Oltre il test di Turing ?

test

Come molti sanno, sono affascinato dal Test di Turing, tanto da usarlo come tema conduttore di una mostra che in illo tempore curai a Milano, che per i pochi che non lo conoscessero, è il criterio suggerito dal buon Alan Turing, da cui ho tratto ispirazione per uno dei personaggio del mio romanzo Il Canto Oscuro, nell’articolo Computing machinery and intelligence, apparso nel 1950 sulla rivista Mind, per identificare la capacità di un computer di pensare.

Nell’articolo Turing prende spunto da un gioco, chiamato “gioco dell’imitazione”, a tre partecipanti: un uomo A, una donna B, e una terza persona C. Quest’ultimo è tenuto separato dagli altri due e tramite una serie di domande deve stabilire qual è l’uomo e quale la donna. Dal canto loro anche A e B hanno dei compiti: A deve ingannare C e portarlo a fare un’identificazione errata, mentre B deve aiutarlo. Affinché C non possa disporre di alcun indizio (come l’analisi della grafia o della voce), le risposte alle domande di C devono essere dattiloscritte o similarmente trasmesse.

Il test di Turing si basa sul presupposto che una macchina si sostituisca ad A. Se la percentuale di volte in cui C indovina chi sia l’uomo e chi la donna è simile prima e dopo la sostituzione di A con la macchina, allora la macchina stessa dovrebbe essere considerata intelligente, dal momento che – in questa situazione – sarebbe indistinguibile da un essere umano.

Test che negli anni è stato contestato diverse volte, penso all’ argomentazioni di John Searl della stanza cinese nell’articolo Minds, Brains and Programs (Menti, cervelli e programmi), pubblicato nel 1980 dalla rivista scientifica Behavioral and Brain Sciences

Si supponga che, nel futuro, si possa costruire un computer che si comporti come se capisse il cinese. In altre parole, il computer prenderebbe dei simboli cinesi in ingresso, eseguirebbe un programma e produrrebbe altri simboli cinesi in uscita. Si supponga che il comportamento di questo computer sia così convincente da poter facilmente superare il test di Turing. In altre parole, il computer possa convincere un uomo che parla correttamente cinese (per esempio un cinese) di parlare con un altro uomo che parla correttamente cinese, mentre in realtà sta parlando con un calcolatore. A tutte le domande dell’umano il computer risponderebbe appropriatamente, in modo che l’umano si convinca di parlare con un altro umano che parla correttamente cinese. I sostenitori dell’intelligenza artificiale forte concludono che il computer capisce la lingua cinese, come farebbe una persona, in quanto non c’è nessuna differenza tra il comportamento della macchina e di un uomo che conosce il cinese.

Ora, Searle chiede di supporre che lui si sieda all’interno del calcolatore. In altre parole, egli si immagina in una piccola stanza (la stanza cinese) con un libro contenente la versione in inglese del programma utilizzato dal computer e carta e penna in abbondanza. Searle potrebbe ricevere scritte in cinese attraverso una finestra di ingresso, elaborarle seguendo le istruzioni del programma, e produrre altri simboli cinesi in uscita, in modo identico a quanto faceva il calcolatore. Searle fa notare che egli non capisce i simboli cinesi. Quindi la sua mancanza di comprensione dimostra che il calcolatore non può comprendere il cinese, poiché esso è nella sua stessa situazione. Il calcolatore è un semplice manipolatore di simboli, esattamente come lo è lui nella stanza cinese – e quindi i calcolatori non capiscono quello che stanno dicendo tanto quanto lui.

In cui si evidenzia la necessità di non confondere la manipolazione simbolica forte, potenzialmente possibile con l’attuali capacità computazionali, e che di fatto è la base di parecchi chatbot, con l’intelligenza artificiale.

Test di Turing che inoltre presuppone la validità diversi assiomi, ossia che:

  1. L’IA fosse equipollente a quella umana;
  2. L’IA fosse empatica, ossia riuscisse o volesse comunicare con noi;
  3. La conversazione sia frutto di pensiero cosciente e non di giochi linguistici;
  4. Non vi fossero trucchi o inganni.

Nel caso di Eugene Goostman, ad esempio, il chatbot che nel 2014 in teoria l’avrebbe superato, non sono stati rispettati, poichè, presentando il programma come un tredicenne con ritardi mentali e cognitivi, si sono alterate le aspettative e la capacità di giudizio dell’interlocutore.

In ogni modo, però tale test, al di là delle considerazioni filosofiche, pone a mio avviso una serie di questioni.

  • E’ lecito ridurre all’empatia, la capacità di comunicare, l’intelligenza ? Provo a fare un esperimento mentale: se sottoponessimo un soggetto autistico al test di Turing, potrebbe non superarlo. Questo implica il fatto che non sia intelligente ?
  • I cetacei sono mammiferi altrettanto intelligenti dei primati superiori: eppure abbiamo difficoltà non dico a comunicare con loro, ma a comprenderli, perché sono evoluti in un contesto diverso dal nostro, rendendo non correlabile al nostro il loro universo simbolico. Ciò sarebbe ancora più spinto per un’IA. Paradossalmente, potrebbe già esistere e non saremmo in grado di riconoscerla
  • Essendo il risultato del test vincolato dalla controparte umana e dalla sua condizione contingente e soggettiva, può avere valore universale ? Ossia se il programma supera n volte il test, è deducibile che lo superi anche la volta n+1 esima ? E se non lo fa, ritorna allo status di non IA ?

Dubbi che oltre al sottoscritto, stanno venendo a diversi ricercatori, tanto da portare alla ricerca di soluzioni alternative, sintetizzate da Gary Marcus nell’articolo Sono Umano, pubblicato questo mese su Le Scienze.

Le possibili alternative al test di Turing tradizionale potrebbero essere: il test degli schemi di Winograd, i tradizionali test scolastici, l’integrazione dei test di Turing con attività pratiche e il cosidetto I-Athlon.

Il test sugli schemi di Winograd, che secondo me è il più probante, è legato alla capacità dell’IA di risolvere quelli che Wittgenstein chiamava giochi linguistici, con tutte le loro ambiguità semantiche, che possono essere risolte non con l’analisi simbolica, ma con il ragionamento euristico.

Il vantaggio di tali test è che sono a prova di Google, ossia non risolvibile con un approccio a forza bruta, con un bot semantico che fa ricerche sul web, ma che sono difficili, lato umano, da costruire e che ovviamente, descrivono proprietà settoriali dell’intelligenza…

I test scolastici al contrario, dovrebbero essere più versatili e misurare più caratteristiche associate all’intelligenza, però sono affrontabili con un approccio a forza bruta, con i motori di ricerca: approccio che ad oggi è ancora complesso, Watson, la tanto decantata IA di IBM, non ha superato i test di quarta elementare, però, con l’aumento esponenziale della capacità computazionale, potrebbe essere fattibile a breve.

L’associare un test di Turing a prove pratiche, come ad esempio montare una libreria dell’Ikea, chiedendo all’IA di spiegare il procedimento, oltre ad essere utile solo per i robot, poichè sulle realtà virtuali è facile barare, avrebbe gli stessi limiti di soggettività di giudizio del test tradizionale.

Limite che sarebbe superato dall’I-Athlon, un test di Turing, in cui i giudici sarebbero altre IA, invece che gli umani e in cui il test verbale con una serie di prove standard di analisi di algoritmi, che però potrebbe portare al paradosso, degno di un romanzo di fantascienza, in cui le decisioni delle Intelligenze Artificiali potrebbero essere non comprensibili per noi umani, ossia generalizzando il problema, ben noto a chi lavora con le reti neurali, della cosiddetta “Scatola nera”

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