Computadores e inteligência - Computing Machinery and Intelligence


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" Computing Machinery and Intelligence " é um papel seminal escrito por Alan Turing sobre o tema da inteligência artificial . O estudo, publicado em 1950 em mente , foi a primeira a introduzir o conceito do que é hoje conhecido como o teste de Turing para o público em geral.

O trabalho de Turing considera a questão "As máquinas podem pensar?" Desde as palavras "pensar" e "máquina" não pode ser definido de uma forma clara que satisfaça a todos, Turing sugere que "substituir a questão por outro, que está intimamente relacionado a ele e é expressa em palavras relativamente inequívocas". Para fazer isso, ele deve primeiro encontrar uma ideia simples e inequívoca para substituir a palavra "pensar", segundo ele deve explicar exatamente qual "máquinas", ele está considerando, e, finalmente, armado com essas ferramentas, ele formula uma nova pergunta, relacionada com o primeiro, que ele acredita que pode responder de forma afirmativa.

teste de Turing

A "interpretação padrão" do Teste de Turing, em que o interrogador é encarregado de tentar determinar qual jogador é um computador e que é um ser humano

Ao invés de tentar determinar se uma máquina está pensando, Turing sugere que deveríamos perguntar se a máquina pode ganhar um jogo, chamado de " jogo da imitação ". O jogo Imitação original que Turing descrita é um jogo de festa simples que envolve três jogadores. O jogador A é um homem, jogador B é uma mulher e jogador C (que interpreta o papel do interrogador) pode ser de qualquer sexo. No jogo da imitação, o jogador C é incapaz de ver qualquer jogador A ou jogador B (e sabe-as somente como X e Y), e pode se comunicar com eles apenas através de notas escritas ou qualquer outra forma que não dar quaisquer detalhes sobre o seu gênero. Ao fazer perguntas de jogador A e o jogador B, o jogador C tenta determinar qual dos dois é o homem e qual é a mulher. O papel do jogador A é para enganar o interrogador para tomar a decisão errada, enquanto que o jogador B tenta ajudar o interrogador em fazer o certo.

Turing propõe uma variação deste jogo que envolve o computador: ' 'O que acontecerá quando uma máquina toma a parte de A neste jogo?' Será que o interrogador decidir erradamente como muitas vezes, quando o jogo é jogado assim como ele faz quando o jogo é jogado entre um homem e uma mulher? Estas perguntas substituir o nosso original, 'As máquinas podem pensar? " 'Assim, o jogo modificado torna-se aquele que envolve três participantes em salas isoladas:. Um computador (que está a ser testado), um ser humano, e um juiz (humana) O juiz humano pode conversar tanto com o humano eo computador digitando em um terminal. Tanto o computador e tente humano para convencer o juiz de que eles são o ser humano. Se o juiz não pode consistentemente dizer qual é qual, em seguida, o computador ganha o jogo.

Como Stevan Harnad observa, a questão tornou-se "As máquinas podem fazer o que nós (como entidades pensantes) pode fazer?" Em outras palavras, Turing já não está perguntando se uma máquina pode "pensar"; ele pergunta se uma máquina pode agir de forma indiferenciada da forma como um pensador atua. Esta questão evita o problema filosófico difícil de pré-definir o verbo "pensar" e se concentra em vez disso, as capacidades de desempenho que ser capaz de pensar torna possível, e como um sistema causal pode gerá-los.

Alguns tomaram a pergunta de Turing ter sido "Pode um computador, comunicando através de um teletipo, enganar uma pessoa em acreditar que é humano?" mas parece claro que Turing não estava falando de enganar as pessoas, mas sobre a geração de capacidade cognitiva humana.

máquinas digitais

Turing também observa que é preciso determinar quais "máquinas" queremos considerar. Ele ressalta que um ser humano clone , enquanto feito pelo homem, não iria fornecer um exemplo muito interessante. Turing sugeriu que deveríamos focar as capacidades de máquinas de máquinas digitais que manipulam os dígitos binários de 1 e 0, reescrevê-los na memória usando regras simples. Ele deu duas razões.

Em primeiro lugar, não há nenhuma razão para especular se eles podem ou não existir. Eles já fizeram em 1950.

Em segundo lugar, máquinas digital é "universal". A pesquisa de Turing para os fundamentos da computação tinha provado que um computador digital pode, em teoria, simular o comportamento de qualquer outra máquina digital dada memória e tempo suficiente. (Esta é a visão essencial da tese de Church-Turing ea máquina de Turing universal .) Portanto, se qualquer máquina digital pode "agir como ele está pensando", em seguida, cada máquina digital de suficientemente poderoso pode. Turing escreve: "todos os computadores digitais são em um sentido equivalente."

Isso permite que a pergunta original para ser ainda mais específico. Turing agora reafirma a pergunta original como "Vamos fixar nossa atenção em um determinado computador digital C. É verdade que modificando este computador para ter um armazenamento adequado, aumentando adequadamente a sua velocidade de ação, e dotando-o de um programa adequado, C pode ser feito para jogar satisfatoriamente a parte de a no jogo da imitação, a parte B sendo levado por um homem?"

Daí Turing afirma que o foco não é sobre "se todos os computadores digitais faria bem no jogo, nem se os computadores que estão actualmente disponíveis faria bem, mas se há computadores imagináveis ​​que fazem bem". O que é mais importante é considerar os avanços possíveis no estado de nossas máquinas de hoje, independentemente de nós temos o recurso disponível para criar um ou não.

Nove objeções comuns

Tendo esclarecido a questão, Turing voltou-se para respondê-la: ele considerou os seguintes nove objeções comuns, que incluem todos os principais argumentos contra a inteligência artificial criado nos anos desde que o jornal foi publicado.

  1. Religiosa Objeção : Isto indica que o pensamento é uma função do homem imortal alma ; portanto, uma máquina não pode pensar. "Na tentativa de construir tais máquinas", escreveu Turing, "não devemos ser irreverente usurpar seu poder de almas criando, mais do que estamos na procriação de filhos: sim nós somos, em qualquer caso, instrumentos de sua vontade fornecendo mansões para as almas que Ele cria ".
  2. 'Cabeça na areia' Objeção : "As consequências de máquinas pensamento seria muito terrível Vamos esperar e acreditar que eles não podem fazê-lo.". Este pensamento é popular entre as pessoas intelectuais, como eles acreditam superioridade deriva de uma inteligência superior e a possibilidade de ser ultrapassado é uma ameaça (como máquinas têm capacidades eficientes de memória e velocidade de processamento, máquinas que excedem as capacidades de aprendizagem e conhecimento são altamente provável). Esta objeção é um falacioso apelo a consequências , confundindo o que não deve ser com o que pode ou não pode ser (Wardrip-Fruin, 56).
  3. Matemáticas Objeções : Esta objeção usa teoremas matemáticos, como o teorema da incompletude de Gödel , para mostrar que não há limites para o que questiona um sistema de computador com base em lógica pode responder. Turing sugere que os seres humanos são muitas vezes mal a si mesmos e satisfeito com a falibilidade de uma máquina. (Este argumento seria feita novamente pelo filósofo John Lucas em 1961 e físico Roger Penrose , em 1989.)
  4. Argumento da Consciência : Este argumento, sugerido pelo Professor Geoffrey Jefferson em seu 1949 Lister Oration afirma que "não até que uma máquina pode escrever um soneto ou compor um concerto por causa de pensamentos e emoções sentidas, e não pela queda chance de símbolos, poderíamos concorda que máquina é igual a cérebro ". Turing responde dizendo que não temos nenhuma maneira de saber que qualquer outro indivíduo que nós experimenta emoções, e que, portanto, devemos aceitar o teste. Ele acrescenta: "Eu não quero dar a impressão de que eu acho que não há mistério sobre a consciência ... [b] ut eu não acho que esses mistérios precisa necessariamente de ser resolvidos antes de podermos responder à pergunta [de se as máquinas podem pensar]." (Este argumento, que um computador não pode ter experiências conscientes ou entendimento seria feita em 1980 pelo filósofo John Searle em seu quarto chinês argumento. A resposta de Turing é agora conhecido como as " outras mentes responder". Veja também pode uma máquina ter um mente? na filosofia do AI ).
  5. Argumentos de várias deficiências . Estes argumentos, todos têm a forma "de um computador nunca vai fazer X ". Turing oferece uma seleção:

    Seja gentil, criativo, bonito, simpático, tem iniciativa, tem um senso de humor, distinguir o certo do errado, cometer erros, se apaixonar, desfrute de morangos e creme, fazer alguém se apaixonar por ele, aprender com a experiência, usar palavras corretamente , ser objecto de seu próprio pensamento, tem tanta diversidade de comportamento como um homem, fazer algo realmente novo.

    Turing observa que "nenhum apoio é normalmente oferecido por estas declarações", e que eles dependem de pressupostos ingênuos sobre como máquinas versáteis podem ser no futuro, ou são "formas disfarçadas do argumento da consciência." Ele escolhe para responder a algumas delas:
    1. Máquinas não pode cometer erros. Ele observa que é fácil de programar uma máquina para aparecer a cometer um erro.
    2. A máquina não pode ser objecto de seu próprio pensamento (ou não pode ser auto-consciente ). Um programa que pode relatar seus estados e processos internos, no sentido simples de um depurador de programa, pode certamente ser escrito. Turing afirma "uma máquina pode indubitavelmente ser a sua própria matéria."
    3. A máquina não pode ter muita diversidade de comportamento . Ele observa que, com capacidade de armazenamento suficiente, um computador pode se comportar de um número astronômico de maneiras diferentes.
  6. Lady Lovelace 's Objeção : Um dos mais famosos acusações afirma que os computadores são incapazes de originalidade. Isso porque, de acordo com Ada Lovelace , máquinas são incapazes de aprendizagem independente.

    A Máquina Analítica não tem pretensões qualquer que seja a origem de nada. Ele pode fazer o que nós sabemos como encomendá-lo para executar. Ele pode seguir análise; mas não tem poder de antecipar quaisquer relações analíticas ou verdades.

    Turing sugere que a objeção de Lovelace pode ser reduzido à afirmação de que os computadores "nunca pode levar-nos de surpresa" e argumenta que, ao contrário, os computadores ainda pode surpreender os seres humanos, em especial quando as consequências de fatos diferentes não são imediatamente reconhecíveis. Turing também argumenta que Lady Lovelace foi prejudicado pelo contexto a partir do qual ela escreveu, e se exposto ao conhecimento científico mais contemporâneo, que se tornaria evidente que o armazenamento do cérebro é bastante semelhante ao de um computador.
  7. Argumento da continuidade no sistema nervoso : Modern neurológica pesquisa mostrou que o cérebro não é digital. Embora os neurónios disparar em um pulso de tudo-ou-nada, tanto o momento exato da pulsação e a probabilidade do impulso ocorrendo ter componentes analógicos. Turing reconhece isso, mas argumenta que qualquer sistema analógico pode ser simulado em um grau razoável de precisão dado o poder de computação suficiente. ( Filósofo Hubert Dreyfus faria este argumento contra "a suposição biológica" em 1972.)
  8. Argumento da informalidade do comportamento : Este argumento afirma que qualquer sistema regido por leis será previsível e, portanto, não é verdadeiramente inteligente. Turing responde que esta é leis confusas de comportamento com regras gerais de conduta, e que, se em uma escala suficientemente ampla (como é evidente no homem) o comportamento da máquina se tornaria cada vez mais difícil de prever. Ele argumenta que, só porque não podemos ver imediatamente quais são as leis, não significa que não existem tais leis. Ele escreve: "certamente sabemos de nenhum caso em que poderíamos dizer: 'Nós já procurou o suficiente. Não existem tais leis.'". ( Hubert Dreyfus diria em 1972 que a razão humana e resolução de problemas não foi baseada em regras formais, mas em vez contou com instintos e consciência de que nunca seriam capturados em regras. Pesquisas AI recente Mais em robótica e inteligência computacional tentativas para encontrar as regras complexas que governam habilidades nosso "informais" e inconscientes de percepção, mobilidade e casamento de padrões. Veja crítica da AI Dreyfus ). Esta resposta também inclui a aposta de Turing argumento.
  9. Percepção extra-sensorial : Em 1950, a percepção extra-sensorial era uma área ativa de pesquisa e Turing escolhe para dar ESP o benefício da dúvida, argumentando que as condições podem ser criados em que a leitura da mente não afetaria o teste.

máquinas de aprendizagem

Na seção final do documento detalha Turing seus pensamentos sobre o Machine Learning que poderia jogar o jogo da imitação com sucesso.

Aqui Turing primeiros retorna à objeção de Lady Lovelace que a máquina só pode fazer o que dizer a ele para fazer e ele compara a uma situação onde um homem "injeta" uma idéia na máquina para que a máquina responde e, em seguida, cai em quietude. Ele estende-se sobre este pensamento por uma analogia para uma pilha atómica de menos do que o tamanho crítico que é para ser considerada como a máquina e uma ideia é injectado para corresponder a um neutrão de entrar na pilha do exterior da pilha; o nêutron irá causar um certo distúrbio que eventualmente morre. Turing então constrói em que analogia e menciona que se o tamanho da pilha eram para ser suficientemente grande, então um neutrão de entrar na pilha iria causar uma perturbação que iria continuar a aumentar até que toda a pilha foram destruídas, a pilha seria supercrítico. Turing, em seguida, faz a pergunta sobre se esta analogia de uma pilha de super crítico poderia ser estendido para uma mente humana e, em seguida, a uma máquina. Ele conclui que tal analogia seria realmente adequado para a mente humana com "Não parece ser um para a mente humana. A maioria deles parecem ser 'subcritical', isto é, para corresponder nesta analogia com pilhas de sub crítica tamanho. uma ideia apresentada a tal mente vai em aumento médio de dar a menos de uma idéia em resposta. uma proporção bem pequenos são supercrítico. uma ideia apresentada a tal mente que pode dar origem a uma "teoria" todo constituído por secundário, terciário e as idéias mais remotas". Ele finalmente pergunta se uma máquina poderia ser feito para ser supercrítica.

Turing, em seguida, menciona que a tarefa de ser capaz de criar uma máquina que poderia jogar o jogo da imitação é um dos programação e ele postula que até o final do século ele vai realmente ser tecnologicamente possível programar uma máquina para jogar o jogo. Em seguida, ele menciona que no processo de tentar imitar uma mente humana adulta, torna-se importante considerar os processos que levam à mente adulta estar em seu estado atual; qual ele resume como:

1. O estado inicial da mente, dizer no momento do nascimento,
2. A educação a que foi submetido,
3. Outra experiência, para não ser descrito como a educação, a que foi submetido.

Dado esse processo, ele pergunta se seria mais apropriado para programar a mente de uma criança, em vez de uma mente adultos e, em seguida, submeter a mente da criança a um período de educação. Ele compara a criança a um notebook recém-comprado e especula que, devido à sua simplicidade seria mais facilmente programado. O problema, então, é dividido em duas partes, a programação de uma mente infantil e seu processo de educação. Ele menciona que uma mente infantil não seria esperado como desejado pelo experimentador (programador) na primeira tentativa. Um processo de aprendizagem que envolve um método de recompensa e punição devem estar no local que irá selecionar os padrões desejáveis ​​na mente. Todo este processo, Turing menciona, em grande medida é semelhante ao da evolução pela seleção natural, onde as semelhanças são:

Estrutura da máquina criança = material hereditário
Alterações da máquina infantil = mutações
A seleção natural = julgamento do experimentador

Após essa discussão Turing aborda determinados aspectos específicos da máquina de aprendizagem:

  • Natureza da complexidade inerente: A máquina de criança poderia ser tanto um que é o mais simples possível, mas apenas manter a coerência com os princípios gerais, ou a máquina poderia ser um com um sistema completo de inferência lógica programado para ele. Este sistema mais complexo é explicada por Turing como" ..would ser tal que a loja de máquinas seriam em grande parte ocupada com as definições e proposições . As proposições teriam vários tipos de estado, por exemplo, fatos bem estabelecidos, conjecturas, teoremas matematicamente provado, declarações dadas por uma autoridade, expressões com a forma lógica da proposição, mas não a crença de valor. Certas proposições podem ser descritos como "imperativos". a máquina deve ser construído de modo que, logo que um imperativo é classificado como "bem estabelecida" a adequada ação ocorre automaticamente. ". Apesar deste sistema de lógica embutida a inferência lógica programada não seria aquele que é formal, em vez que seria um que é mais pragmático. Além disso, a máquina iria construir em seu sistema de lógica embutida por um método de "indução científica".
  • A ignorância do experimentador: Uma característica importante de uma máquina de aprendizagem que aponta Turing é a ignorância do professor de estado interno das máquinas durante o processo de aprendizagem. Isso está em contraste com uma máquina de estado discreto convencional, onde o objetivo é ter uma compreensão clara do estado interno da máquina em cada momento durante a computação. A máquina será visto estar fazendo coisas que muitas vezes não podem dar sentido ou algo que nós consideramos ser completamente aleatória. Turing menciona que este carácter específico dá em cima de uma máquina de um certo grau do que nós consideramos ser a inteligência, em que o comportamento inteligente consiste em um desvio do determinismo completa de computação convencional, mas somente enquanto o desvio não dá origem a laços inúteis ou comportamento aleatório.
  • A importância do comportamento aleatório: Embora Turing nos adverte de comportamento aleatório ele menciona que inculcar um elemento de aleatoriedade em uma máquina de aprendizagem seria de valor em um sistema. Ele menciona que isso poderia ser de valor onde pode haver várias respostas corretas ou aquelas em que poderá ser de tal forma que uma abordagem sistemática iria investigar várias soluções insatisfatórias para um problema antes de encontrar a solução óptima que implicaria o processo sistemático ineficiente. Turing também menciona que o processo de evolução toma o caminho de mutações aleatórias a fim de encontrar soluções que beneficiem de um organismo mas ele também admite que, no caso da evolução do método sistemático de encontrar uma solução não seria possível.

Turing conclui especulando sobre um momento em que as máquinas vão competir com os seres humanos em numerosas tarefas intelectuais e sugere tarefas que poderiam ser usados ​​para fazer essa partida. Turing, em seguida, sugere que as tarefas abstratas, tais como jogar xadrez poderia ser um bom lugar para começar um outro método que ele coloca como" .it é melhor para fornecer a máquina com os melhores órgãos dos sentidos que o dinheiro pode comprar, e depois ensiná-lo a compreender e falar inglês.".

Um exame do desenvolvimento em inteligência artificial que se seguiu revela que a máquina de aprendizagem fez tomar o caminho abstrato sugerido por Turing como no caso da Deep Blue , um computador jogando xadrez desenvolvido pela IBM e que derrotou o campeão mundial Garry Kasparov (embora , isso também é controverso) e os numerosos jogos de xadrez de computador que pode jogar melhor que a maioria dos amadores. Quanto à segunda sugestão Turing faz, ele tem sido comparado por alguns autores como uma chamada para encontrar um simulacro do desenvolvimento cognitivo humano. E tais tentativas de encontrar os algoritmos subjacentes pelos quais as crianças aprendem das características do mundo em torno deles estão apenas começando a ser feita.

Notas

Referências

links externos