Bài thử nghiệm Turing: Liệu máy tính có thể vượt qua con người? - Alex Gendler

Xem toàn bộ bài học tại: http://ed.ted.com/lessons/the-turing-test-can-a-computer-pass-for-a-human-alex-gendler

Nhận thức là gì? Liệu một cỗ máy nhân tạo có thể thật sự suy nghĩ? Đối với nhiều người, đây là những cân nhắc quan trọng cho tương lai của ngành trí tuệ nhân tạo. Nhưng nhà khoa học máy tính người Anh Alan Turing đã gạt bỏ tất cả những câu hỏi trên và thay bằng một câu hỏi đơn giản hơn: Liệu máy tính có thể nói chuyện như con người? Alex Gendler mô tả bài thử nghiệm Turing và trình bày những kết quả đáng ngạc nhiên.

Bài học được giảng bởi Alex Gendler, minh họa bởi Patrick Smith.

Nhận thức là gì?

Một cỗ máy nhân tạo có thể suy nghĩ không?

Có phải trí óc của ta chỉ chứa các
nơ-ron thần kinh trong não,

hay còn có một dấu hiệu mơ hồ nào đó
nằm ngay trung tâm của não?

Với nhiều người, chúng là
những cân nhắc rất quan trọng

cho tương lai của trí tuệ nhân tạo.

Nhưng nhà khoa học máy tính người Anh
Alan Turing đã gạt bỏ những câu hỏi đó

cho một điều đơn giản hơn nhiều:

Liệu máy tính có thể nói như con người?

Câu hỏi này đã dẫn tới một sáng kiến
để đo lường trí tuệ nhân tạo

mà từ đó được nhiều người biết đến
với cái tên Bài thử nghiệm Turing.

Vào năm 1950, trong một bài báo với tựa đề
"Những Cỗ Máy Tính Toán và Trí Thông Minh"

Turing đã đề ra trò chơi sau đây.

Một người giám khảo có cuộc trò chuyện
qua tin nhắn với những người chơi bí ẩn.

và phân tích cách trả lời của họ.

Để vượt qua bài kiểm tra, máy tính phải có
khả năng thế chỗ một trong các người chơi

mà vẫn không thay đổi kết quả đáng kể.

Nói một cách khác, máy tính sẽ được xem
là thông minh

nếu cuộc hội thoại của nó không khác nhiều
với cuộc hội thoại của con người.

Turing đoán là đến năm 2000,

máy móc với 100 megabytes bộ nhớ
sẽ dễ dàng vượt qua bài thử nghiệm này.

Nhưng có lẽ ông đã nhảy trước một bước.

Ngay cả khi máy tính hiện nay đã có
dung lượng bộ nhớ vượt xa mức đó,

rất ít máy tính vượt qua bài kiểm tra đó.

và những loại máy tính làm được

thì lại tập trung vào việc tìm cách
thông minh để đánh lừa các giám khảo

hơn là dùng năng lực tính toán siêu phàm.

Dù nó chưa bao giờ được đưa ra
kiểm tra trong bài thử nghiệm thật,

chương trình đầu tiên được một số người
công nhận là thành công mang tên ELIZA.

Chỉ với một bản thảo ngắn và đơn giản,

nó có thể đánh lừa nhiều người bằng cách
giả dạng làm một bác sĩ tâm lý,

khơi gợi họ nói nhiều hơn

và phản hồi chính lời băn khoăn đó
về lại họ.

Một bản thảo trước đó là PARRY
lại có cách tiếp cận ngược lại

bằng cách mô phỏng một người bị
chứng hoang tưởng tâm thần phân liệt

lái câu chuyện trở về chính nỗi ám ảnh
đã được lập trình trước của anh ta.

Thành công trong việc lừa người khác đã
nói lên một điểm yếu của bài thử nghiệm.

Con người thường cho nhiều loại
đồ vật là thông minh

dù thực sự chúng không hề thông minh.

Dù vậy, các cuộc thi hằng năm
như Giải Loebner,

đã làm bài thử nghiệm trở nên quy tắc hơn

mà giám khảo được biết từ trước

là một vài người tham gia là máy tính.

Mặc dù chất lượng đã được cải thiện,

nhiều lập trình viên chatbot đã sử dụng
chiến thuật tương tự như ELIZA và PARRY.

Người chiến thắng năm 1997 Catherine

có thể dẫn dắt một cuộc hội thoại
thông minh và có trọng tâm đáng kinh ngạc,

nhưng chỉ khi giám khảo
muốn nói về Bill Clinton.

Và người chiến thắng gần đây
Eugene Goostman

được lập trình với tính cách của
một cậu bé 13 tuổi người Ukraina,

để giám khảo đánh giá ngữ pháp kỳ lạ
và lập luận thiếu logic của nó

như là rào cản ngôn ngữ và văn hóa.

Trong khi đó, các chương trình khác như
Cleverbot lại chọn con đường khác

bằng cách thống kê những cơ sở dữ liệu lớn
của các cuộc hội thoại thật,

từ đó đưa ra câu trả lời thích hợp nhất.

Vài loại máy khác có thể lưu lại
thông tin về các cuộc trò chuyện trước

để cải thiện từng ngày.

Trong khi mỗi câu trả lời của Cleverbot
nghe giống con người đến lạ thường,

chúng lại thiếu cá tính đặc trưng

và không có khả năng giải quyết
những chủ đề mới

là một dấu hiệu vạch trần rõ ràng.

Những người cùng thời với Turing khó mà
đoán được máy tính hiện nay

lại có thể điều khiển phi thuyền,

làm những cuộc phẫu thuật tinh xảo,

và giải được những phương trình phức tạp,

nhưng lại vẫn gặp trở ngại với
cuộc trò chuyện đơn giản nhất?

Ngôn ngữ của con người hóa ra lại là
một hiện tượng vô cùng phức tạp

mà không thể bắt chước được
ngay cả với từ điển lớn nhất.

Chatbot có thể gặp khó khăn với
những điểm dừng đơn giản, như "umm..."

hay với câu hỏi không có câu trả lời đúng.

Và ngay cả câu trò chuyện đơn giản,

như, "Tôi lấy nước ép từ tủ lạnh
và đưa cho anh ấy,

nhưng lại quên kiểm tra hạn sử dụng"

đòi hỏi kiến thức cơ bản dồi dào và
trực giác để phân tích.

Suy cho cùng, mô phỏng
một cuộc trò chuyện của con người

cần nhiều hơn là làm tăng bộ nhớ
và khả năng xử lý năng lượng,

và càng tiến gần đến mục tiêu của Turing,

ta cần giải quyết tất cả những câu hỏi
về nhận thức thực sự là gì.