Philip Nicholas Johnson-Laird, filozof i teoretičar mentalnog modela rezoniranja sa Univerzitea Princeton, i profesor Marco Ragni s Tehnološkog univerziteta u Chemnitzu posvećen prediktivnom modeliranju kognitivnih procesa višeg nivoa, predlažu alternativu Turingovom testu koji nam ne daje odgovore na pitanja o računalnoj inteligenciji.
Njihov rad objavljen u časopisu Intelligent Computing, sugerira kako je došlo vrijeme da se fokus pomakne s toga može li stroj oponašati ljudske odgovore na temeljnije pitanje: razumije li program na način na koji ljudi razmišljaju?
Kamen temeljac
Turingov test je uključuje ljudskog sagovornika koji pokušava razlikovati ljudske i strojne odgovore na niz pitanja. Ako ocjenjivač ne može dosljedno razlikovati to dvoje, smatra se da je stroj “prošao” test.
Polaganje Turingovog testa često uključuje oponašanje ljudskih reakcija, što ga čini više testom oponašanja i stvaranja jezika nego istinskog ljudskog razmišljanja. Mnogi AI sustavi izvrsni su u oponašanju ljudskih razgovora, ali im nedostaju sposobnosti dubokog zaključivanja.
Novi okvir
Uz to, Turingov test ne zahtijeva da umjetna inteligencija bude samosvjesna ili da razumije vlastito razmišljanje; on se usredotočuje isključivo na vanjske interakcije i reakcije, zanemarujući introspektivni aspekt ljudske spoznaje. Uostalom, i Turing je prepoznao da test možda neće doista odgovoriti na pitanje mogu li strojevi razmišljati. Test se više odnosi na imitaciju nego na spoznaju.
Johnson-Laird i Ragni stoga ispisuju novi okvir za procjenu kako bi utvrdili razmišlja li umjetna inteligencija poput čovjeka. Njihov okvir sastoji se od tri kritična koraka:
1. Testiranje u psihološkim eksperimentima
Istraživači predlažu podvrgavanje programa umjetne inteligencije nizu psiholoških eksperimenata osmišljenih za razlikovanje između ljudskog rezoniranja i standardnih logičkih procesa. Ovi eksperimenti istražuju različite aspekte rezoniranja, uključujući kako ljudi izvode zaključke o mogućnostima iz složenih tvrdnji i kako sažimaju dosljedne mogućnosti u jednu, između ostalih nijansi koje odstupaju od standardnih logičkih okvira.
2. Samorefleksija
Ovaj korak ima za cilj procijeniti programsko razumijevanje vlastitog načina razmišljanja, kritičnog aspekta ljudske spoznaje. Program mora moći izvršiti introspekciju svojih procesa razmišljanja i dati objašnjenja za svoje odluke. Postavljajući pitanja koja zahtijevaju svijest o metodama zaključivanja, istraživači nastoje utvrditi pokazuje li umjetna inteligencija introspekciju sličnu ljudskoj.
3. Ispitivanje izvornog koda
U posljednjem koraku, istraživači ulaze duboko u izvorni kod programa. Ovdje je ključno identificirati prisutnost komponenti za koje se zna da simuliraju ljudske performanse. Ove komponente uključuju sustave za brzo zaključivanje, promišljeno razmišljanje i sposobnost tumačenja pojmova na temelju konteksta i općeg znanja. Ako izvorni kod programa odražava ta načela, smatra se da program razmišlja na ljudski način, prenosi Bug.hr.
Promjena paradigme
Ovaj inovativni pristup, koji Turingov test zamjenjuje ispitivanjem sposobnosti zaključivanja AI programa, označava promjenu paradigme u evaluaciji umjetne inteligencije. Tretirajući umjetnu inteligenciju kao sudionika u kognitivnim eksperimentima i čak podvrgavajući njezin kod na analizu sličnu studiji oslikavanja mozga, Johnson-Laird i Ragni nas žele približiti razumijevanju razmišljaju li sustavi umjetne inteligencije doista na ljudski način.