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Το νοητικό πείραμα Κινέζικο Δωμάτιο του John Searle

Το νοητικό πείραμα που έγινε ευρέως γνωστό ως Κινέζικο Δωμάτιο επιχειρεί να αποδείξει πως είναι αδύνατο ένας υπολογιστής να κατανοήσει μία ζωντανή γλώσσα ή να σκεφτεί. Η πρώτη δημοσίευση του επιχειρήματος από τον εμπνευστή του, τον Αμερικανό φιλόσοφο John Searle έγινε το 1980, σε ένα άρθρο με τίτλο «Minds, Brains and Programs». Είναι ένα νοητικό – αλληγορικό πείραμα που συνδέεται με την τεχνητή…

English version - Version française

"No soy un robot". Lleno la cajita. Ah, éste me pide identificar imágenes con vitrinas de tiendas. Muchas de esas imágenes son borrosas y difíciles de identificar, y algunas solo contienen partes de vitrinas así que no sé si tengo que contarlas o no. De todas maneras, Hago lo mejor que puedo y hago clic en las que, según creo yo, corresponden a lo que se pide. Después me dan un segundo y luego un tercero conjunto de imágenes por identificar, antes de que logre pasar el CAPTCHA y seguir con la creación de cuenta que había iniciado. ¿Cuáles conclusiones sacar de este fenómeno? ¿Será que ya estamos llegando al punto en que los ordenadores son capaces de pasar esas pruebas y así imitar a los humanos de forma convincente?

Si lo miramos bien, las primeras pruebas CAPTCHA consistían en una imagen de un número o una palabra algo deformada, una imagen que el reconocimiento óptico de carácteres no solía reconocer. Debe haber un motivo por el cuál pasamos a esas nuevas formas de CAPTCHA: la tecnología de reconocimiento óptico de carácteres se está volviendo demasiada perfecta. Lo extraño es que cuantas más veces los humanos responden a esas pruebas, más aprenden los ordenadores a hacer mejor en esas mismas pruebas. Y no solo con el objetivo de imitarnos. Imagino que Uds. también sospechan que con los CAPTCHA basados en imágenes de Google StreetView, la empresa Google misma está recuperando datos sobre los elementos de esas imágenes para utilizarlos en marketing o publicidad...

Así pues todo inició con los primeros ordenadores básicos, que solo eran capaces de ejecutar tareas para las cuáles fueron específicamente construidos y programados. Hablo de la época de las calculadoras electromecánicas, las cuales fueron perfeccionadas de década en década, con capacidades cada vez más amplias. De los primeros ordenadores IBM a las construcciones de Alan Turing mismo hasta los primeros ordenadores puramente electrónicos.

Luego pasamos a ordenadores que podían, con base a criterios claros y precisos, tomar decisiones por si mismos. Los pilotos automáticos de los aviones, de los barcos y hasta de las naves espaciales. Y eso, claro, sin olvidarnos de los ordenadores que sirven para modelizaciones y simulaciones en todos los sectores de la economía.

Después de eso, de la rápida evolución de Internet y la repentina disponibilidad de cantidades masivas de datos de usuarios, llegaron los ordenadores capaces de personalizar los contenidos y las publicidades de forma automática, junto con los primeros bots, (incluso los chatbots). Allí fue que entramos realmente en el centro del debate sobre las pruebas Turing.

Y finalmente, hoy en día, entre el sútil, preciso, enciclopédico Watson, capaz de ganar contra humanos al juego Jeopardy lleno de juegos de palabras, sutilidades lingüísticas y referencias culturales, y la tendencia a las redes neurales y al "deep learning", es probable que los ordenadores ya pronto serán capaces de aprender a pasar las pruebas Turing de forma fiable. Y claro, eso tendrá aplicaciones imensas en la inteligencia artificial, la robótica y al Internet de los Objetos.

Bueno, Seamos justos. Hasta los ordenadores de hoy solo hacen las tareas para cuáles fueron programados por usuarios humanos. Pero la automatización llega a tantos sectores que se puede que hasta esa última medida de control algún día desaparezca.

Y los humanos mismos, de alguna manera, se comoportan cada vez más como ordenadores. Los programas consisten en el conjunto de enseñanza y sociedad, los cuales proporcionan instrucciones precisas y dicen a los individuos de callarse y seguir el programa. ¿Y el cerebro? Es la unidad central con memoria viva y un procesador. ¿Y la memoria? Funciona igual que un disco duro de estado sólido. ¿Y la interfaz? Son los órganos sensoriales y las capacidades de expresión. Hay comportamientos y reacciones esperados, y deviaciones inesperadas. Esas son consideradas como bugs, pequeños errores que pueden corregirse con reeducación o feedback correctivo, o virus, incoherencias más profundas que pueden pasar de un individuo a otro y crear problemas reales de conflicto o incompatibilidad.

Así que al final, ¿qué somos? Seres humanos dotados de una inteligencia natural, biológica y aún inimitable? ¿Ordenadores capaces de entender todo lo que se pasa en las cercanías, de reaccionar a eso y reflexionar en varios niveles, de manera rápida y compleja?

De repente siento un picor dentro de mí. Miro por la sala, y veo que alguien acaba de entrar y apretar una tecla del teclado. Inmediatamente mi atención se fija en él, y nadie más. Escribe un comando.

"C:\> shutdown". Bueno, creo que ahora será el momento de decirle adiós.

***

Inspiración: Esta vez, la dejo al final, para no revelar la clave de la historia. Esta idea me vino de dos artículos del blog  @just-shower-thoughts, o sea:

"We live in a world where we have to prove to machines that we are not machines."

(Vivimos en un mundo en el que tenemos que demostrar a las máquinas que no somos máquinas) et:

"We rate machines on how well they emulate humans, and we rate humans on how well they emulate machines"

(Evaluamos a las máquinas por su capacidad a imitar humanos, y evaluamos a humanos por su capacidad a imitar máquinas)

English version - Versión española

"Je ne suis pas un robot". Cocher la case. Toujours la même chose. Ah, celui-ci me demande d'identifier des images avec des devantures de magasins. Beaucoup de ces images sont floues et difficiles à identifier, et certaines ne contiennent qu'une partie de devanture et je ne suis pas sûr s'il faut les compter ou non. dans tous les cas, je fais de mon mieux et je clique sur celles qui, je crois, correspondent à la demande. On me donne ensuite un deuxième, puis un troisième jeu d'images à identifier avant que je n'arrive à passer l'épreuve CAPTCHA et continuer à créer le compte sur le site. Vache, ces trucs se font de plus en plus difficiles à passer. Qu'est-ce que ça dit de la technologie, je me le demande? Sommes-nous vraiment en train d'arriver au point où les ordinateurs sont capables de réussir les épreuves et ainsi imiter les humains de manière convaincante?

Après tout, les premières épreuves CAPTCHA consistaient en une image d'un nombre ou d'un mot quelque peu déformés, image qu'une reconnaissance optique de caractères n'arriverait normalement pas à reconnaître. Il doit y avoir une raison pour laquelle on est passé aux nouvelles formes: la technologie de reconnaissance optique de caractères commence à être trop perfectionnée. Ce qui est bizarre, c'est que... Plus les humains répondent à ces tests CAPTCHA, plus ça apprend aux ordinateurs eux-mêmes à faire mieux. Et pas seulement avec pour objectif d'imiter les humains, parfois il peut y avoir une excuse pratique. Vous n'allez pas me dire que vous ne soupçonnez pas qu'avec des CAPTCHA à base d'images de Google StreetView, Google récupère les informations sur les éléments de ces images, avec pour intention de s'en servir en marketing ou en publicité, si?

Donc, tout commença avec les premiers ordinateurs de base, seulement capables d'exécuter les tâches pour lesquelles leurs constructeurs humain les ont construits. Je parle de l'époque des calculateurs électromécaniques, perfectionnés de décennie en décennie et capables de faire de plus en plus de choses. Des premiers IBM aux travaux d'Alan Turing lui-même aux ordinateurs entièrement électroniques.

Ensuite, on a évolué vers des ordinateurs qui pouvaient, sur la base de critères clairs et précis, prendre des décisions par eux-mêmes. Les pilotes automatiques des avions, des bateaux, même des sondes et vaisseaux spatiaux. Sans oublier les ordinateurs utilisés en modélisation et en simulation à travers tous les secteurs de l'économie

Après cela, la rapide évolution d'Internet et la soudaine disponibilité de quantités massives de données d'utilisateurs, vinrent les ordinateurs capables de personnaliser le contenu et les publicités de manière automatique, ainsi que les premiers bots (y compris les chatbots). C'est là qu'on entrait vraiment dans le vif du débat sur les tests Turing.

Et enfin, de nos jours, entre le subtil, précis, encyclopédique Watson, capable de gagner contre des humains au jeu Jeopardy truffé de jeux de mots, subtilités et références, et la tendance aux réseaux neuronaux et au "deep learning", les ordinateurs seront probablement bientôt capables d'apprendre à réussir au test Turing de manière fiable. Avec, bien entendu, toutes les possibles applications à l'intelligence artificielle, à la robotique et à l'Internet des Objets.

Bon, on doit rendre à César ce qui est à César, même les ordinateurs actuels ne font que faire ce pour quoi ils sont programmés par des utilisateurs humains. Mais l'automatisation atteint tant de secteurs qu'il se pourrait que même ce dernier vestige de contrôle humain pourrait bien un jour disparaître.

Et les humains aussi, d'une certaine manière, se comportent de plus en plus comme des ordinateurs, la programmation dans ce cas étant faite par l'enseignement et la société, qui fournissent des instructions précises à suivre disent aux individus de se taire et suivre le programme. Le cerveau? C'est juste une unité centrale avec une mémoire vive et un microprocesseur. La mémoire? C'est un disque dur SSD. L'interface utilisateur? C'est les organes sensoriels et les capacités d'expression. Il y a des comportements et des réactions attendus, et des déviations de ces deux-là. Ces déviations sont vues soit comme des bugs, des petites erreurs qui peuvent être corrigées au moyen de rééducation ou feedback correctif, ou des virus, des incohérences plus profondes qui peuvent se répandre d'individu en individu et poser des vrais problèmes de conflits ou incompatibilité.

Donc tout compte fait, que sommes-nous? Des humains avec une intelligence naturelle, biologique et encore inimitable? Des ordinateurs capables de comprendre l'intégralité de ce qui se passe aux alentours, d'y réagir et de réfléchir à plusieurs niveaux, de manière rapide et complexe?

Soudain je sens une démangeaison en moi. Je regarde autour de moi, et je vois que quelqu'un vient d'entrer dans la salle et d'appuyer sur une touche du clavier. Soudain je ne fais plus attention qu'à lui. Il saisit une commande.

"C:\> shutdown". Bon ben, je crois que c'est le moment de dire au revoir.

***

Inspiration: Cette fois-ci, je la mets à la fin, histoire de ne pas spoiler l'histoire. Cette idée m'est venue de deux billets de @just-shower-thoughts, à savoir:

"We live in a world where we have to prove to machines that we are not machines."

(Nous vivons dans un monde où nous devons prouver aux machines que nous ne sommes pas des machines) et:

"We rate machines on how well they emulate humans, and we rate humans on how well they emulate machines"

http://www.claudioini.it/blog/

Un’intelligenza artificiale ha superato un test di Turing sonoro

Un algoritmo è stato in grado di abbinare dei suoni ai rispettivi video, ingannando gli spettatori.

Vi ricordate Eugene Goostman, il computer salito agli onori della cronaca come quello che aveva superato il test di Turing (con tutte le perplessità e le critiche del caso)? Bene, ora dal Mit di Boston arriva la notizia che un algortimo è stato in grado superare una sorta di test di Turing per i suoni. In pratica l’intelligenza artificiale è stata in grado di mettere insieme dei suoni tali da far credere a chi li ascoltava che fossero reali.

Questo test, ideato da Alan Turing, per capire se una macchina è capace di sviluppare un sistema di intelligenza paragonabile o indistinguibile da quello umano. Oltre al caso di Eugene Goostman, lo scorso dicembre sempre dal Mit arrivava la notizia che un computer aveva superato una variante del test classico, il test di Turing scritto e ora invece la notizia è che anche il test di Turing per i suoni è stato superato. Ma come?

I ricercatori del Computer Science and Artificial Intelligence Lab (Csail) hanno prima di tutto passato dei mesi a registrare dei video in cui una bacchetta (del tipo di quelle che si usano in musica per le batterie) scuoteva o toccava semplicemente diversi tipi di oggetti.

I video così registrati contenevano qualcosa come 46mila suoni. Successivamente questi video sono stati inseriti in un algoritmo che li ha dissezionati, analizzandone tutte le caratteristiche sonore, per ogni singolo frame. In questo modo ogni azione veniva catalogata e correlata a caratteri sonori distintivi. Successivamente i ricercatori hanno registrato un video con la bacchetta che colpiva delle cose, ma stavolta muto. L’algoritmo in questo caso era chiamato a osservare il video e abbinare e mettere insieme dei suoni sulla base della libreria che si era creato in precedenza analizzando il migliaio di video, per similitudine. Se il lavoro fosse stato ben fatto avrebbe potuto ingannare anche un potenziale ascoltatore. Possibile? Per capirlo i ricercatori hanno chiesto a una platea di 400 persone online di gusticare quale, tra alcuni video proposti, era reale e quale no. Bene, a quanto pare la macchina era in grado di ingannare gli umani, che nella maggior parte dei casi (due volte tanto) hanno giudicato come reali in realtà i suoni finti.

Un algoritmo del genere – sebbene ancora non perfetto – potrebbe avere diverse applicazioni. La più immediata potrebbe essere l’utilizzo nella produzione cinematografica, per abbinare automaticamente suoni ad azioni e sequenze, ma anche nella robotica, ricorda Mashable. In questo campo infatti potrebbe essere usato per il riconoscimento degli oggetti. “Un robot potrebbe guardare un marciapiede e istintivamente capire che il cemento è duro e l’erba è morbida, e per questo capire che cosa potrebbe accadere se cammina sull’uno o l’altro”, ha commentato Andrew Owens, il ricercatore a capo dello studio: “Essere capaci di predire i suoni è un primo passo importante nell’essere capaci di predire le conseguenze dell’interazione fisica con il mondo”.

El test de Turing es una prueba propuesta por Alang turing para demostrar la existencia de inteligencia en una máquina. Se supone que para pasar este test un ordenador tiene que convencer al 30% de los jueces (como mínimo) de que no se trata de una máquina, sino de un humano, es decir, engañarlos. Hace pocos meses un programa informático llamado Eugene creado por Vladimir Veselov (un informático ruso residente en Estados Unidos) y Eugene Demchenko (un joven ucraniano que vive en Rusia) parece haber pasado el test.