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| 本文作者： 訾竣喆 | 2015-11-13 11:21 |
【編者按】本文編譯自medium，原文作者Arik Sosman。
圖靈測試一詞來源于計算機科學(xué)和密碼學(xué)的先驅(qū)艾倫·麥席森·圖靈寫于1950年的一篇論文《計算機器與智能》。阿蘭·麥席森·圖靈在1950年設(shè)計出這個測試，其內(nèi)容是，如果電腦能在5分鐘內(nèi)回答出由人類測試者提出的一系列問題，且其超過30%的回答讓測試者誤認(rèn)為是人類所答，則電腦通過測試。
Facebook最近推出了突破性的AI系統(tǒng)“M”的Beta測試版。據(jù)稱其性能遠遠超過了其他任何AI。舉個很簡單的例子，其他的AI有些可能能夠在用戶旅行出發(fā)前，捉襟見肘的告訴用戶當(dāng)前時間下的多個位置的天氣情況（上帝保佑你能夠旅途順利）；而M則不然，M能夠通過計算預(yù)測出你在什么時間會經(jīng)過什么地方，并以此為據(jù)來告知你路程中各個位置的天氣情況，并且還能夠便捷的根據(jù)交通擁堵程度為用戶計算出需要在哪個位置進入加油站加油并加以溫馨提示，而且還能夠為用戶推薦目的地附近的食宿和娛樂場所。
有很多人說，M的人工智能是虛假的，背后其實是有人工輔助來完成的。但是，本文的重點并不是去揭露M的背后有真人操控，而是嘗試去通過常規(guī)的方式來證明這一點。
當(dāng)我與M交流的時候，它在信息中堅稱自己只是AI。然而，M的回復(fù)并不是瞬時的，它能夠游刃有余地應(yīng)對完全無限制的極其復(fù)雜的測試這一點的確值得可疑。它是否是名副其實的AI便因此成為了人們熱議的話題?？雌饋硭坪醪]有常規(guī)辦法能夠證明這個事情。
圖靈測試其實是一種“模仿游戲”。測試時，測試人與被測試人是分開的，測試人只能通過一些裝置（如鍵盤）來向被測試人問一些問題，隨便問什么問題都是可以的。在問完問題之后，如果測試人能夠正確地分辨出誰是人誰是機器，那機器就沒有通過圖靈測試；而相反的，如果測試人沒有分出誰是機器誰是人，那這個機器就是具備出色人類智能的機器。目前而言，計算機的智力與人類相比還差得遠。
有趣的是，與試圖證明M是否是一個名副其實的AI所恰恰相反的是：其他AI都想方設(shè)法假裝自己是人類，而M則一再強調(diào)自己是人工智能。因此，我們將要進行的測試的是：M是否是人類偽裝成的AI。而這種測試跟圖靈測試相比似乎要更難加以判定，因為人如果想要假裝成一個AI的話，似乎與一個AI假裝成一個人相比要簡單得多。在這種情況下，圖靈測試是沒有意義的，因為M的目標(biāo)恰恰是不想通過圖靈測試。因此，我們希望證明的不是人工智能的局限性，而是其背后的（所謂的）真·人類智能的無限性。因此，我們所需要的是一個與圖靈測試不同的測試——“反圖靈”測試。
幸運的是，我最終找到了證明M的本性的方式。但是首先我要說明的是，我想要講好這個故事，所以在實驗之初我是沒有定論的。而在進行過程之中，我也一直保持著疑問的態(tài)度。直到飾演的最后，我才獲得了一個明確的答案——M是有人工輔助的。
在我第一次與M進行交流的時候，我們的談話是這樣開始的：
“我使用的是人工智能，但人們幫助訓(xùn)練我?！边@是M的關(guān)于其定性的回復(fù)。如果我們細細品味這句話的話，就能發(fā)現(xiàn)這其中可能意味著許多事情——因為“我使用的是人工智能”和“我是一個完全獨立的AI”并不是一個意思。所以我不停地盤問它有關(guān)它自己本身的定性問題。
有些人認(rèn)為，M所指的是，它作為AI其實背后是有人打字輸入來進行答復(fù)的，但可以幫助他們做到這一點就需要基于機器學(xué)習(xí)技術(shù)。然而，從這段對話來看似乎已經(jīng)可以證明，直接問M無法再取得任何更多的信息。
M關(guān)于其定性的自信是一成不變的。不過，在M所說的話中還是有一些語句明顯違背了這個聊天機器人的根本定性。為了測試它的極限，我已經(jīng)要求它來執(zhí)行一系列復(fù)雜的任務(wù)，這是一些其他的AI不可能應(yīng)對得了的任務(wù)。
之后，我告訴了它我工作的地方，然后稍微修改了我的要求。
是的，它真的回應(yīng)了。
該答復(fù)的最值得注意的地方是：“根據(jù)谷歌地圖顯示”，這表明也許，只是也許，一個人正在趕時間鍵入這條回復(fù)。事實上，即使有一些其他的要求，它的回復(fù)也已經(jīng)被證明并不是那樣的無懈可擊，無法和Siri相比。舉例來說，當(dāng)我跟它說，讓它幫我從伯克利分校體育館找一些漂亮的壁紙來，并且跟它要求這些壁紙要畫有夜間的海灣地區(qū)，上面最好還要有海灣大橋、泛美金字塔和薩瑟塔時，M雖然確實為我找到了一些非常精美的壁紙，但它說它無法找到任何鐘塔。作為安慰，它說如果發(fā)現(xiàn)有更加精確的符合我的標(biāo)準(zhǔn)的壁紙將會及時通知我。
現(xiàn)在，隨著上述反應(yīng)的所產(chǎn)生的第一個問題是，它發(fā)過來的壁紙確實有泛美金字塔，M知道這些壁紙符合該條件。但這些壁紙所沒有的是薩瑟塔，那么為什么M說如果找到有著泛美金字塔的壁紙時會來通知我呢？
第二個問題是，它被稱為“Transamerica Pyramid”，而不是“Transamerican Pyramid”。請注意在這張截圖中，M的回復(fù)里出現(xiàn)了兩個“with”，還出現(xiàn)了“I'l”。它已經(jīng)出現(xiàn)了兩個錯別字！事實上，這并不是唯一一次出現(xiàn)這種計算機不可能出現(xiàn)的錯誤。
盡管很多人都不會去區(qū)分“its”和“it’s”之間的區(qū)別，但這對于AI而言不應(yīng)該是一個問題。話雖如此，但也有可能它在被訓(xùn)練的時候就已經(jīng)存在這種語法錯誤了，所以這些失誤并不足以下定論。即使我前面提到的響應(yīng)延遲的情況可能是故意的，即使當(dāng)M準(zhǔn)備回應(yīng)的時候出現(xiàn)了輸入指示器，而不是作為一個普通的AI所應(yīng)該做的——立即發(fā)送整個字符串。
這個結(jié)果并沒有滿足我，所以我仍然在尋找一種新的方式來證明M的背后的確有真人來輔助。我怎么才能讓他們無所遁形呢？
碰巧的是，當(dāng)答案主動送上門來的時候，我卻并沒有抓住它。我有一次在Cupertino的電影院看電影，電影結(jié)束得比較晚，我問M周圍是否有仍在營業(yè)中的能夠讓我吃夜宵的地方。當(dāng)時只有兩個地方還開著門，但我不知道他們的廚房是否仍然有人能夠做飯。而在我問M能否給他們打電話來獲知到底能不能吃夜宵時，它說，它可以。
于是我便繼續(xù)追問M能否給我的朋友打電話時，它說無法完成該請求。問它能否可以打電話給我自己時，它還是說無法完成請求。顯然，這個功能只能用于呼叫企業(yè)，而不是個人。所以，我該怎么辦？我想了一會兒，自己編造了一個故事，并要求M撥通這個電話。
于是M問我要電話號碼，我干脆地把我的電話號碼給了它。大約過了五分鐘后，我收到了沒有來電顯示的電話。當(dāng)我接通后，聽到了電話的另一邊有隆隆的噪音，對方說了一句“你好”后就掛斷了電話。緊接著，以下的對話就產(chǎn)生了。
不幸的是，我并沒有固定電話號碼，這讓我有點失望。我就這樣與可以證明M的性質(zhì)的機會失之交臂了！
幾天后，我因為一些原因不得不在周末回到公司加班工作。而回到辦公室后，我才意識到，公司里就有一個固定電話啊。再來試驗一遍這個實驗！
大約三分鐘后，我接到了一個會議室打來的電話。當(dāng)我拿起手機，一個獨特的女性聲音說道：“喂？”碰巧的是，我不小心在之前將手機設(shè)置為了靜音，所以她沒聽見我說公司名稱。盡管如此，這肯定是人類的聲音毋庸置疑。我將整個過程做了一個記錄。
緊接著，M發(fā)送了一個答復(fù)。
更重要的是，在我看來，他們似乎忘了屏蔽掉該特定呼叫主叫方的ID，因為我看到了他們撥過來的電話號碼。
所以，現(xiàn)在似乎已經(jīng)可以證明：M會從+1（650）796-2402處調(diào)用人工輔助回復(fù)。正如大家看到的照片顯示，自動反向查找匹配該號碼到了Facebook。因此，我們終于完成了實驗。我們有明確的證據(jù)，證明M背后的確有人工輔助的成分。那么，接下來的問題就是：M是完全由人類來操控的呢，還是說還是有一些人工智能驅(qū)動組件在其中的呢？對于這個問題，我想把它作為一個家庭作業(yè)，讓讀者去弄清楚。在此期間，我會充分享受M這個近乎萬能的個人助手帶給我的樂趣。
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