говорит, что тебе нужно относиться к этой твоей стороне личности – к личности, которую ты презираешь, – как к ребенку, научиться принимать ее, жить с ней, любить ее. Когда ты слышишь это, в твоем сознании всплывает изображение кролика в плаще: уши у него разной длины, и то, что побольше, печально повисло. Твой психотерапевт говорит: «Просто попробуйте. Попробуйте взять ее за руку, перевести через пропасть, постарайтесь отбросить подозрения и восстановить доверие. Это долгий и сложный процесс. Человек – не машина, и у него нет переключателя «сомнение» – «доверие», «печаль» – «радость», «ненависть» – «любовь».
Ты должна научить ее доверять тебе; то есть ты должна научиться доверять самой себе.
Алан (5)
В 2013 году на международной конференции в Пекине, посвященной искусственному интеллекту[4], специалист по информатике Гектор Левеск из Торонтского университета представил статью, в которой выступил с критикой исследований искусственного интеллекта, сфокусированных на тесте Тьюринга.
Левеск утверждает, что тест Тьюринга не имеет смысла, поскольку слишком рассчитан на обман. Например, для того чтобы выиграть Приз Лёбнера, ограниченный вариант теста Тьюринга, «чатботы» (так называются участвующие в соревновании компьютеры) «во многом полагаются на игру слов, шутки, цитаты, реплики в сторону, эмоциональные всплески, процедурные вопросы и так далее – на все, кроме прямых ответов на вопросы!» Даже суперкомпьютер «Уотсон», который победил в викторине «Jeopardy!», был «гениальным идиотом», совершенно безнадежным во всем, что выходило за рамки его компетенции. «Уотсон» мог легко ответить на вопрос, если ответ на него есть в сети, – например: какая гора является седьмой в списке самых высоких вершин мира? Но если задать ему простой вопрос, но не связанный с поиском сведений, такой как, может ли аллигатор пробежать стометровку с барьерами, то «Уотсон» способен лишь выдать результаты поиска, связанные с аллигаторами или забегами на сто метров[5].
Чтобы прояснить смысл и направление исследований искусственного разума, Левеск и его коллеги предложили альтернативу тесту Тьюринга, которую назвали «Winograd Schema Challenge»[6]. Источником вдохновения для них послужили работы Терри Винограда, ученого из Стэнфордского университета, одного из основоположников в области исследований искусственного интеллекта. В начале 1970-х Виноград задался вопросом: возможно ли создать машину, способную отвечать на подобные вопросы[7]:
Члены городского совета отказались выдать разрешение демонстрантам, так как они опасались насилия. Кто опасался насилия? (члены городского совета/демонстранты)
Члены городского совета отказались выдать разрешение демонстрантам, так как они проповедовали насилие. Кто проповедовал насилие (члены городского совета/демонстранты)
Несмотря
Levesque, Hector J. «On our best behaviour». Artificial Intelligence 212 (2014): 27–35.
Пример взят из статьи Marcus, Gary. «Why Can’t My Computer Understand Me?» The New Yorker, August 14, 2013 (доступно по адресу http://www.newyorker.com/tech/elements/why-cant-my-computer-understand-me)
См. Levesque, H. J.; Davis, E.; and Morgenstern, L. 2012. The Winograd Schema Challenge. In Proceedings of KR2012. Levesque, H. J. 2011. The Winograd Schema Challenge. In Logical Formalizations of Commonsense Reasoning, 2011 AAAI Spring Symposium, TR SS-11-06.
Пример взят из книги Терри Винограда «Understanding Natural Language» (1972).
