0:00:06.999,0:00:09.034
Šta je svesnost?

0:00:09.034,0:00:11.828
Može li veštačka mašina zaista da misli?

0:00:11.828,0:00:15.114
Da li se um sastoji jedino[br]od neurona u mozgu

0:00:15.114,0:00:18.757
ili u njegovoj srži[br]postoji neopipljiva iskra?

0:00:18.757,0:00:21.325
Za mnoge su ovo bila ključna razmatranja

0:00:21.325,0:00:24.352
za budućnost veštačke inteligencije.

0:00:24.352,0:00:27.059
No britanski kompjuterski naučnik[br]Alan Tjuring

0:00:27.059,0:00:29.539
je odlučio da odbaci sva ova pitanja

0:00:29.539,0:00:31.850
zarad jednostavnijeg:

0:00:31.850,0:00:35.269
može li kompjuter da govori kao čovek?

0:00:35.269,0:00:39.265
Ovo pitanje je dovelo do zamisli[br]merenja veštačke inteligencije

0:00:39.265,0:00:43.316
koja će postati čuvena kao Tjuringov test.

0:00:43.316,0:00:47.341
U naučnom radu iz 1950.[br]"Kompjuterska mašina i inteligencija",

0:00:47.341,0:00:49.814
Tjuring je predložio sledeću igru.

0:00:49.814,0:00:53.906
Ljudski sudija vodi tekstualni razgovor[br]sa takmičarima koje ne vidi

0:00:53.906,0:00:56.382
i procenjuje njihove odgovore.

0:00:56.382,0:01:00.409
Da bi prošao test, kompjuter mora[br]da bude u stanju da zameni takmičare,

0:01:00.409,0:01:03.857
a da se pri tom[br]rezultat značajno ne promeni.

0:01:03.857,0:01:06.816
Drugim rečima,[br]kompjuter bismo smatrali inteligentnim,

0:01:06.816,0:01:12.513
ako ono što govori ne bi bilo lako[br]razlikovati od ljudskog govora.

0:01:12.513,0:01:14.667
Tjuring je predvideo da će do 2000. godine

0:01:14.667,0:01:20.622
mašine sa memorijom od 100 megabajta[br]lako prolaziti na ovom testu.

0:01:20.622,0:01:22.786
No možda je istrčao pred rudu.

0:01:22.786,0:01:25.840
Iako današnji kompjuteri[br]imaju daleko veću memoriju,

0:01:25.840,0:01:27.643
malo njih je u tome uspelo,

0:01:27.643,0:01:29.438
a oni koji su imali dobre rezultate

0:01:29.438,0:01:33.208
su se više usredsređivali na pronalaženje[br]pametnih načina da prevare sudije

0:01:33.208,0:01:36.174
nego na korišćenje[br]ogromne kompjuterske moći.

0:01:36.174,0:01:39.096
Iako nikad nije podvrgnut[br]stvarnom testiranju,

0:01:39.096,0:01:43.865
prvi program koji je tvrdio[br]da je imao nekog uspeha se zvao ELIZA.

0:01:43.865,0:01:46.412
Prilično kratkim i jednostavnim scenariom

0:01:46.412,0:01:50.434
uspeo je da obmane ljude[br]oponašajući psihologa,

0:01:50.434,0:01:52.395
ohrabrujući ih da više govore

0:01:52.395,0:01:55.905
i vraćajući njihova sopstvena pitanja[br]nazad njima.

0:01:55.905,0:01:59.412
Još jedan raniji scenario, PARRY,[br]je imao suprotan pristup,

0:01:59.412,0:02:02.213
imitirajući paranoičnog šizofreničara

0:02:02.213,0:02:07.939
koji je stalno usmeravao tok razgovora[br]na sopstvene pretprogramirane opsesije.

0:02:07.939,0:02:12.803
Njihovi uspesi u obmanjivanju ljudi[br]su istakli slabosti testa.

0:02:12.803,0:02:17.433
Ljudi redovno pripisuju inteligenciju[br]čitavom nizu stvari

0:02:17.433,0:02:21.076
koje nisu zaista inteligentne.

0:02:21.076,0:02:24.289
Bez obzira na to, godišnja takmičenja,[br]poput Lobnerove nagrade,

0:02:24.289,0:02:26.009
formalizovala su test

0:02:26.009,0:02:28.155
tako što sudije unapred znaju

0:02:28.155,0:02:32.019
da su neki od njihovih sagovornika mašine.

0:02:32.019,0:02:33.920
No, iako su kvalitetniji,

0:02:33.920,0:02:35.936
mnogi programeri botova za ćaskanje

0:02:35.936,0:02:39.096
koriste strategije[br]slične ELIZA-i i PARRY-ju.

0:02:39.096,0:02:41.132
Pobednica iz 1997, Katrin,

0:02:41.132,0:02:45.213
mogla je da obavi začuđujuće usredsređene[br]i inteligentne razgovore,

0:02:45.213,0:02:49.175
ali uglavnom, ako bi sudija želeo[br]da razgovoara o Bilu Klintonu.

0:02:49.175,0:02:51.813
A skorašnjem pobedniku, Judžinu Gustmanu,

0:02:51.813,0:02:55.549
podarena je ličnost[br]13-ogodišnjeg dečaka iz Ukrajine,

0:02:55.549,0:02:59.570
pa su sudije protumačile njegove zablude[br]i nezgrapnu gramatiku

0:02:59.570,0:03:02.916
kao jezičku i kulturološku barijeru.

0:03:02.916,0:03:07.135
U međuvremenu, drugi programi, poput[br]Kleverbota su imali drugačiji pristup,

0:03:07.135,0:03:11.740
statistički analizirajući ogromne[br]baze podataka stvarnih razgovora

0:03:11.740,0:03:14.281
kako bi došli do najboljih odgovora.

0:03:14.281,0:03:17.530
Neki su takođe pohranjivali u memoriju[br]prethodne razgovore,

0:03:17.530,0:03:20.915
kako bi se vremenom popravljali.

0:03:20.915,0:03:25.066
No, iako Kleverbotovi pojedinačni odgovori[br]mogu da zvuče neverovatno ljudski,

0:03:25.066,0:03:27.092
odsustvo konzistentne ličnosti

0:03:27.092,0:03:30.245
i nemogućnost da se bavi najnovijim temama

0:03:30.245,0:03:32.858
odaju ga odmah.

0:03:32.858,0:03:36.112
Ko bi u Tjuringovo vreme mogao da predvidi[br]da će današnji kompjuteri

0:03:36.112,0:03:38.201
moći da upravljaju svemirskim brodovima,

0:03:38.201,0:03:40.518
da izvode prefinjene operacije

0:03:40.518,0:03:42.807
i da rešavaju obimne jednačine,

0:03:42.807,0:03:46.310
ali će i dalje da se muče[br]s najobičnijim ćaskanjem?

0:03:46.310,0:03:49.819
Ispostavilo se da je ljudski jezik[br]zadivljujuće složena pojava

0:03:49.819,0:03:53.524
koju ne može da obuhvati[br]čak ni najobimniji rečnik.

0:03:53.524,0:03:57.993
Botove za ćaskanje zbunjuju[br]sitne pauze, poput "hm..."

0:03:57.993,0:04:00.415
ili pitanja koja nemaju tačne odgovore.

0:04:00.415,0:04:02.315
A prosta razgovorna rečenica,

0:04:02.315,0:04:05.595
poput: "Izvadio sam sok iz frižidera[br]i dao mu,

0:04:05.595,0:04:07.406
ali sam zaboravio da proverim datum",

0:04:07.406,0:04:12.872
zahteva bogato pozadinsko znanje[br]i intuiciju da bi je raščlanili.

0:04:12.872,0:04:15.503
Ispostavilo se da simuliranje[br]ljudskog razgovora

0:04:15.503,0:04:19.112
zahteva više od pukog uvećanja memorije[br]i snage procesora;

0:04:19.112,0:04:21.623
i kako se približavamo Tjuringovom cilju,

0:04:21.623,0:04:26.483
možda ćemo ipak morati da se bavimo[br]svim tim velikim pitanjima o svesnosti.