Test di Turing

Cos'è il test di Turing e come funziona?

‍Il test di Turing è una prova di intelligenza artificiale che verifica se, attraverso una conversazione in chat, un computer riesce a convincere una persona di essere umano. A una persona viene chiesto di giudicare se l'interlocutore con cui sta parlando sia un essere umano o un computer. Se pensa di parlare con un umano ma in realtà sta parlando con un computer, allora il computer ha superato il test di Turing.

In sostanza, è un test per valutare se un computer può imitare un essere umano così bene da ingannare una persona facendole credere di parlare con un umano. Ovviamente, ci sono molti aspetti da approfondire su questo test.

A cosa serve il test di Turing?

Può sembrare una domanda strana, perché la risposta sembra ovvia: capire se una macchina può imitare in modo convincente un essere umano in una chat. Tuttavia, ci sono considerazioni più profonde.

Stiamo valutando se una macchina può davvero imitare un essere umano in termini di pensiero o intelligenza sottostante, oppure semplicemente se riesce a ingannare una persona facendole credere che sia umana? C'è una differenza.

Imitare gli esseri umani in termini di pensiero o intelligenza è ciò che di solito si intende quando si parla di test di Turing: che una persona non sia in grado di distinguere tra una conversazione con un umano e una con una macchina. In realtà, il test non era stato concepito così all'inizio, perché era permesso "ingannare" le persone. Ad esempio, fare errori di battitura potrebbe essere un modo per un computer di far credere a un umano di essere umano, dato che una macchina normalmente non sbaglierebbe a scrivere.

Il problema di fondo è che i test hanno delle regole e quindi sono inevitabilmente imperfetti. Ad esempio, la durata della conversazione con il soggetto del test conta. È più facile imitare un essere umano per 5 minuti che per cento ore di conversazione. Alcuni trucchi possono funzionare nella versione da 5 minuti ma non in quella da cento ore.

Conta chi esegue il test di Turing?

Uno scienziato addestrato a distinguere tra macchine e umani sarà molto più difficile da ingannare rispetto a una persona comune senza formazione – non solo per la sua capacità di valutare le risposte, ma anche perché sa quali domande porre.

Anche se il computer avesse un livello di “pensiero” e intelligenza pari a quello umano, potrebbe non essere sufficiente a ingannare il tester. Questo perché il computer potrebbe risultare troppo perfetto o privo di emozioni nelle sue risposte.

Ci sono anche considerazioni filosofiche sul Test di Turing, come ad esempio se il raggiungimento da parte dei computer di un'intelligenza generale a livello umano significhi che le macchine possono "pensare" o siano coscienti. In parte, era proprio questa la questione che Alan Turing cercava di aggirare con il suo test. Se una macchina può imitare accuratamente un essere umano, allora, a tutti gli effetti, sta "pensando".

Naturalmente, questo non significa che abbia coscienza o che pensi nello stesso modo di un essere umano. Anzi, è certo che non pensa come una persona. L'aspetto interessante di questa domanda emerge dal punto di vista pratico. Gli aerei volano, ad esempio. Questo è ciò che conta. È molto meno rilevante che non imitino gli uccelli nel modo in cui volano.

Il Test di Turing si concentra sui risultati, non sul modo in cui vengono ottenuti.

Un punto ancora più importante è che il Test di Turing viene generalmente inteso come una situazione in cui l’intelligenza artificiale ha raggiunto almeno il livello umano. Solo un gruppo molto ristretto si interessa alla questione se una macchina abbia tecnicamente superato il Test di Turing considerando tutti i difetti sopra descritti.

Superare un Test di Turing può essere un risultato tecnico notevole, soprattutto se il test è lungo e condotto da esperti, ma è molto meno impressionante rispetto a una macchina che riesce a ingannare chiunque, sempre. Naturalmente, più il test dura e più sono competenti i valutatori, più questi due scenari tendono a coincidere.

Siamo vicini a un computer che supera il test di Turing?

Ora che hai capito cos'è il test, la prossima domanda è: "siamo vicini a un computer che supera il test?" (cioè che raggiunge un'intelligenza umana generalizzata). La risposta breve è "No".

Nonostante i grandi progressi nel Natural Language Processing, ovvero la capacità di un computer di identificare l’intento dietro una singola frase pronunciata (la tecnologia alla base di tutti gli assistenti vocali), siamo ancora lontani da un’intelligenza generale a livello umano.

A quanto pare, la tecnologia attuale non è molto efficace nell’affrontare l’ambiguità (comprendere il significato dietro affermazioni ambigue), la memoria (integrare fatti già menzionati nella conversazione attuale) o il contesto (considerare fatti non esplicitati ma rilevanti per la situazione). In breve, la tecnologia attuale è ancora lontana da ciò che sarebbe necessario.

Parte del problema è che la tecnologia AI attuale ha bisogno di grandi quantità di dati per imparare. Qualsiasi settore in cui sono disponibili molti dati ripetitivi è pronto per l’introduzione dell’AI, ad esempio il riconoscimento vocale e l’elaborazione delle immagini, inclusi i veicoli a guida autonoma.

Il successo dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è dovuto al fatto che esistono dati praticamente illimitati relativi ad affermazioni e domande isolate, prive di contesto o memoria. Se dico “Voglio comprare succo d'arancia”, nella maggior parte dei casi si tratta di una frase semplice che non richiede ulteriori informazioni su contesto o memoria per essere compresa. L'intenzione è: “Comprare succo d'arancia”.

Quando c’è contesto o memoria, si crea dimensionalità. Se dico che voglio “comprare succo d’arancia” ma in precedenza ti ho detto che sono un trader finanziario che commercia in succo d’arancia, allora devi capire che in questo caso voglio acquistare uno strumento finanziario che guadagna se il prezzo del succo d’arancia sale.

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Quindi, come appare ora il nostro dato? “Compra succo d’arancia” significa: acquistare una bottiglia di succo d’arancia al negozio OPPURE, se ha già dichiarato di essere un trader finanziario nel settore del succo d’arancia, significa che vuole acquistare uno strumento finanziario legato al prezzo del succo d’arancia.

Se il nostro trader finanziario ha appena detto di avere sete, intende che vuole comprare una bottiglia di succo d’arancia al negozio. Quindi aggiungiamo un altro dato: OPPURE se ha già dichiarato di essere un trader finanziario di succo d’arancia ma di recente ha detto di avere sete, significa che vuole comprare una bottiglia di succo d’arancia.

Un ente finanziario avrebbe rapidamente problemi se lanciasse un bot di trading che gli utenti credessero dotato di "intelligenza" a livello umano.

Superare il test di Turing è impossibile?

I dati delle conversazioni hanno molte dimensioni, purtroppo. Dimensioni infinite. Questo significa che gli algoritmi di machine learning dovrebbero avere accesso a un dataset con grandi quantità di dati per ogni possibile dimensione, il che ovviamente è impossibile.

Questo ovviamente non significa che superare il Test di Turing sia impossibile. Sappiamo che è possibile perché abbiamo già la tecnologia per farlo, nei nostri cervelli. Proprio come secoli fa si sapeva che volare era possibile osservando gli uccelli.

Il problema è che il nostro approccio all’IA in questo caso non può basarsi sui big data perché non esistono dati sufficientemente dimensionali. Ci sono semplicemente troppe variabili, troppe dimensioni. Anche ora Google riceve 800 milioni di ricerche al giorno che non ha mai visto prima. Questo dà un’idea di quanto sarebbe difficile un approccio basato sui dati.

Ray Kurtzweil di Google sta seguendo un approccio che in parte cerca di replicare il cervello umano. Ha stimato che raggiungeremo l’intelligenza generalizzata e saremo in grado di superare un Turing Test molto difficile entro il 2029.

La sua previsione si basa sull’ipotesi che i progressi in questo campo saranno esponenziali e quindi anche progressi apparentemente modesti oggi sono molto più significativi se si assume che siamo su una traiettoria di crescita esponenziale.

Se abbia ragione lo scopriremo solo col tempo, ma ciò che indica è che è molto improbabile che la svolta arrivi nei prossimi 10 anni.

Cosa significherebbe per una macchina superare un credibile test di Turing?

L’ultimo punto riguarda cosa significherebbe se una macchina superasse un Turing Test credibile. Se la macchina superasse il test usando approcci basati su big data, in modo simile a come le macchine battono gli umani nei giochi da tavolo, anche sofisticati, le implicazioni non sarebbero così rilevanti come se lo superasse con un approccio di replica cerebrale.

L’approccio di replica del cervello significherebbe che la macchina sarebbe più vicina a 'pensare' nel modo in cui definiamo il pensiero umano. Potrebbe estrapolare significato da pochi esempi come fanno le persone, invece di aver bisogno di centinaia di esempi identici per estrapolare il significato.

Come accennato sopra, è più probabile che un approccio di “replicazione cerebrale” porti alla svolta, poiché un approccio big data non è possibile. Questo significherebbe probabilmente che le macchine avrebbero raggiunto un’intelligenza generale, non solo nella conversazione, ma in più ambiti.

Le implicazioni di ciò non possono essere sottovalutate, poiché probabilmente porterebbero a un completo reset della società. Questo è particolarmente vero se le macchine avranno la capacità di migliorarsi in modo significativo, portando a un aumento esponenziale della loro intelligenza in un circolo virtuoso che cambierà la vita come la conosciamo.

Interazione tra esseri umani e macchine

Restando su temi più pratici, è importante ricordare che anche se una macchina fosse equivalente a un essere umano, ciò non significa che interagiremmo con essa come facciamo con le persone. È esattamente lo stesso con gli esseri umani: interagire con le persone non è sempre efficiente. Cercare di spiegare a un collega come fare qualcosa al telefono può essere noioso e inefficace in situazioni in cui sarebbe più semplice mostrarglielo. Se solo gli esseri umani avessero un’interfaccia grafica accessibile via web!

Le interfacce vocali (o basate su chat) hanno chiaramente dei limiti nell’inserimento o nell’output delle informazioni. In alcune situazioni è molto più efficiente mostrare le informazioni graficamente o cliccare su un’interfaccia grafica piuttosto che usare la voce. Le piattaforme bot sono quindi progettate per riportare sempre l’utente sul percorso ottimale e non lasciare che la conversazione si disperda.

Il mio punto è anche che i computer non sono limitati come gli esseri umani per quanto riguarda le interfacce che possono usare per ricevere o fornire informazioni e quindi le conversazioni con le macchine coinvolgeranno necessariamente l’uso dell’interfaccia ottimale per il compito da svolgere.

Superare il Test di Turing sarebbe un traguardo importante nell’interazione uomo/macchina, ma le “conversazioni” tra umani e computer non saranno limitate solo a voce e testo.

Domande frequenti

Come si confronta il Test di Turing con altri benchmark per l’IA, come il Winograd Schema Challenge o l’ARC Challenge?

Il Test di Turing verifica se l’IA può imitare una conversazione umana, ma benchmark più recenti come il Winograd Schema Challenge e l’ARC Challenge si concentrano su ragionamento, buon senso e problem solving. Aspetti che rivelano un’intelligenza più profonda rispetto alla semplice imitazione.

Il Test di Turing è ancora considerato rilevante nella ricerca IA moderna, o oggi esistono alternative migliori?

Il Test di Turing è ancora un esperimento mentale utile e un traguardo importante, ma molti ricercatori oggi lo considerano superato. I test moderni si concentrano maggiormente sulla valutazione della reale comprensione, della logica e della capacità di generalizzazione.

In che modo il bias culturale o linguistico influisce sui risultati di un Turing Test?

Sì. L’IA può fraintendere modi di dire, umorismo o riferimenti legati a culture o lingue specifiche, il che la rende più facile da riconoscere come non umana in certi contesti.

Come cambierebbe il significato di “umano” se si superasse il Test di Turing?

Se una macchina superasse un rigoroso Test di Turing, potremmo dover riconsiderare se l'essere umano dipenda dalla biologia o dal comportamento e cosa renda davvero unico il nostro modo di pensare.

Quali tipi di domande sono di solito più efficaci per rivelare tratti non umani in un’AI?

Le domande che richiedono contesto, sfumature emotive o buon senso comune – come interpretare sarcasmo, riferimenti vaghi o informazioni contraddittorie – sono di solito le più facili da individuare.