sábado, 2 de dezembro de 2023

TESTE DE TURING

 

A computação inteligente já levanta questões científicas fundamentais.


Teste de Turing para inteligência artificial deve ser substituído por teste psicológico?

PROBLEMAS DE TESTE DE TURING

Cientistas da computação estão propondo uma nova alternativa ao teste de Turing, alegando que é hora de mudar o foco da possibilidade de uma máquina imitar as respostas humanas para uma questão mais fundamental: "Será que um programa raciocina da mesma forma que os humanos raciocinam?"

O teste histórico, desenvolvido pelo pioneiro da computação Alan Turing e que tem sido uma pedra angular da avaliação da inteligência artificial (IA), envolve um avaliador humano tentando distinguir entre respostas humanas e de programas de computador a uma série de perguntas. 

Se o avaliador não conseguir diferenciar consistentemente entre quem é o autor de cada resposta, considera-se que a máquina passou no teste. Embora tenha sido uma referência valiosa na história da IA, o teste tem certas limitações:

Imitação versus compreensão: Passar no teste de Turing geralmente envolve imitar respostas humanas, tornando-o mais um teste de mimetismo e geração de linguagem do que de reproduzir um raciocínio humano genuíno. Muitos sistemas de IA são excelentes em imitar conversas humanas, mas carecem de capacidades de raciocínio profundo.

Falta de autoconsciência: O teste de Turing não exige que a IA seja autoconsciente ou tenha compreensão do seu próprio raciocínio. A avaliação concentra-se apenas nas interações e nas respostas externas, negligenciando o aspecto introspectivo da cognição humana.

Falha em abordar o pensamento: O próprio Alan Turing reconheceu que o teste pode não abordar verdadeiramente a questão de saber se as máquinas podem pensar. O teste é mais uma questão de imitação do que de cognição. 


Teste de Turing para inteligência artificial deve ser substituído por teste psicológico?
A aprendizagem de Turing já cria máquinas que aprendem.

Substituto do Teste de Turing

Agora, Philip Johnson-Laird (Universidade de Princeton, nos EUA) e Marco Ragni (Universidade de Tecnologia de Chemnitz, na Alemanha), apresentaram uma nova estrutura de avaliação para determinar se a IA realmente raciocina como um ser humano. Esta estrutura compreende três etapas críticas:

1. TESTES EM EXPERIMENTOS PSICOLÓGICOS  

Os dois pesquisadores propõem submeter os programas de IA a uma bateria de experimentos psicológicos projetados para diferenciar entre o raciocínio humano e os processos lógicos padrão. Estas experiências exploram várias facetas do raciocínio, incluindo como os humanos inferem possibilidades a partir de afirmações compostas e como condensam possibilidades consistentes numa só, entre outras nuances que se desviam dos quadros lógicos padrão.

2. AUTO REFLEXÃO 

Esta etapa visa avaliar a compreensão do programa sobre sua própria forma de raciocínio, uma faceta crítica da cognição humana. O programa deve ser capaz de introspectar seus processos de raciocínio e fornecer explicações para suas decisões. 

Ao colocar questões que exigem conhecimento dos métodos de raciocínio, os pesquisadores pretendem determinar se a IA apresenta uma introspecção semelhante à humana, eventualmente eliminando o conhecido problema da caixa-preta da IA, o fato de que não sabemos como os programas de inteligência artificial chegam às suas conclusões.

3. EXAME DO CÓDIGO FONTE 

Na etapa final, os pesquisadores mergulham no código-fonte do programa. O objetivo é identificar a presença de componentes conhecidos por simular o desempenho humano. Esses componentes incluem sistemas para inferências rápidas, raciocínio criterioso e a capacidade de interpretar termos com base no contexto e no conhecimento geral. 

Se o código-fonte do programa refletir esses princípios, considera-se que o programa raciocina de maneira humana, e ele terá então passado no novo teste.


Um programa de IA reduziu um problema de física quântica de 100.000 para apenas 4 equações.

Evitar os Perigos da IA

Esta abordagem, que substitui o teste de Turing por um exame das capacidades de raciocínio de um programa de IA, marca uma mudança de paradigma na avaliação da inteligência artificial. 

Ao tratar a IA como um participante em experiências cognitivas e até mesmo submeter o seu código a uma análise semelhante a um estudo de imagens cerebrais, os autores procuram tentar nos colocar mais próximos de saber se os sistemas de IA raciocinam de uma forma genuinamente humana.

À medida que o mundo continua a sua busca por programas de inteligência artificial cada vez mais avançados, esta abordagem alternativa propõe redefinir os padrões de avaliação da IA e aproximar-nos do objetivo de compreender como as máquinas nos dão respostas cada vez melhores. E, eventualmente evitar que a inteligência artificial nos domine. 

Bibliografia:
Artigo: What Should Replace the Turing Test?
Artigo: What Should Replace the Turing Test?
Autores: Philip Nicholas Johnson-Laird, Marco Ragni
Revista: Intelligent Computing
Vol.: 2 Article ID: 0064
DOI: 10.34133/icomputing.0064


FONTE:









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