:24.289
それにも関わらず ローブナー賞のような[br]毎年行われるコンテストでは

0:02:24.289,0:02:26.009
試験の形式がより整えられました

0:02:26.009,0:02:28.155
そこでは 審査員は事前に

0:02:28.155,0:02:32.019
対話の相手の中には[br]機械もいることが知らされています

0:02:32.019,0:02:33.920
質は向上していますが

0:02:33.920,0:02:39.096
会話ロボットのプログラマーの多くは[br]ElIZAやPARRYと同様の戦略をとっています

0:02:39.096,0:02:41.132
1997年の優勝者 Catherineは

0:02:41.132,0:02:45.213
話のピントを見事に合わせて[br]知的な会話を続けられましたが

0:02:45.213,0:02:49.175
その多くは審査員がビル・クリントンに関する[br]意見を求めた場合でした

0:02:49.175,0:02:51.813
さらに直近の勝者[br]Eugene Goostmanは

0:02:51.813,0:02:55.549
ウクライナ人の13歳の少年として[br]設定されていたため

0:02:55.549,0:02:59.570
審査員は脈絡のなさや[br]文法が不自然なのは

0:02:59.570,0:03:02.916
言語や文化の壁によるものだと判断しました

0:03:02.916,0:03:07.135
一方 Cleverbotのようなプログラムは[br]実際の会話の膨大なデータベースを

0:03:07.135,0:03:11.740
統計的に分析するという[br]別のアプローチを取ることで

0:03:11.740,0:03:14.281
最良の応答を決定したのです

0:03:14.281,0:03:17.530
直前の会話を記憶させ

0:03:17.530,0:03:20.915
徐々に磨いていくものもあります

0:03:20.915,0:03:25.066
Cleverbotの個々の応答は[br]見事なまでに人間的に聞こえますが

0:03:25.066,0:03:27.092
統一のとれた個性というものを欠き

0:03:27.092,0:03:30.245
まったく新しい話題には[br]対応できないので

0:03:30.245,0:03:32.858
それが機械である[br]動かぬ証拠になります

0:03:32.858,0:03:36.112
チューリングの時代には[br]現在のコンピューターが

0:03:36.112,0:03:38.201
宇宙船を操縦したり

0:03:38.201,0:03:40.518
繊細な手術を行ったり

0:03:40.518,0:03:42.807
難しい方程式すら解けるのに

0:03:42.807,0:03:46.310
ちょっとした会話に苦労するなんて[br]想像できなかったでしょう

0:03:46.310,0:03:49.819
人間が用いる言語は[br]非常に複雑な現象であり

0:03:49.819,0:03:53.524
最大の辞書ですら[br]捉えきれてはいないのです

0:03:53.524,0:03:57.993
会話ロボットは 「えっと」といった[br]単純な言葉のはさみや

0:03:57.993,0:04:00.415
正解のない質問にも混乱してしまいます

0:04:00.415,0:04:02.315
そして簡単な会話文 例えば―

0:04:02.315,0:04:05.595
「冷蔵庫のジュースを彼に渡したけど

0:04:05.595,0:04:07.406
賞味期限を確認し忘れていた」

0:04:07.406,0:04:12.872
こんなことにも豊かな知識の蓄積や[br]文法的な直感が要求されるのです

0:04:12.872,0:04:15.503
人間の会話を模倣するためには

0:04:15.503,0:04:19.112
単にメモリーを増やし[br]処理能力を向上するだけでは不十分でした

0:04:19.112,0:04:21.623
チューリングのゴールに近づくほど

0:04:21.623,0:04:26.483
最後には意識という大きな問いを[br]考えることが必要になるのでしょう