1.2 Turingov test

Turingov test, ktorý navrhol Alan Turing (1950), bol navrhnutý ako myšlienkový experiment, ktorý by sa vyhol filozofickej vágnosti otázky "Môže stroj myslieť?" Počítač prejde testom, ak ľudský vyšetrovateľ po položení niekoľkých písomných otázok nedokáže povedať, či písomné odpovede pochádzajú od osoby alebo od počítača. Kapitola 28 pojednáva o podrobnostiach testu a o tom, či by bol počítač skutočne inteligentný, ak by prešiel. Zatiaľ si všimneme, že naprogramovanie počítača tak, aby prešiel prísne aplikovaným testom, poskytuje veľa práce. Počítač by potreboval nasledujúce možnosti:

• spracovanie prirodzeného jazyka na úspešnú komunikáciu v ľudskom jazyku;
• reprezentácia vedomostí na uloženie toho, čo vie alebo počuje;
• automatizované uvažovanie na zodpovedanie otázok a vyvodenie nových záverov;
• strojové učenie na prispôsobenie sa novým okolnostiam a na odhaľovanie a extrapoláciu vzorcov.

Turing považoval fyzickú simuláciu človeka za zbytočnú na preukázanie inteligencie. Iní vedci však navrhli celkový Turingov test, ktorý vyžaduje interakciu s objektmi a ľuďmi v reálnom svete. Na absolvovanie celkového Turingovho testu bude robot potrebovať

• počítačové videnie a rozpoznávanie reči na vnímanie sveta;
• robotika na manipuláciu s objektmi a pohyb.

Týchto šesť disciplín tvorí väčšinu AI. Výskumníci v oblasti umelej inteligencie však venovali len malé úsilie absolvovaniu Turingovho testu, pretože veria, že je dôležitejšie študovať základné princípy inteligencie. Hľadanie "umelého letu" bolo úspešné, keď inžinieri a vynálezcovia prestali napodobňovať vtáky a začali používať veterné tunely a učiť sa o aerodynamike. Texty leteckého inžinierstva nedefinujú cieľ svojho odboru ako výrobu "strojov, ktoré lietajú tak presne ako holuby, že môžu oklamať aj iné holuby".

Dokáže stroj myslieť?

Zaujímavosťou je, že rozvoj umelej inteligencie bol plný prekážok.

Otázka znie: "Dokáže stroj myslieť?" V roku 1950 anglický matematik Alan Turing signalizoval začiatok rozvoja oblasti, ktorá je dnes známa ako umelá inteligencia. Niekoľko rokov po tejto veľkej myšlienke, v roku 1956, sa významní vedci John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester a Claude Shannon zišli na konferencii v Dartmouthe, ktorá trvala až mesiac, s túžbou definovať výskumné ciele a protokoly v tejto oblasti. Vtedy dostal svoj oficiálny názov a po prvýkrát sa skutočne prezentoval ako umelá inteligencia.

V čase príchodu umelej inteligencie boli počítače veľmi odlišné od dnešných. Boli oveľa menšie v kapacite a rýchlosti a oveľa drahšie. Výskum v tejto oblasti si preto vyžadoval odlišné konštrukčné riešenia a závisel od oficiálnej podpory a stabilných zdrojov financovania.

V prvej vlne vývoja umelej inteligencie, ktorá trvala až do začiatku sedemdesiatych rokov 20. storočia, sa objavilo veľa zaujímavých programov. Prvým z nich bol program Logic Theorist , napísaný v roku 1956, ktorý skúmal schopnosti matematickej logiky a odvodzovanie záverov. Tento program dokázal 38 z prvých 52 viet uvedených v slávnej knihe Princípy matematiky . K dispozícii je aj  program ELIZA, ktorý dokáže simulovať konverzáciu s používateľmi podľa jednoduchých pravidiel a konštrukcií v angličtine. Motiváciou pre výskum v oblasti komunikácie bol návrh Alana Turinga deklarovať inteligentné stroje, ktoré dokážu komunikovať tak, aby nevyvolávali dojem, že človek hovorí so strojom. Tento test je teraz známy ako Turingov test.

V období až do začiatku 70. rokov 20. storočia sa objavilo mnoho nápadov, ktoré sa neskôr využili na prelomy v modernej umelej inteligencii. Jednou z nich je myšlienka perceptrónu, základu dnešných neurónových sietí, ktorú v roku 1957 predstavil Frank Rosenblatt. V optimistických vyhláseniach tohto výskumníka mal perceptron silu učiť sa, rozhodovať sa a prekladať jazyky, ale trvalo dlho, kým sa to potvrdilo.

Kvôli nedostatku financií nasledovala po prvej vlne vývoja umelej inteligencie tzv. prvá zima umelej inteligencie. Tento stav je čiastočne spôsobený ambicióznymi projektmi, ktorých výsledky chýbajú z dôvodu obmedzených počítačových kapacít a nedostatku dostupných údajov.

Jedna zo zaujímavých a podnetných udalostí v histórii umelej inteligencie nastala v roku 1997, keď systém IBM DeepBlue dokázal poraziť šachovú partiu svetového veľmajstra Garryho Kasparova. Systém DeepBlue je zástupcom triedy tzv. expertných systémov (angl. Expertné systémy), systémy, ktoré by na základe databázy obsahujúcej množstvo pravidiel v podobe ak-potom aplikáciou logických pravidiel mohli napodobňovať uvažovanie odborníkov v danej oblasti a poskytnúť správny výsledok. Systém AlphaGo od DeepMind od Googlu mal podobný vplyv na vývoj umelej inteligencie takmer o 20 rokov neskôr, v roku 2016, keď porazil majstra sveta Lee Sedola v hre Go.

V roku 2011 bola schopnosť strojov nájsť odpoveď na otázku položenú v angličtine demonštrovaná  systémom  Watson  od IBM v kvíze Jeopardy! .Watson porazil svojich dvoch súperov, víťazov predchádzajúcich vydaní kvízu, tým, že dal najrýchlejšie správne odpovede na položené otázky. Zdroje, ktoré o tejto udalosti písali, uviedli, že Watson bol schopný spracovať 500 GB obsahu za sekundu, t. j. asi milión kníh.

Na druhej strane, schopnosť strojov rozpoznávať a rozlišovať objekty na obrázkoch preukázal v roku 2012  tím Google X, ktorý vytvoril program, ktorý dokáže rozpoznať mačky na obrázkoch. Tento program videl viac ako 10 miliónov obrázkov za 3 dni a naučil sa rozpoznávať mačky. K dnešnému dňu sa kapacita rozpoznávacích systémov výrazne zlepšila a v mnohých aplikáciách takéto systémy poskytujú presnejšie odpovede ako väčšina ľudí. Na obrázku nižšie môžete vidieť vývojové trendy systémov pre rozpoznávanie rukou písaného textu, rozpoznávanie reči, rozpoznávanie obrázkov a dva nedávne výsledky s pozoruhodným nárastom schopností súvisia s úlohami porozumenia jazyka.

Obrázok je prevzatý z https://ourworldindata.org/brief-history-of-ai

Tieto úspechy boli tiež predohrou k oveľa jasnejšiemu pokračovaniu rozvoja umelej inteligencie, a to tak kvôli dostupnosti internetu, webu a ďalších údajov, ako aj kvôli počítačom, ktorých výpočtový výkon je neporovnateľne väčší ako počítačov v 1950. rokoch. To tiež viedlo k zmene paradigmy, ktorá bola dominantná v tejto oblasti, a k prechodu od systémov založených na logike k systémom založeným na štatistike.

Príbeh vývoja umelej inteligencie súvisí aj s robotmi. Nielen v sci-fi románoch a filmoch, ale aj pokiaľ ide o vzhľad skutočných robotov. V roku 1950 americký vedec Claude Shannon navrhol myš, ktorá si dokázala nájsť cestu a dostať sa z bludiska. V duchu gréckej mytológie bola myš pomenovaná Theseus. V roku 1966 začal tím vedcov zo Stanfordského výskumného inštitútu pracovať na vývoji robota Shakey , prvého robota schopného pohybovať sa a odvodzovať informácie o životnom prostredí. Prvé autonómne vozidlo ALVINN (skratka pre Autonomous Land Vehicle In a Neural Network ), na ktorom pracoval tím výskumníkov z Carnegie Mellon University, bolo skonštruované v roku 1989 a úspešne prekonalo 145 kilometrov rýchlosťou 110 kilometrov za hodinu medzi ostatnými autami.