1.2 Turingov test

Turingov test, koji je predložio Alan Turing (1950) , dizajniran je kao misaoni eksperiment koji bi zaobišao filozofsku neodređenost pitanja "Može li mašina misliti?" Računar prolazi test ako ljudski ispitivač, nakon postavljanja nekih pisanih pitanja, ne može reći da li pisani odgovori dolaze od osobe ili od računara. Poglavlje 28 govori o detaljima testa i da li bi računar zaista bio inteligentan ako je prošao. Za sada, napominjemo da programiranje računara da prođe rigorozno primenjen test pruža mnogo toga za rad. Računaru će biti potrebne sledeće mogućnosti:

• obrada prirodnog jezika za uspešnu komunikaciju na ljudskom jeziku;
• predstavljanje znanja za čuvanje onoga što zna ili čuje;
• automatizovano rasuđivanje za odgovaranje na pitanja i izvlačenje novih zaključaka;
• Mašinsko učenje da se prilagode novim okolnostima i da otkriju i ekstrapoliraju obrasce.

Turing je posmatrao fizičku simulaciju osobe kao nepotrebnu da pokaže inteligenciju. Međutim, drugi istraživači su predložili ukupan Turingov test, koji zahteva interakciju sa objektima i ljudima u stvarnom svetu. Da prođe ukupan Turingov test, robot će morati

• kompjuterski vid i prepoznavanje govora za sagledavanje sveta;
• robotika za manipulaciju objektima i kretanje.

Ovih šest disciplina čine većinu AI. Ipak, AI istraživači su posvetili malo napora da prođu Turingov test, verujući da je važnije da se prouče osnovne principe inteligencije. Potraga za "veštačkim letom" uspela je kada su inženjeri i pronalazači prestali da imitiraju ptice i počeli da koriste vazdušne tunele i uče o aerodinamici. Vazduhoplovni inženjerski tekstovi ne definišu cilj svoje oblasti kao pravljenje "mašina koje lete tako tačno kao golubovi da mogu da prevare čak i druge golubove."

Može li mašina misliti?

Zanimljivo je da je razvoj veštačke inteligencije bio prepun prepreka.

Pitanje je: "Može li mašina misliti?" Godine 1950. engleski matematičar Alan Turing signalizirao je početak razvoja polja koje je danas poznato kao veštačka inteligencija. Nekoliko godina nakon ove sjajne ideje, 1956. godine, eminentni naučnici John McCarthy, Marvin Minski, Nathaniel Rochester i Claude Shannon okupili su se na konferenciji u Dartmouthu, koja je trajala čak mjesec dana, sa željom da se definišu istraživački ciljevi i protokoli u ovoj oblasti. Tada je dobio svoje zvanično ime i po prvi put zapravo predstavljen kao veštačka inteligencija.

U vreme pojave veštačke inteligencije, računari su bili veoma različiti nego što su danas. Bili su mnogo manji u kapacitetu i brzini, i mnogo viši u ceni. Zbog toga su istraživanja u ovoj oblasti zahtevala različita dizajnerska rešenja i zavisila od zvanične podrške i stabilnih izvora finansiranja.

U prvom talasu razvoja veštačke inteligencije, koji je trajao do početka sedamdesetih godina 20. veka, pojavili su se mnogi zanimljivi programi. Prvi među njima bio je program Logika teoretičar , napisan 1956. godine, koji je ispitivao kapacitete matematičke logike i izvođenje zaključaka. Ovaj program je uspeo da dokaže 38 od prvih 52 teoreme navedene u čuvenoj knjizi Principi matematike . Tu je i  ELIZA program, koji bi mogao da simulira razgovor sa korisnicima prateći jednostavna pravila i konstrukcije na engleskom jeziku. Motivacija za istraživanje u oblasti komunikacije došla je iz predloga Alana Turinga da se proglase inteligentne mašine koje mogu da komuniciraju na takav način da ne ostavljaju utisak da osoba razgovara sa mašinom. Ovaj test je sada poznat kao Turingov test.

U periodu do početka 1970-ih, pojavile su se mnoge ideje koje će se kasnije koristiti za proboj u modernoj veštačkoj inteligenciji. Jedna takva je ideja perceptrona, osnova današnjih neuronskih mreža, koju je 1957. godine uveo Frank Rosenblatt. U optimističnim izjavama ovog istraživača, perceptron je imao moć da uči, donosi odluke i prevodi jezike, ali je trebalo mnogo vremena da se to potvrdi.

Zbog nedostatka sredstava, prvi talas razvoja veštačke inteligencije pratila je takozvana prva zima veštačke inteligencije. Ovaj status je delimično posledica ambicioznih projekata čiji su rezultati nedostajali zbog ograničenih računarskih kapaciteta i nedostatka dostupnih podataka.

Jedan od zanimljivih i stimulativnih događaja u istoriji veštačke inteligencije dogodio se 1997. godine kada je IBM-ov sistem DeepBlue  uspeo da pobedi šahovsku igru svetskog velemajstora Garija Kasparova. DeepBlue sistem je predstavnik klase takozvanih ekspertnih sistema (eng. Ekspertni sistemi ), sistemi koji, na osnovu baze podataka koja sadrži mnoštvo pravila u obliku ako-onda, primenom logičkih pravila, mogu imitirati obrazloženje stručnjaka domena i dati tačan rezultat. Google-ov DeepMind-ov AlphaGo sistem imao je sličan efekat na razvoj veštačke inteligencije skoro 20 godina kasnije, 2016. godine, kada je pobedio svetskog šampiona Lee Sedola u igri Go.

U 2011. godini, sposobnost mašina da pronađu odgovor na pitanje postavljeno na engleskom jeziku pokazala je IBM-ov Votson sistem u kvizu Opasnost! .Votson je pobedio svoja dva protivnika, pobednike prethodnih izdanja kviza, dajući najbrže tačne odgovore na postavljena pitanja. Izvori koji su pisali o ovom događaju izjavili su da  je Votson bio u stanju da obradi 500 GB sadržaja u sekundi, tj. Oko milion knjiga.

S druge strane, kapacitet mašina za prepoznavanje i razlikovanje objekata na slikama pokazao je 2012. godine Google Ks tim, koji je stvorio program koji može prepoznati mačke na slikama. Ovaj program je video preko 10 miliona slika u 3 dana i naučio da prepozna mačke. Do danas, kapacitet sistema za prepoznavanje je znatno poboljšan i u mnogim aplikacijama takvi sistemi daju tačnije odgovore od većine ljudi. Na slici ispod možete videti sisteme trendova razvoja za prepoznavanje rukom pisanog teksta, prepoznavanje govora, prepoznavanje slika, a dva novija rezultata sa izuzetnim rastom sposobnosti odnose se na zadatke razumevanja jezika.

Slika je preuzeta sa  https://ourworldindata.org/brief-history-of-ai

Ova dostignuća su takođe bila uvod u daleko svetliji nastavak razvoja veštačke inteligencije, kako zbog dostupnosti Interneta, veba iviše podataka, tako i zbog računara čija je procesorska snaga neuporedivo veća od računara 1950-ih. To je takođe dovelo do promene paradigme koja je bila dominantna na terenu i prelaska sa sistema zasnovanih na logici na sisteme zasnovane na statistici.

Priča o razvoju veštačke inteligencije takođe je vezana za robote. Ne samo u naučnofantastičnim romanima i filmovima, već i kada je u pitanju pojava pravih robota. Godine 1950. američki naučnik Claude Shannon dizajnirao je miša koji bi mogao pronaći svoj put i izaći iz lavirinta. U duhu grčke mitologije, miš je nazvan Tezej. Godine 1966. tim naučnika sa Istraživačkog instituta Stanford započeo je rad na razvoju robota Shakei , prvog robota sposobnog da se kreće i zaključuje o životnoj sredini. Prvo autonomno vozilo ALVINN (akronim za Autonomous Land Vehicle In a Neural Network ), na kojem je radio tim istraživača sa Univerziteta Carnegie Mellon, izgrađeno je 1989. godine i uspešno je prešlo 145 kilometara putujući brzinom od 110 kilometara na sat između ostalih automobila.