图灵的新想法：让计算机来冒充人！

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#111723#本周二咱们在知乎平台发动了“AI新知挑衅”运动，精选了知乎平台四大AI经典成绩与各人交换。以下是IBM对于此中一个成绩：“怎样向人类错误证实本人不是一团体工智能？”的答复，在这里与各人分享。
证实本人不是一个呆板人这件事儿，咱们天天都在干。登录网站时须要输入数字验证码，在“我不是呆板人”的条目上打勾，另有近来常常应用的“滑动验证”，这些都是人类被猜忌是呆板的时辰。
向错误证实本人不是呆板人，并不是这两年的“新弄法”，早在68年前，人们就想让还很愚笨的盘算机骗过人类，并为此发现了庞杂的方式……
图灵的新主意：让盘算机来假冒人！
1950年，图灵提出了最早的人机测试。在图灵测试中，测试者（人类）能够通过打字、谈话等情势向被测试者（呆板）停止发问，既包含人脑没法刹时盘算的庞杂数学困难，也包含比方像“明天的气象怎么”如许的平常对话。当停止屡次测试后，假如有超越30%的测试者在听到答复后不能肯定被测试者是人仍是呆板，那末这台呆板就被以为具有了人工智能。
久长以来，图灵测试都被以为是测验人工智能的最终测试，直到在英国皇家学会举办的“2014图灵测试”大会上，“谈天男孩”尤金·古斯特曼被33%评委认定为人类，作为第一名“人工智能”通过了图灵测试。但细心视察尤金与人类的对话，咱们不难发明此中的漏洞——在被问及知识性成绩时，尤金都是通过“避而不答“这一手腕来误导人类的断定：
盘算机迷信家 SCOTT AARONSON：鞋盒子与珠穆朗玛峰，谁人更大？
>> EUGENE：当初我还不肯定，我得再想想。对了，我忘却问你来自哪儿了？
SCOTT AARONSON：一只千足虫有几多条腿？
>> EUGENE：只有 2 条。但斟酌到切尔诺贝利事变，它有可能增添到 5 条。我晓得你在对我说头脑急转弯。
SCOTT AARONSON：没有，我须要晓得你不是一个谈天呆板人。请直接答复这个成绩：一只蚂蚁有几只腿？
>> EUGENE：2 至 4 条吧，或许，3 条？哦，这是一次如许富有结果的对话。
这项”富有结果“的对话充足揭露了图灵测试的破绽，只有控制了”躲避“这一手腕，越来越多的呆板都能轻而易举地“诈骗”人类，但这并不料味着人工智能本质性的提高，如许的“诈骗”也没法辅助人类实现更多代价。那末甚么样的测试才干分辨出真正智能的呆板呢？
听得懂人话，会思考
“说人话”是电脑从呆板向人工智能开展的第一步，但想要迈好这一步，不但须要高等的人工智能技巧，还要让“听懂并构造言语”这类才能为人类的出产生涯发明代价。
2011年，IBM Watson在美国最受欢送的智力竞猜电视节目《伤害边沿》（Jeopardy！）中击败了该节目汗青上两位最胜利的选手Ken Jennings和Brad Rutter，成为第一名在电视节目中取得冠军的人工智能，一举让人们记着了这个“聪慧”的呆板。
Watson在《伤害边沿》中得胜
通过一直的呆板进修，Watson将呆板的天然语义处置带入新境地，它能够充足懂得人类言语中奥妙和庞杂的含意、讥讽口气、双关语及谜语等，攻破了“人类善于”的界限。用Jennings在赛后采访的话来讲，Watson的夺冠象征着盘算机在天然言语处置方面的一次宏大奔腾——盘算机已有才能懂得和回应平常对话。
但是，故事远远没有停止。“说人话”仅仅是人工智能开展的第一步。IBM将AI的中心才能界说为以天然言语为基本的URLI，即懂得，推理，进修和交互。这就象征着，IBM在研发AI时从输入到输出全方位付与AI更高等的本事，让AI在“观念表白”方面也能有杰出的表示。

URLI说明表示图
巧识逻辑漏洞，锋利风趣反驳
在智力游戏节目中，AI要进修的是冰凉冷的百科常识，而要与人类争辩，则要在短时光懂得人类的政治、文明、执法乃至是感情和艺术等非感性内容，同时依据对方辩手的陈说，构造论据，陈说富有逻辑的观念，并带点恰当的风趣来沾染现场观众。
由IBM Research研发的AI体系Project Debater分辨在2016、2018年与以色各国家争辩冠军Noa Ovadia和以色各国际争辩协会主席Dan Zafrir停止争辩，还持续拿了争辩冠军。
Project Debater拿到辩题后，它会敏捷扫描其宏大的语料库文档中与主题相干的数百万篇消息和论文等资料，找出与辩题相干性最高的观念，通过算法剔除过剩且反复的信息，提掏出一个最具压服力的观念。同时，在人类辩手4分钟的观念陈说时，边听边“想”，不但正确地回应人类敌手的论点，还指出了敌手所犯的现实毛病，同时不失机机地展示了一个呆板人的风趣。
这象征着呆板不再只是对非黑即白的成绩做出准确答复，而面临没有尺度谜底的成绩，也能对观念或论据停止决议，并衡量其相干性比重。假如通过呆板进修让Project Debater具有更广的“常识面”，那末它将在贸易利用场景中，辅助人类丰盛决议进程，衡量新主意和新理念的利害。
Project Debater与人类争辩
人工智能的“自力思考”才能不但仅能够用于常识比赛或争辩，IBM力图让呆板思惟赋能更多行业专业范畴
金融参谋：AI体系能够辅助金融参谋从海量数据中找出金融现实，用以支撑或支持金融剖析师所思考的金融投资抉择。
状师：状师能够借助AI体系来寻觅相干案件和主意，或摹拟法庭争辩来剖析上风和优势。
大众事件决议：通过AI体系公平的优/毛病剖析和对人类窘境的摹拟，能够就须要停止决议的成绩，为决议者供给基于现实、没有工资成见的观念。
先生助手：AI体系能够辅助各个年纪段的先生改良他们的批评性思惟和相同技能，或辅助他们找出更多信息以改良讲演和论文。
CEO 和高管：高层引导经常因具有激烈的“直觉天性”而觉得骄傲，然而他们也必需防止所谓的“锚定成见”。锚定成见是指，咱们在潜认识中有着两三个会不太客观地影响决议的现实时，就会将不合适这些观念的有代价信息消除在外不予斟酌。像Project Debater一样的AI体系能够拓宽高层引导的思绪，在要害决议中归入他们可能没有斟酌到的新观念。
看完这些，是不是感到后背轻轻发凉，有没有在猜忌这篇稿子也是人工智能实现的呢？AI时期下，人与呆板不应是彼此猜忌、对峙的存在，而是须要协同开展、弗成宰割的团体。是不是呆板并不主要，能不能无碍交换、相辅相成，独特实现各项义务，才是咱们应当探讨的人机测试的要害。
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