Poszukiwania sztucznej inteligencji zdolnej po prostu do prowadzenia rozmowy w przyjazny sposób okazały się bardzo długie. Kiedy Alan Turing, ojciec współczesnych komputerów, przedstawił swój słynny test, aby pokazać prawdziwą inteligencję programu komputerowego, postawił sobie bardzo ambitny cel dla sprzętu. Gdyby komputer mógł przekonać grupę ludzkich sędziów, że rozmawiają z osobą - gdyby mógł prowadzić rozmowę - byłby to dowód na istnienie sztucznej inteligencji, która ewoluowała do tego stopnia, że nie da się jej odróżnić od człowieka.
Ta rękawica została upuszczona w 1950 roku. Jak dotąd żaden program komputerowy nie przeszedł pomyślnie testu Turinga. Indywidualne pseudo wyczyny się nie liczą.
Dlaczego fałszywe wyczyny? Ponieważ są uważane za porażki, a nie osiągnięcia. Na przykład Joseph Weisenbaum w 1966 roku, kiedy komputery były programowane z dużymi kartami perforowanymi, opracował oprogramowanie do przetwarzania mowy naturalnej - ELIZA. „Eliza” była maszyną, która miała prowadzić rozmowę, udając psychoterapeutę; możesz z nią dzisiaj porozmawiać.
Rozmowa z „Elizą” jest trochę dziwna. Często parafrazuje to, co powiedziałeś, więc na przykład, jeśli powiesz „Czuję się przygnębiony”, może odpowiedzieć: „Czy przyszedłeś do mnie, ponieważ czułeś się przygnębiony?”. Kiedy nie rozumie, co mówisz, odpowiada „tak” lub „powiedz mi więcej”.
W początkowych wersach dialogu, zwłaszcza jeśli traktujesz ją jak swojego lekarza, „Eliza” może być całkiem przekonująca. Kiedy Weisenbaum to zauważył, był nieco zaniepokojony: ludzie byli gotowi widzieć więcej ludzi w algorytmie niż ludzi w algorytmie. Wkrótce, mimo że niektórzy badani zdali sobie sprawę, że mają do czynienia z maszyną, ujawnili jej głębokie doświadczenia i tajemnice. Wlali swoje dusze do maszyny. Kiedy sekretarka Weisenbauma rozmawiała z „Elizą”, chociaż wiedziała, że mówi do programu, wciąż nalegała, aby Weisenbaum opuścił pokój.
Niektóre z nieoczekiwanych reakcji, które wywołała ELIZA, mogą polegać na tym, że ludzie są bardziej skłonni do otwarcia się na maszynę, zdając sobie sprawę, że nikt ich nie oceni, nawet jeśli maszyna nie może powiedzieć nic związanego ani w ogóle pomóc. Efekt Elizy został nazwany na cześć tego programu komputerowego: ludzie zwykle wyposażają maszyny w cechy ludzkie lub myślą o nich jako o ludziach.
Sam Weisenbaum, który później nabrał głębokiej podejrzliwości co do wpływu komputerów i sztucznej inteligencji na życie człowieka, był zdumiony, że ludzie byli skłonni uwierzyć, że jego skrypt jest ludzki. „Nigdy nie przypuszczałem, że bardzo krótka znajomość prostego programu komputerowego może prowadzić do takiego urojeniowego myślenia u całkiem normalnych ludzi”.
Efekt Elizy mógł zaniepokoić Weisenbauma, ale intrygował i fascynował innych od dziesięcioleci. Być może zauważyłeś to na sobie, rozmawiając z AI, takimi jak Siri, Alexa lub Google Assistant - te krótkie odpowiedzi wydają się zbyt prawdziwe. Przy zdrowych zmysłach wiesz, że rozmawiasz z dużym fragmentem kodu przechowywanym gdzieś w eterze. Ale podświadomie wydaje ci się, że rozmawiasz z osobą.
Film promocyjny:
Ponadto. Facebook otworzył program Messenger i udostępnił oprogramowanie ludziom i firmom do tworzenia własnych chatbotów. Naturalne przetwarzanie mowy rozwijało się skokowo od lat 60. Dziś możesz znaleźć witające się chatboty, takie jak Mitsuku, który niedawno zdobył nagrodę Loebnera, przyznawaną maszynom, które mają rozwiązać test Turinga. Odpowie na wszystko, co do niej napiszesz. Pomysł jest prosty: jeśli jest już aplikacja do zamawiania pizzy, dlaczego nie zamówić pizzy, prosząc np. Chatbota jak starego znajomego?
Startupy, takie jak Semantic Machines, mają nadzieję, że ich wirtualni asystenci będą mogli wchodzić z tobą w interakcje jak sekretarki, a jednocześnie będą w stanie wydobywać informacje z Internetu. Wkrótce będą wszędzie.
Ale ludzie, którzy tworzą chatboty - zarówno społecznościowe, jak i komercyjne - napotykają wspólny problem: ludzie, być może podświadomie, akceptują chatboty dla ludzi i denerwują się, gdy nie mogą kontynuować normalnej rozmowy. Frustracja spowodowana nieporozumieniami często wiąże się z wysokimi początkowymi oczekiwaniami.
Do tej pory żadna maszyna nie była w stanie nauczyć się rozumieć kontekst - wziąć pod uwagę to, co zostało powiedziane wcześniej, odnieść się do tego i odpowiedzieć na podstawie aktualnego stanowiska dialogu. Nawet Mitsuku często próbuje przypomnieć sobie temat rozmowy po kilku linijkach dialogu.
To jasne. Rozmowa może być wieloaspektowa i złożona. Mogą istnieć setki odpowiedzi na wszystko, co powiesz, które mają sens. Kiedy tworzysz dodatkowe warstwy rozmowy, czynniki te mnożą się, mnożąc wszelkiego rodzaju warianty dialogu. To trudniejsze niż gra w szachy lub idź.
Ale to nie powstrzymuje ludzi przed próbami tworzenia nowych chatbotów. Amazon niedawno uruchomił nagrodę Alexa Prize, w ramach której zwycięzca sztucznej inteligencji otrzyma nagrodę w wysokości 500 000 dolarów plus dodatkowy 1 milion dolarów, jeśli zespół programistów będzie w stanie stworzyć „bota społecznościowego”, który może rozmawiać z użytkownikami przez 20 minut na różne tematy. …
Zidentyfikowane tematy obejmują naukę i technologię, politykę, sport i plotki o celebrytach. Niedawno ogłoszono finalistów: chatboty z uniwersytetów w Pradze, Edynburgu i Seattle. Finaliści zostali wybrani na podstawie ocen użytkowników Alexa.
Po zawężeniu obszaru rozmowy do określonego zakresu tematów chatbot zaczyna umiejętnie omijać problem kontekstu. O wiele łatwiej jest zasymulować rozmowę dotyczącą tematów ograniczonych do domeny.
Opracowanie maszyny, która może obsługiwać prawie każdą ludzką rozmowę, może być wyzwaniem. Być może będzie to wymagało ogólnej sztucznej inteligencji dla pełnego rozwiązania, a nie wcześniej stosowanych podejść z zarejestrowanymi odpowiedziami lub sieci neuronowych, które kojarzą dane wejściowe z odpowiedziami.
Ale z pewnością będzie maszyna, która będzie prowadzić znaczący dialog i która ludziom będzie się podobała. Zwycięzca nagrody Alexa zostanie ogłoszony w listopadzie. Efekt Elizy oznacza, że szybciej zaufamy maszynom, niż myśleliśmy.
Ilya Khel
