نوشته‌ها

واتسون، کابوس آزمون تورینگ!

واتسون را که به‌طور حتم به خاطر می‌آورید؟ ماشین ساخت آی‌بی‌ام که در سال ۲۰۱۱ با شکست دادن رقبای انسانی خبره در بازی Jeopardy سر‌و‌صدای زیادی به پا کرد. این ماشین به عنوان یکی از مدرن‌ترین نمونه‌های ماشین‌های هوشمند امروزی می‌تواند مورد بسیار خوبی برای بررسی وضعیت آزمون تورینگ در جهان امروز به شمار می‌رود.

خبر بد این است که واتسون آزمون تورینگ را با موفقیت پشت سر نگذاشته است و با تعاریف کلاسیک، به هیچ عنوان ماشین هوشمندی به شمار نمی‌آید. اما این باعث نمی‌شود تا این ماشین، انقلابی در حوزه هوش مصنوعی محسوب نشود. ماهنامه ساینتیفیک امریکن در شماره ماه مارس ۲۰۱۱ و کمی پس از موفقیت واتسون در Jeopardy مصاحبه‌ای را با استفن بیکر، روزنامه‌نگاری که در فرآیند ساخت واتسون با تیم آی‌بی‌ام همراه بود انجام داد که در آن بیکر به نکات جالبی در رابطه با وضعیت کنونی هوش مصنوعی اشاره می‌کند. بیکر ابتدا در پاسخ به این پرسش که چگونه واتسون دنیای هوش مصنوعی را تغییر داده، می‌گوید: «رؤیای اولیه در مورد هوش مصنوعی هیچ‌گاه به ثمر نرسید. در واقع دانشمندان پس از چندین دهه تحقیق، به این نتیجه رسیدند که ساخت سیستمی شبیه به مغز انسان، خیلی سخت‌تر از آن چیزی است که تصور می‌شد.

حتی واتسون نیز که انسان را در Jeopardy شکست داد، به این رؤیا چندان نزدیک نشده است. با این حال، در عرض ۱۵ سال گذشته پیشرفت‌های خیره‌کننده‌ای در جنبه‌های کاربردی هوش مصنوعی صورت گرفته است. راهبردهای آماری برای شبیه‌سازی بعضی جنبه‌های آنالیز انسانی توانسته سیستم‌هايی کاربردی را در اختیار مردم قرار دهد که در هر زمینه‌ای، از دیپ بلو گرفته تا نت فلیکس، آمازون و گوگل زندگی ما را قبضه کرده‌اند.» بیکر سپس در مورد واتسون می‌گوید: «موضوع جدید درباره واتسون، راهبرد تماماً عمل‌گرای آن است. این ماشین روش‌های مختلفی را برای پاسخ به یک پرسش امتحان می‌کند. در اینجا راهبرد درست یا نادرست وجود ندارد بلکه واتسون در طول زمان یاد می‌گیرد تا چه زمانی به کدام روش تکیه کند. به نوعی می‌توان گفت در جنگ بین راهبردهای مختلف در هوش مصنوعی واتسون به مانند یک ندانم‌گرا (آگنوستیسیست) عمل می‌کند. جنبه جدید دیگر، توانایی بالای این ماشین در فهم زبان انگلیسی است. توانایی‌ای که به عقیده من از تمرین داده شدن این سیستم با دیتاست‌های عظیم ناشی شده است و با وجود خیره‌کننده بودن، یک روش جدید و بکر به شمار نمی‌‌‌آید.» بیکر سپس به توضیح مقایسه واتسون با مغز انسان پرداخته و می‌گوید: «تیم آی‌بی‌ام در هنگام برنامه‌ریزی واتسون توجه چنداني به ساختار مغز انسان نداشته است.

به عقیده من واتسون محصول واقعی مهندسی است‌: استفاده از فناوری‌های موجود برای ساخت ماشینی با ویژگی‌های مشخص در زمانی خاص.» بیکر سپس اضافه می‌کند: «با این حال من شباهت‌هایی را در شیوه تفکر واتسون و انسان‌ها مشاهده می‌کنم که البته به این دليل نیست که ما از یک طراحی یکسان سود می‌بریم، بلکه ما در واقع به دنبال حل مسائلی یکسان هستیم. به عنوان مثال، برخلاف بسیاری از کامپیوترها واتسون برای عدم قطعیت برنامه‌ریزی شده است. این سیستم هیچ‌گاه از جوابی که می‌دهد صد درصد مطمئن نیست بلکه در مورد آن شک و تردید دارد. این برای ماشینی که قرار است با زبان انسان‌ها ارتباط برقرار کند، راهبردی هوشمندانه به شمار می‌رود.»

بیکر در ادامه به نقاط قوت واتسون در درک زبان انگلیسی و جست‌وجوی سریع میان حجم عظیمی از داده‌ها اشاره کرده و اذعان می‌کند که چنین سیستمی می‌تواند به راحتی در زمینه‌های دیگری که حالت پرسش و پاسخ دارند، مانند حوزه بهداشت و درمان، به کار گرفته شود. نکته‌ای که بیکر بارها و بارها در این مصاحبه به آن اشاره می‌کند، این است که واتسون در واقع توانایی استدلال چندانی ندارد و این یکی از تفاوت‌های اصلی آن با بسیاری از سیستم‌های موجود هوش مصنوعی است. می‌توان این موضوع را به این صورت خلاصه کرد که طبق تعاریف سنتی هوشمندی، واتسون به هیچ عنوان هوشمند به شمار نمی‌آید چراکه ماشینی است با توانایی‌های بسیار محدود که به هیچ عنوان نمی‌تواند استدلال‌های پیچیده را مدیریت کند. با این حال، تلفیق قدرت جست‌وجوی بهینه اطلاعات و توانایی بالا در درک زبان انسانی، واتسون را به انقلابی در هوش مصنوعی تبدیل کرده که می‌تواند در زمانی کوتاه پاسخ‌هایی را تولید کند که ارائه آن‌‌ها از قدرت انسان خارج است.

بیکر در پایان مصاحبه می‌گوید: «می‌توان بحث را به این صورت خلاصه کرد که واتسون در واقع چیزی غیر از آمار تولید نمی‌کند.» وی ادامه می‌دهد: «با این حال، چنین پیشرفت‌هایی درس بزرگی به ما می‌دهد و آن این است که برای موفقیت در اقتصاد دانش، افراد باید از دانسته‌هایشان استفاده کرده و به ایده‌های نوین دست یابند. در غیر این صورت آن‌ها می‌توانند خیلی راحت با ماشین‌ها جایگزین شوند.» نکته‌ای که بیکر به آن اشاره می‌کند، بیشتر از آن که برای دانشمندان علوم کامپیوتر جذاب باشد، موضوع مطالعات مربوط به نیروی کار انسانی است. هوش مصنوعی کاربردی می‌تواند ماشین‌هایی مانند واتسون را طراحی کند که شاید در تعریف تورینگ هوشمند شمرده نشوند، اما توانایی کند و کاو حجم بسیار عظیمی از داده‌ها و ارائه اطلاعاتی مفید از آن‌ها در زبان انسان را در چنته دارند. بدون هیچ تعارفی حداقل در زمینه‌های خدماتی، بسیاری از شغل‌ها می‌توانند خیلی راحت با کامپیوترهایی ارزان قیمت جایگزین شوند.

این همان چیزی است که مدیران Diapers.com را به سمت اداره کل سیستم انبار به دست روبات‌ها سوق می‌دهد. یا فدکس را قانع می‌کند که می‌توان تعداد اپراتورهای شرکت را به حداقل رسانده و از ماشین‌هایی برای خدمات‌رساني به تماس‌های مشتریان استفاده کرد. چندین دهه قبل، انسان‌ها می‌ترسیدند روزی ماشین‌ها آن قدر هوشمند شوند که کنترل انسان‌ها را در دست گیرند. با این حال نزدیک به سی سال قبل و با شروع زمستان هوش مصنوعی، این ترس معنای سنتی خود را از دست داد و هم‌اکنون توانسته به شیوه‌ای جدید خود را وارد زندگی انسان‌ها کند. حقیقت تلخی در پس‌زمینه ماشین‌هایی مانند واتسون وجود دارد‌: بسیاری از کارهایی که تصور می‌کنیم هوشمندی انسان‌محورمان، ما را قادر به انجامشان می‌سازد در واقع آن‌قدر‌ها هم از نظر ماشین‌ها کار پیچیده‌ای به شمار نمی‌آید. اگر باور ندارید، می‌توانید از مبادله‌گران سنتی بورس در حوالی وال‌استریت سراغی بگیرید.

آينده

رابرت فرنچ، دانشمند علوم شناختی در مرکز ملی تحقیقات علمی فرانسه در رابطه با آینده آزمون تورینگ می‌گوید: «دو پیشرفت مهم در حوزه فناوری اطلاعات می‌تواند آزمون تورینگ را از بازنشستگی خارج کند. اول دسترسی بسیار گسترده به داده‌های خام؛ از فیدهای ویدیویی گرفته تا محیط‌های کاملاً صوتی و از مکالمه‌های عادی تا اسناد فنی. چنین اطلاعاتی در هر زمینه‌ای که به مغز انسان خطور می‌کند به صورت گسترده در دسترس هستند. پیشرفت دوم ایجاد روش‌های پیشرفته جمع‌آوری، مدیریت و پردازش این مجموعه غنی از داده‌ها است.»

البته توسعه یک سیستم به وسیله بارور‌کردن آن با مجموعه‌ای وسیع از داده‌ها و روش‌های کسب اطلاعات مفید از چنین داده‌هایی، شاید خیلی شبیه به سیستم یادگیری انسان نباشد، اما ممکن است در نهایت به سیستمی منجر شود که در همه زمینه‌ها، رفتاری انسانی از خود بروز دهد.  همان‌طور که در بخش دوم مقاله مشاهده کردید، دنیای امروز هوش مصنوعی چندان به ساخت ماشینی که انسان را شبیه‌سازی کند، علاقه‌مند نیست بلکه انقلاب جدید هوش مصنوعی نگاه به راهبردهای کاربردی‌تری دارد. در این راهبردهای جدید لزومی دیده نمی‌شود تا ماشین، رفتاری انسانی از خود نشان بدهد. در مقابل ماشین با منطق‌کاری خود که در مواردی کاملاً با مدل انسانی آن متفاوت است، کار کرده و با استفاده از داده‌های فراوان، الگوریتم‌های احتمالاتی و قدرت پردازشی بالا، سعی در انجام کارهایی دارد که انسان‌ها از انجام آن ناتوانند.

با این حال، هنوز هم رؤیای ساخت ماشینی انسان نما برای انسان به صورت معمایی جذاب و البته بسیار سخت باقی مانده است. همه ما سال‌ها تصویر این رؤیا را در فیلم‌های هالیوودی تماشا کرده‌ایم و هر‌چند در واقعیت، رسیدن به آن نقطه خیلی سخت‌تر از آن چیزی بود که تورینگ و دیگر پیشگامان هوش مصنوعی تصور می‌کردند، اما پیشرفت‌هایی مانند ساخت واتسون، ماشینی که می‌تواند زبان انسانی را به خوبی تحليل کند، همچنان محققان را به آینده امیدوار می‌کند. پیشرفت چنین پروژه‌هایی به‌شدت وابسته به تعهد دولت‌ها و سرمایه‌ای است که آنان در اختیار مؤسسات تحقیقاتی قرار می‌دهند زیرا به دلیل فاصله چنین تحقیقاتی از حوزه کاربرد، از نظر اقتصادی نمی‌توان آن‌ها را یک سرمایه‌گذاری منطقی قلمداد کرد. آینده پر از شگفتی‌هایی است که ما انتظارش را نداریم اما مسیر تا به همین جا نیز به حد کافی لذت‌بخش بوده است که دغدغه آینده، ما را از ادامه راه دلسرد نکند.


نظریه و آزمون تورینگ (هوش مصنوعی)

 

نظریه و آزمون تورینگ

بیش از نیم قرن پیش، هنگامی که هنوز هیچ تراشه‌ سیلیکونی‌ای ساخته نشده بود، آلن تورینگ یکی از بحث ‌بر‌انگیزترین پرسش‌های فلسفی تاریخ را پرسید. او گفت آیا ماشین می‌تواند فکر کند و اندکی بعد کوشید به پیروی از این قاعده که هر ادعای علمی باید از بوته آزمایش سربلند بیرون بیاید، پرسش فلسفی خود را با یک آزمایش ساده و در عین حال پیچیده جایگزین کند. او پرسید آیا یک ماشین یک کامپیوتر می‌تواند بازی تقلید را با موفقیت پشت سر بگذارد.
آیا ماشین می‌تواند از انسان چنان تقلید کند که در یک آزمون محاوره‌ای نتوانیم تفاوت انسان و ماشین را تشخیص دهیم. او در سال ۱۹۵۰ براساس محاسباتی تخمین زد که ۵۰ سال بعد کامپیوتری با یک میلیارد بیت حافظه خواهد توانست به موفقیت‌هایی در این زمینه دست پیدا کند. اکنون که در نیمه سال ۲۰۰۸ میلادی هستیم، حتی هشت سال بیشتر از زمانی که او لازم دانسته بود، هنوز هیچ ماشینی نتوانسته است از بوته آزمون تورینگ با موفقیت خارج شود. در سال ۲۰۰۰ مفهوم هوش مصنوعی برای هیچ‌کس غیر قابل باور نبوددر این مقاله نگاهی داریم به سیر تحولاتی که پس از این پرسش تاریخی در دنیای علم و مهندسی به‌وقوع پیوستند. یکی از جالب‌ترین و هیجان‌انگیزترین پرسش‌هایی که تاکنون تاریخ فلسفه به خود دیده این پرسش است که آلن تورینگ فیلسوف و ریاضیدان انگلیسی در سال ۱۹۵۰ طی مقاله‌ای به نام: Computing Machinery and Intelligence یا {ماشین محاسباتی و هوشمند} مطرح کرد او پرسید آیا ماشین می‌تواند فکر کند. خود تورینگ نتوانست پاسخ قطعی این پرسش را پیدا کند. اما برای یافتن پاسخ مناسب در آینده یک راهبرد خلاقانه پیشنهاد کرد.

او آزمونی طراحی کرد که خود، آن را بازی تقلید نامید. او آزمون بازی تقلید را چنین شرح داد: یک پرسشگر- یک انسان- همزمان در حال گفت‌وگو با دو نفر است. هر یک از این دو نفر در اتاق‌های جداگانه قرار گرفته‌اند و پرسشگر نمی‌تواند هیچیک از آنها را ببیند یکی از این دو نفر انسان است و دیگری یک ماشین یعنی یک کامپیوتر. پرسشگر باید با این دو نفر شروع به گفت‌وگو کند و بکوشد بفهمد کدا‌میک از این دو، انسان است و کدامیک ماشین. اگر کامپیوتر بتواند طوری جواب دهد که پرسشگر نتواند انسان را از ماشین تمیز دهد آنگاه می‌توان ادعا کرد که این ماشین هوشمند است. تورینگ برای آسان‌کردن شرایط این آزمون و پرهیز از پیچیدگی‌های اضافی آن را به محاوره‌ای متنی و روی کاغذ محدود کرد تا مجبور به درگیر شدن با مسائل انحرافی مانند تبدیل متن به گفتار شفاهی و تنظیم تن صدا و لهجه نباشیم.او همچنین بر اساس یک سری محاسبات پیش‌بینی کرد که ۵۰ سال بعد یعنی در سال ۲۰۰۰ انسان قادر خواهد بود کامپیوترهایی بسازد که در یک گفت‌وگوی پنج‌ دقیقه‌ای، فقط ۷۰درصد پرسشگرها بتوانند کشف کنند که در حال گفت‌وگو با یک انسان هستند یا یک ماشین. او برخورداری از یک میلیارد بیت حافظه (۱۲۵ میلیون بایت- حدود ۱۲۰ مگابایت) را یکی از مشخصه‌های اصلی این کامپیوتر دانست.تورینگ همچنین در این مقاله یک سری استدلال‌های مخالف با نظریه و آزمون خود را مطرح کرد و کوشید به آنها پاسخ دهد، تصور اینکه ماشین‌های هوشمندی ساخته شوند که بتوانند فکر کنند وحشتناک است. تورینگ در پاسخ می‌گوید این نکته‌ای انحرافی است، زیرا بحث اصلی او بایدها و نبایدها نیست بلکه بحث درباره ممکن‌هاست.

دیگر اینکه، ادعا می‌شود محدودیت‌هایی درباره نوع پرسش‌هایی که می‌توان از کامپیوتر پرسید وجود دارد، زیرا کامپیوتر از منطق خاصی پیروی می‌کند. اما تورینگ در پاسخ می‌گوید:‌ خود انسان هنگام گفت‌وگو پرغلط ظاهر می‌شود و نمی‌توان گفتار هر انسانی را لزوما منطقی کرد. او پیش‌بینی کرد که منشأ اصلی هوشمندی ماشین فرضی او، حافظه بسیار زیاد و سریعی است که یک کامپیوتر می‌تواند داشته باشد. بنابراین از نگاه تورینگ، ماشین همچون کامپیوتر Deep Blue که کاسپاروف، قهرمان شطرنج را شکست داد، می‌تواند یک ماشین هوشمند تلقی شود. در عین حال تورینگ این نظر را که {آزمون مورد بحث معتبر نیست، زیرا انسان دارای احساسات است و مثلا موسیقی دراماتیک می‌سازد} رد کرد و گفت: هنوز هیچ سند قابل قبولی وجود ندارد که ثابت کند فقط ما انسان‌ها دارای احساسات هستیم، زیرا مشخص نیست مفهوم دقیق این واژه به لحاظ علمی چیست.

در سال ۱۹۵۶ جان مک‌ کارتی، یکی از نظریه‌پردازان پیشگام این نظریه در آن زمان، اصطلاح (هوشمند مصنوعی) را برای اولین‌بار در نخستین کنفرانسی که به این موضوع اختصاص یافته بود، به کار برد. او همچنین زبان‌ برنامه‌نویس Lisp را ابداع کرد که در همین زمینه کاربرد دارد. دانشمندان بعدا این تاریخ را به عنوان تاریخ تولد علم هوش مصنوعی انتخاب کردند. تقریبا در همان زمان جان فون نیومان نظریه بازی‌ها را معرفی کرد. این نظریه نقش موثری در پیشبرد جنبه‌های نظری و علمی هوش مصنوعی داشت. چند سال بعد، در سال ۱۹۶۸ آرتور سرکلارک، در رمان معروف خود، یعنی اودیسه فضایی ۲۰۰۱ اصطلاح (آزمون تورینگ) را به جای (بازی‌ تقلید)‌ سر زبان‌ها انداخت. از زمانی که تورینگ این فرضیه را مطرح کرده است، هزاران دانشمند با هدف ساختن ماشینی که بتواند آزمون تورینگ را با موفقیت تمام کند، دست به کار شده‌اند. اما هنوز کسی موفق نشده است چنین ماشینی بسازد و پیش‌بینی تورینگ هم درست از آب در نیامده است.

● چالش‌های بنیادین هوش مصنوعی 

البته امروزه هوش مصنوعی به واقعیت نزدیک شده است و تقریبا می‌توان گفت وجود دارد اما دلایل اصلی متعددی وجود دارد که نشان می‌دهند چرا هنوز شکل تکامل یافته هوش که تورینگ تصور می‌کرد، به وقوع نپیوسته است. یکی از مهم‌ترین مباحث مطرح در این زمینه، موضوع شبیه‌سازی است. غالبا پرسیده می‌شود آیا صرف اینکه ماشین بتواند نحوه صحبت کردن انسان را شبیه‌سازی کند، به معنی آن است که هوشمند است؟ به عنوان مثال، شاید شما هم درباره روبات‌های نرم‌افزاری که می‌توانند چت کنند چیزهایی شنیده باشید. این روبات‌ها از روش‌های تقلیدی استفاده می‌کنند و به تعبیری نمونه مدرن و اینترنتی آزمون تورینگ هستند. مثلا روبات Eliza یکی از اینهاست. این روبات را ژزف وایزن‌بام، یکی دیگر از پژوهشگران نامدار این حوزه اختراع کرد. الیزا در برخی مکالمات ساده می‌تواند طرف مقابل خود را به اشتباه بیندازد طوری که مخاطب ممکن است فکر کند در حال گپ‌زدن با یک انسان است. البته الیزا هنوز نتوانسته است آزمون تورینگ را با موفقیت پشت سر بگذارد.

 

● شاخه‌های علم هوش مصنوعی 

امروزه دانش مدرن هوش مصنوعی به دو دسته تقسیم می‌شود:‌چ
ا) هوش مصنوعی سمبلیک یا نمادین Symbolic Ai
۲) هوش غیر سمبلیک یا پیوندگرا Connection Ai
هوش مصنوعی سمبلیک از رهیافتی مبتنی بر محاسبات آماری پیروی می‌کند و اغلب تحت عنوان «یادگیری ماشین» یا Machune Learning طبقه‌بندی می‌شود. هوش سمبلیک می‌کوشد سیستم و قواعد آن را در قالب سمبل‌ها بیان کند و با نگاشت اطلاعات به سمبل‌ها و قوانین به حل مسئله بپردازد. در میان معروف‌ترین شاخه‌های هوش مصنوعی سمبلیک می‌توان به سیستم‌های خبره (Expert Systems) و شبکه‌های Bayesian اشاره کرد. اما هوش پیوندگرا متکی بر یک منطق استقرایی است و از رهیافت «آموزش/ بهبود سیستم از طریق تکرار» بهره می‌گیرد. این آموزش‌ها نه بر اساس نتایج و تحلیل‌های دقیق آماری، بلکه مبتنی بر شیوه آزمون و خطا و «یادگیری از راه تجربه»‌ است. در هوش مصنوعی پیوندگرا، قواعد از ابتدا در اختیار سیستم قرار نمی‌گیرد، بلکه سیستم از طریق تجربه، خودش قوانین را استخراج می‌کند.
متدهای ایجاد شبکه‌های عصبی (Network Neural) و نیز به کارگیری منطق فازی (Fuzzy Logic) در این دسته قرار می‌گیرد.برای درک بهتر تفاوت میان دو شیوه به یک مثال توجه کنید. فرض کنید می‌خواهیم یک سیستم OCR بسازیم. سیستم OCR نرم‌افزاری است که پس از اسکن کردن یک تکه نوشته روی کاغذ می‌تواند متن روی آن را استخراج کند و به کاراکترهای متنی تبدیل نماید. بدیهی است که چنین نرم‌افزاری به نوعی هوشمندی نیاز دارد. این هوشمندی را با دو رهیافت متفاوت می‌توان فراهم کرد. اگر از روش سمبلیک استفاده کنیم، قاعدتا باید الگوی هندسی تمام حروف و اعداد را در حالت‌های مختلف در بانک اطلاعاتی سیستم تعریف کنیم و سپس متن اسکن‌شده را با این الگوها مقایسه کنیم تا بتوانیم متن را استخراج نماییم.روش دوم یا متد «پیوندگرا» این است که سیستم هوشمند سمبلیک درست کنیم و متن‌های متعددی را یک به یک به آن بدهیم تا آرام‌آرام آموزش ببیند و سیستم را بهینه کند.
در اینجا سیستم هوشمند می‌تواند مثلا یک شبکه عصبی یا مدل مخفی مارکوف باشد. در این شیوه سمبل‌ها پایه هوشمندی نیستند، بلکه فعالیت‌های سلسله اعصاب یک شبکه و چگونگی پیوند میان آنها مبنای هوشمندی را تشکیل می‌دهند. در طول دهه ۱۹۶۰ و ۱۹۷۰ به دنبال ابداع اولین برنامه نرم‌افزاری موفق در گروه سیستم‌های مبتنی بر دانش (Knowledge- based) توسط جوئل موزس، سیستم‌های هوش سمبلیک به یک جریان مهم تبدیل شد. ایده و مدل‌های شبکه‌های عصبی ابتدا در دهه ۱۹۴۰ توسط «Walter pittsWarren McCulloch» معرفی شد.

سپس در دهه ۱۹۵۰ کارهای روزنبالت (Rosenblatt) در مورد شبکه‌های دو لایه مورد توجه قرار گرفت. در دهه ۱۹۴۷ الگوریتم backpropagation توسط Werbos معرفی شد ولی متدولوژی شبکه‌های عصبی عمدتا از دهه ۱۹۸۰ به این سو رشد زیادی کرد و مورد استقبال دانشمندان قرار گرفت. منطق‌ فازی ابتدا توسط پروفسور لطفی‌زاده،‌ در سال ۱۹۶۵ معرفی شد و از آن زمان به بعد توسط خود او و دیگر دانشمندان دنبال شد.در دهه ۱۹۸۰ تلاش‌های دانشمندان ژاپنی برای کاربردی کردن منطق فازی به ترویج و معرفی منطق فازی کمک زیادی کرد. مثلا طراحی و شبیه‌سازی سیستم کنترل فازی برای راه‌آهن Sendiaتوسط دو دانشمند به نام‌های Yasunobo و Miyamoto در سال ۱۹۸۵، نمایش کاربرد سیستم‌های کنترل فازی از طریق چند تراشه‌ مبتنی بر منطق فازی در آزمون «پاندول معکوس» توسطTakeshi Yamakawa در همایش بین‌المللی پژوهشگران منطق فازی در توکیو در سال ۱۹۸۷ و نیز استفاده از سیستم‌های فازی در شبکه مونوریل توکیو و نیز معرفی سیستم ترمز ABS مبتنی بر کنترل‌های فازی توسط اتومبیل‌‌سازی هوندا در همین دهه تاثیر زیادی در توجه مجدد دانشمندان جهان به این حوزه از علم داشت.

 

● فراتر از هوشمندی ماشین

چنان که گفتیم، هوش مصنوعی دانش و مهندسی ساختن ماشین‌های هوشمند، به ویژه کامپیوترهای هوشمند است. اما به‌راستی هوشمند چیست؟ در واقع هنوز دانشمندان نتوانسته‌اند تعریف واحدی از هوشمندی ارائه دهند که مستقل از «هوش انسان» باشد. ما می‌دانیم که برخی از ماشین‌ها یا جانداران می‌توانند هوشمند باشند، اما بشر هنوز نمی‌داند که مایل است کدام دسته از فرآیندهای محاسباتی یا پردازش را هوشمندی بنامد. بنابراین برای پاسخ دادن به این پرسش که «آیا فلان ماشین هوشمند است؟» هنوز فرمول مشخصی وجود ندارد، در واقع هوشمندی، خود یک مفهوم‌ فازی و نادقیق است. هوشمندی را می‌توان فرآیندی تلقی کرد که دانشمندان هنوز در حال شبیه‌سازی، تحلیل و حتی تعریف مشخصه‌های آن هستند.

موضوع مهم دیگر که در ارتباط با هوش مصنوعی مطرح است، هدف دانشمندان از به کارگیری آن است. روشن است که هدف اولیه بشر از ورود به این موضوع، شبیه‌سازی هوش انسان در کالبد ماشین بوده است. ولی امروزه دیگر چنین نیست و این تصور که هدف علم هوش مصنوعی تنها شبیه‌سازی هوش انسانی است، تصوری نادرست است. در حقیقت موضوع شبیه‌سازی هوش انسانی عاملی پیش‌برنده در این حوزه از علم است که به دانشمندان انگیزه می‌دهد تا آن را توسعه دهند، اما در خلال روند توسعه، بشر می‌تواند به دستاوردهایی برسد که در تمام زمینه‌ها کاربرد دارد. سیستم‌های خبره و مبتنی بر دانش نمونه‌ای از این دستاوردهاست. بسیاری از نرم‌افزارهای موسوم به سیستم‌های تصمیم‌سازی (Decision Making Systems) در شاخه اقتصاد یا سیستم‌هایی که در تجزیه و تحلیل داده‌های پزشکی به کار می‌روند از این دستاورد بهره می‌گیرند.


/fa.wikipedia.org

http://www.meta4u.com

http://www.meta4u.com

 

آزمون تورینگ چیست؟ قسمت ۱
آزمون تورینگ چیست؟ قسمت ۲

آزمون‌تورینگ

آزمون تورینگ روشی برای سنجش میزان هوشمندی ماشین است. آزمون به این صورت انجام می‌گیرد که یک شخص به عنوان قاضی، با یک ماشین و یک انسان به گفتگو می‌نشیند، و سعی در تشخیص ماشین از انسان دارد. در صورتی که ماشین بتواند قاضی را به گونه‌ای بفریبد که در قضاوت خود دچار اشتباه شود، توانسته است آزمون را با موفقیت پشت سر بگذارد.

برای اینکه تمرکز آزمون بر روی هوشمندی ماشین باشد، و نه توانایی آن در تقلید صدای انسان، مکالمه تنها از طریق متن و صفحه کلید و نمایشگر کامپیوتر صورت می‌گیرد.

 

آزمون استاندارد تورینگ

آزمون استاندارد تورینگ، که در آن بازیکن C به عنوان قاضی سعی دارد تشخصی دهد کدام یک از A یا B انسان است.

آزمون تورینگ

تست تورینگ یک تست از توانایی ماشین است برای نمایش دادن رفتاری هوشمندانه شبیه به انسان. آزمون تورینگ در سال ۱۹۵۰ توسط آلن تورینگ،ریاضیدان انگلیسی مطرح گردید. از نظر تورینگ، پرسش «آیا ماشین‌ها می‌توانند تفکر کنند» بی‌معنی‌تر از آن بود که بتوان پاسخ روشنی به آن داد. چرا که نمی‌توان تعریف مشخصی برای تفکر ارائه داد. بنابراین تورینگ پرسش را به این گونه مطرح نمود: آیا می‌توان ماشینی ساخت که آزمون تورینگ را پشت سر بگذارد؟

هم اکنون دو نسخهٔ مختلف از این آزمون وجود دارد: آزمون استاندارد تورینگ، و آزمون تقلید.

آزمون تقلید

در این آزمون، دو شخص با جنسیت‌های متفاوت، از طریق یادداشت با شخص سومی که قاضی است گفتگو می‌کنند. قاضی این دو بازیکن را نمی‌بیند، و با پرسش و پاسخ سعی دارد تشخیص دهد کدام یک مرد و کدام یک زن هستند. نقش بازیکن اول این است که قاضی را به نحوی بفریبد که در تشخیص جنست آن دو اشتباه کند.

تورینگ نقش بازیکن فریبکار را به ماشین سپرد، و در صورتی که این ماشین موفق شود که قاضی را بفریبد، از آزمون موفق بیرون آمده است و می‌توان آن را ماشین هوشمند نامید.

مشکلات آزمون تورینگ

آزمون تورینگ فرض می‌کند که انسان‌ها می‌توانند با مقایسهٔ میان رفتار ماشین و انسان، پی به میزان هوشمند بودن آن ببرند. به دلیل این فرض، و تعدادی پیش فرض‌های دیگر، دانشمندان حوزهٔهوش مصنوعی صحت آزمون تورینگ را مورد تردید قرار دادند.

اولین نکته‌ای که مطرح می‌گردد این است که تعدادی از رفتارهای انسان هوشمندانه نیستند. به عنوان مثال، توانایی توهین به دیگران، یا اشتباه‌های تایپی مکرر هنگام نوشتن با صفحه کلید.

نکتهٔ دومی که به آن اشاره می‌گردد این است که بعضی از رفتارهای هوشمندانه، انسانی نیستند. به عنوان مثال، کامپیوترها بسیار سریع‌تر از انسان محاسبه می‌کنند.

تورینگ پیشنهاد داده است که ماشین می‌تواند به صورت اتفاقی در خروجی خود اشتباهاتی را وارد کند، یا مدت زمان زیادی را صرف محاسبات کرده و در انتها پاسخی اشتباه دهد که قاضی را بفریبد، تا «بازیکن» بهتری باشد.

منبع


آزمون تورینگ؛ غایتی که در گنجه خاک می‌خورد

آزمون تورینگ چیست و چه کاربردی دارد؟

آزمون تورینگ چیست و چه کاربردی دارد؟
بیش از ۶۰ سال پیش تورینگ در یکی از مشهورترین کارهایش آزمونی را به جامعه هوش مصنوعی پیشنهاد کرد تا به معیاری برای ساخت یک ماشین هوشمند تبدیل شود. تورینگ اعتقاد داشت که اگر ماشینی بتواند خود را از انسان غیرقابل تميز کند، بي‌شك می‌توان برچسب هوشمندبودن را بر آن زد و البته وی بسيار خوش‌بین بود که تا پیش از پایان قرن بیستم، شاهد تولد چنین ماشینی خواهیم بود. اگرچه مي‌توان گفت كه در طول سه دهه بعدی متخصصان از دست‌یابی به چنین هدفی تقریباً ناامید شدند، امروز دنیای هوش مصنوعی اعتقاد دارد که شاید دیگر گذراندن آزمون تورینگ هدف مناسبی برای دنبال کردن نباشد. امروزه بسیاری اعتقاد دارند که در اختیار داشتن یک راهبرد کاربردی و پذیرفتن تفاوت‌های رفتاری کامپیوترها نسبت به انسان‌ها، می‌تواند در موارد بسیاری، مفیدتر از تلاش برای ساخت ماشینی انسان‌نما باشد.

آزمون تورینگ چیست؟

در سال ۱۹۵۰ آلن‌تورینگ در مقاله‌ای با عنوان «ساز و کار رایانش و هوشمندی» برای نخستین‌بار آزمون تورینگ را به جهانیان معرفی کرد. به پیشنهاد تورینگ، این آزمون که می‌توان به آسانی آن را اجرا کرد، مشخص می‌کند که آیا یک ماشین به حد کافی هوشمند است یا خیر. در نسخه ابتدایی تعریف شده توسط تورینگ یک انسان در نقش داور از طریق ترمینالی متنی با یک مجموعه از شرکت‌کنندگان که ترکیبی از انسان‌ها و ماشین‌ها هستند، ارتباط برقرار می‌کند. در صورتی که داور انسانی نتواند شرکت‌کننده ماشین را از شرکت‌کنندگان انسانی تشخیص دهد، آن ماشین از نظر تورینگ شایسته صفت هوشمند است.

توجه داشته باشید که لزومی ندارد ماشین به سؤالات مطرح شده توسط داور پاسخ صحیح دهد، بلکه تنها تقلید رفتار انسانی است که هوشمند بودن یا نبودن ماشین را مشخص می‌کند.
تورینگ مقاله مورد نظر را این گونه آغاز می‌کند: «من پیشنهاد می‌کنم که این پرسش را مد نظر قرار دهید: آیا ماشین‌ها می‌توانند فکر کنند؟» سپس از آنجا که تعریف دقیق تفکر بسیار مشکل است، تورینگ پیشنهاد می‌کند که این پرسش به گونه دیگری مطرح شود‌: «آیا قابل تصور است که کامپیوترهای دیجیتال بتوانند در بازی تقلید، عملکرد مناسبی از خود ارائه دهند؟» پرسشی که به گمان تورینگ دلیلی برای منفی بودن پاسخ آن وجود نداشت. در مورد شرایط دقیق آزمون تورینگ بحث‌های زیادی مطرح است که باعث شده‌ نسخه‌های مختلفی از این آزمون به وجود آید.

نکته اول شیوه انجام این آزمایش است که تقریباً همه اعتقاد دارند که نمی‌توان تنها به یک آزمایش اتکا کرد و باید درصد موفقیت در تعداد زیادی آزمایش محاسبه شود. نکته بعدی در میزان اطلاعات پیش از آزمایش داور است. به عنوان مثال، برخی پیشنهاد کرده‌اند که لزومی ندارد داور بداند یکی از افراد درگیر در آزمایش کامپیوتر است و برخی دیگر اعتقاد دارند که مشکلی با دانستن این موضوع وجود ندارد چرا که در واقع آزمون تورینگ برای توانایی فریب دادن داور طراحی نشده بلکه صرفاً سنجش میزان توانایی ماشین در شبیه‌سازی رفتارهای انسانی مدنظر است.

در اینجا باید به نکته مهمی در رابطه با آزمون تورینگ اشاره کرد. تا قبل از ارائه آزمون تورینگ، دانشمندان فعال در زمینه علوم شناختی و هوش مصنوعی مشکلات فراوانی را برای تعریف دقیق هوشمندی و مشخص‌کردن این‌که چه زمانی می‌توان یک فرآیند را تفکر نامید، تجربه می‌کردند. تورینگ که یک ریاضیدان خبره بود با ارائه آزمون تورینگ در واقع سعی داشت تا از دنیای تعاریف نادقیقی که هضم آن برای حوزه‌های دقیقی مانند علوم کامپیوتر مشکل بود، فاصله گرفته و معیاری مشخص برای میزان هوشمندی ماشین‌ها ارائه کند. دانیل کلمنت دنت، دانشمند علوم شناختی و فیلسوف امریکایی در این رابطه می‌گوید: «هنگامي كه تورینگ، آزمون مورد نظر را برای هوشمندی ماشین‌ها ارائه کرد، هدف وی بنا کردن پلتفرمی برای انجام تحقیقات علمی نبود بلکه وی آزمون تورینگ را به عنوان یک ختم‌الکلام برای بحث‌های مورد نظر در آن زمان ارائه کرد.

در واقع، کلام اصلی تورینگ در مقابل کسانی که اصولاً تعریف هوشمندی برای ماشین را غیرقابل قبول می‌دانستند، این بود که: هر ماشینی که بتواند این آزمون را به صورت عادلانه‌ای پشت سر بگذارد، قطعاً یک موجود هوشمند است و دیگر بحثی در این زمینه باقی نمی‌ماند.» دنت سپس به بحث در مورد هوشمندی در قرن ۱۷ توسط دکارت اشاره می‌کند و متذکر می‌شود که وی نیز روشی مشابه برای تعریف هوشمندی ارائه داده بود که بر‌اساس برقرار‌کردن یک مکالمه با موجود مورد نظر بنا شده بود. در نتیجه تورینگ ادعا نمی‌کند ماشینی که نتواند با ما به شکل درستی مکالمه برقرار کند هوشمند نیست، بلکه صرفاً ادعا دارد اگر ماشینی این توانایی را داشته باشد شکی در هوشمندی آن باقی نمی‌ماند.

تلاش‌های نیمه تمام

از اواسط دهه ۱۹۶۰ بسیاری از افراد فعال در زمینه هوش مصنوعی سعی کردند تا به ساخت ماشین‌هایی روی بیاورند که با در اختیار داشتن توانایی درک زبان انسان و استفاده از اطلاعات گنجانده شده در آن‌ها، بتوانند به گذراندن آزمون تورینگ نزدیک شوند. جوزف وایزنباوم در ۱۹۶۶ برنامه‌ای کامپیوتری با نام الیزا را معرفی کرد که یکی از نخستین نمونه‌های پردازش زبان طبیعی بود. این برنامه قادر بود تا یک مکالمه را با در اختیار داشتن کمترین اطلاعات ممکن نسبت به موضوع مورد بحث پیش ببرد. یکی از مشهورترین موارد پیاده‌سازی شده در الیزا، شبیه‌سازی با عنوان «دکتر» بود که سعی داشت تا نقش یک روانکاو را برای ماشین شبیه‌سازی کند.

پاسخ‌هاي الیزا عموماً بسیار کلی بودند و برای تولید آن‌ها از تکنیک‌های موجود تطابق الگو در آن زمان استفاده می‌شد. وایزنباوم در ۱۹۷۶ در مقاله‌ای با عنوان «قدرت کامپیوتر و استدلال انسان» اشاره کرد که بسیاری از افرادی که با اسکریپت «دکتر» کار کرده‌اند به زودی ارتباط عاطفی قوی‌ با آن برقرار کردند، حتی اصرار داشتند که در هنگام کارکردن با برنامه در اتاق تنها گذاشته شوند. خود وایزنباوم اشاره کرده است که در طول سال‌های استفاده از الیزا مواردی بوده که کاربران در تشخیص انسان نبودن الیزا با مشکل مواجه شده‌اند یا حتی در آن ناکام مانده‌اند. به طور کلی این دیدگاه که الیزا توانسته است آزمون تورینگ را پشت سر بگذارد در جامعه علمی هوش مصنوعی چندان طرفدار ندارد اما به طور حتم این قطعه کد نقش زیادی در پیشرفت شبیه ساختن برنامه‌های کامپیوتری به رفتارهای انسان ایفا کرد.

کنت کولبی در ۱۹۷۲ نمونه‌ای جدیدتر از الیزا را با عنوان «پری» (PARRY) معرفی کرد که در واقع پیاده‌سازی رفتار یک بیمار شیزوفرنیک پارانویا بود. کمی بعد از معرفی پری، این ماشین در یک آزمایش واقعی قرار داده شد تا قدرت آن در گذراندن آزمون تورینگ مشخص شود. در این آزمایش گروهی از روانکاوان باتجربه ترکیبی از بیماران واقعی و نسخه‌های برنامه پری را از طریق یک تله پرینتر مورد بررسی قرار دادند. سپس از یک گروه روانکاو دیگر خواسته شد تا با مشاهده ریز مکالمات مشخص کنند که کدام مورد، مکالمه با ماشین و کدام یک مکالمه با انسان بوده است. در نهایت، روانکاوان گروه دوم تنها در ۴۸ درصد موارد توانستند درست حدس بزنند؛ نتيجه‌اي که تقریباً مشابه سکه انداختن برای تعیین ماشین یا انسان بودن طرف مکالمه است!  توسعه برنامه‌هایی مانند الیزا و پری که در دسته کلی چت بات‌ها قرار می‌گیرند هنوز هم در جای جای دنیا ادامه دارد. چنین برنامه‌هایی که صرفاً قصد شبیه‌سازی یک مکالمه هوشمند را دارند عموماً از دانش خاصی برخوردار نیستند بلکه سعی می‌کنند تا با تکنیک‌های زبانی و البته الگوریتم‌های پیچیده، مکالمه را به شیوه‌ای قابل قبول پیش ببرند؛ مکالمه‌ای که لزوماً خروجی مفیدی برای کاربر ندارد.

چنین برنامه‌هایی هر چند ممکن است در موارد خاصی حتی تا مرز گذراندن آزمون تورینگ نیز پیش روند، اما به دلیل نبود یک دانش ساختاری در درون سیستم، قلمرو بسیار محدودی دارند. تمرکز تحقیقات و نیروی انسانی متخصص حوزه هوش مصنوعی روی ساخت ماشینی که صرفاً بتواند به طریقی آزمون تورینگ را با موفقیت پشت سر گذارد، برای سال‌های متمادی منجر به تحقیقاتی این چنینی شد که هر چند کسی در ارزش بسیار زیاد آن شکی ندارد، اما نمی‌تواند به عنوان بخشی از راه‌حل یک مسئله دنیای واقعی به کار رود.

آیا این هوشمندی است؟

در بیش از شصت سالی که آزمون تورینگ در حوزه هوش مصنوعی حضور داشته است، انتقادات مختلفی به آن وارد شده که بخش بزرگی از آن‌ها بر این موضوع استوار بوده‌اند که آیا این آزمون معیار خوبی برای تشخیص هوشمندی یک سیستم است؟
به عنوان مثال، جان سیرل فیلسوف امریکایی در مقاله‌ای با عنوان «ذهن‌ها، مغزها و برنامه‌ها» در سال۱۹۸۰ آزمایشی ذهنی با عنوان «اتاق چینی» را طراحی کرد که به تعریف هوشمندی مورد نظر حوزه هوش مصنوعی حمله می‌کند.

فرض کنید که شما یک برنامه در اختیار دارید که می‌تواند طوری رفتار کند که زبان چینی را می‌فهمد. این برنامه یک ورودی از کاراکترهای چینی را گرفته و بر‌اساس آن‌ها خروجی متشکل از کاراکترهای چینی تولید می‌کند. همین طور فرض کنید که این برنامه آزمون تورینگ را با موفقیت پشت سر بگذارد. حال در اینجا یک پرسش بزرگ به وجود می‌آید : «آیا این ماشین به‌راستي چینی می‌فهمد یا تنها می‌تواند فهم زبان چینی را شبیه‌سازی کند؟» سیرل بیان می‌کند که اگر وی در اتاقی، مقابل این ماشین قرار بگیرد، می‌تواند با وارد‌کردن هر ورودی چینی در کامپیوتر و یادداشت‌کردن خروجی برنامه روی یک تکه کاغذ آزمون تورینگ را با موفقیت پشت سر بگذارد. وی سپس اشاره می‌کند که فرقی میان نقش ماشین در حالت اول و نقش وی در حالت دوم وجود ندارد و از آنجایی که وی یک کلمه چینی نمی‌فهمد، در نتیجه ماشین نیز درکی از زبان چینی ندارد. در نهایت وی نتیجه می‌گیرد که بدون درک شیوه عملکرد کامپیوتر و تنها از روی مشاهده رفتار آن نمی‌توان نتیجه گرفت که کاری که ماشین انجام می‌دهد فکر کردن است.

دیدگاه جان سیرل از طرف دانشمندان علوم شناختی مورد انتقادات فراوانی قرار گرفته است. از جمله این انتقادات می‌توان به این نکته اشاره کرد که ممکن است فرد به صورت خاص زبان چینی را نفهمد اما سیستم به صورت یک کل توانایی فهم زبان چینی را دارد و نمی‌توان توانایی فهم انسان به عنوان بخشی از این سیستم را از کل جدا کرد. هر چند آزمایش «اتاق چینی» مورد انتقادات فراوانی قرار گرفته و نمی‌تواند به عنوان یک خطر جدی برای آزمون تورینگ تلقی شود، اما با مشاهده چنین دیدگاه‌هایی کاملاً مشخص می‌شود که چرا پیاده‌سازی ایده آزمون تورینگ در دنیای واقعی تا این اندازه مشکل است.

دسته دیگری از انتقادات به این موضوع اشاره دارند که میزان تقلید از رفتارهای انسانی لزوماً معیار خوبی برای هوشمندی نیست. چرا‌که نه تمام رفتارهای انسانی هوشمندانه است و نه تمام رفتارهای هوشمندانه انسانی است. این که تا چه حد این جمله را قبول دارید، می‌تواند موضوع خوبی برای یک بحث فلسفی طولانی باشد و البته بعید است به نتیجه مشخصی برسد. به عنوان مثال، ابرکامپیوتر دیپ‌بلو ساخت آی‌بی‌ام را در نظر بگیرید که در دهه ۱۹۹۰ موفق شد گری کاسپاروف استاد مسلم شطرنج جهان را شکست دهد. دیپ بلو طبیعتاً نمی‌تواند در مکالمه با انسان همراهی کند اما به خوبی وی (حتی بهتر از او) شطرنج بازی می‌کند. آیا این ماشین کمتر از الیزا هوشمند است؟ جواب از نظر بسیاری خیر است. اما باز هم باید توجه داشت که تورینگ به هیچ عنوان ادعا نمی‌کند عدم تقلید از انسان به معنای عدم هوشمندی است.

این که آیا تقلید از رفتار انسان واقعاً نشان‌دهنده هوشمندی است یا خیر، هنوز مورد بحث و بررسی است. به‌عبارتي، هنوز هم تعریف دقیقی برای هوشمندی در اختیار نداریم و همین موضوع باعث می‌شود تا نتوان در این مورد استدلال چندان قابل قبولی ارائه داد. به هر روی، ما امروز می‌دانیم که رفتار هوشمندانه و رفتار انسانی ممکن است لزوماً به یک معنی نباشند. همچنین آگاه هستیم که برای گذراندن آزمون تورینگ، آشنایی ماشین به جزئیات و قوانین زبان انسانی به همان اندازه اهمیت دارد که دانش و استدلال گنجانده شده در آن ارزشمند است. خبر نه‌چندان امیدوار کننده، این است که با وجود پیشرفت‌های فراوان حوزه یادگیری زبان و زبان‌شناسی، فرآیند دقیقی که باعث می‌شود انسان‌ها در یادگیری یک زبان به چنین درجه‌ای از تبحر دست‌یابند، به طور دقیق برای دانشمندان مشخص نیست. حتی از تمام این موارد که بگذریم، مسئله‌‌ای بسیار مهم‌تر مطرح می‌شود و آن این است که آیا اصولاً گذراندن یا نگذراندن آزمون تورینگ تا این حد مسئله مهمی است؟ دنیای نوین هوش مصنوعی اعتقاد دارد که پاسخ این پرسش منفی است. در ادامه مقاله مي‌كوشيم تا تصویری از وضعیت آزمون تورینگ در دنیای امروز ترسیم کنيم.

وقتی انسان آن‌قدرها هم جذاب نیست

استیون لوی در سال ۲۰۱۰ در مقاله‌ای با عنوان «انقلاب هوش مصنوعی آغاز شده است» نگاه متفاوتی را نسبت به دنیای هوش مصنوعی در روزگار نوین ارائه می‌دهد. نگاهی که البته لوی با بسیاری از صاحب‌نظران دیگر به اشتراک می‌گذارد. وی در ابتدا به سیستم اداره انبار Diapers.com که به صورت کامل توسط روبات‌ها انجام می‌شود اشاره مختصری کرده و متذکر می‌شود که اداره این سیستم با سازماندهی فعلی برای انسان‌ها تقریباً غیرممکن است. سپس ادامه می‌دهد «روبات‌های به کار گرفته شده در این انبار خیلی باهوش نیستند. آن‌ها توانایی حتی نزدیک به هوش انسانی را نیز در اختیار نداشته و به‌طور قطعی نمی‌توانند آزمون تورینگ را با موفقیت پشت سر بگذارند. اما آن‌ها نمایانگر نگاه جدیدی در حوزه هوش مصنوعی هستند. هوش مصنوعی امروز تلاش نمی‌کند تا مغز را بازسازی کند. بلکه در مقابل این حوزه، از یادگیری ماشین، دیتاست‌های عظیم، حسگرهاي پیشرفته و الگوریتم‌های پیچیده استفاده کرده تا کارهای گسسته را به نحو احسن انجام دهد. مثال‌های این امر در همه حوزه‌ها مشهود است. ماشین‌های گوگل پرس‌وجو‌های پیچیده انسانی را تفسیر می‌کنند. شرکت‌های کارت اعتباری از هوش مصنوعی برای تشخیص کلاه‌برداری سود می‌برند. نت فلیکس با استفاده از آن،‌ سعی می‌کند ذائقه مشترکانش را حدس زده و فیلم‌های مورد علاقه‌شان را به آنان پیشنهاد کند و سرانجام، سیستم مالی از هوش مصنوعی برای مدیریت میلیاردها داد و ستد استفاده می‌کند (که تنها گه‌گاهی از هم می‌پاشد!).»

لوی سپس با اشاره به زمستان هوش مصنوعی که باعث متوقف شدن مقطعی پیشرفت‌ها در حوزه هوش مصنوعی و «مرگ هدف اولیه» شد، می‌گوید: «اما این باعث شد تا یک هدف جدید متولد شود؛ ماشین‌ها ساخته شده‌اند تا کارهایی را انجام دهند که انسان‌ها نمی‌توانند هیچ گاه از عهده آن‌ها برآیند.» همان‌طور که لوی به‌درستی اشاره می‌کند ساخت سیستم‌های منطقی که بتوانند شیوه تفکر انسان را به‌طور کامل شبیه‌سازی کرده و با استفاده از اصول منطقی ساده یک ماشین هوشمند را تشکیل‌دهند، کاری است که محققان در خلال دهه‌های ۱۹۶۰ و ۱۹۷۰ انجام آن را خیلی سخت‌تر از آن چیزی که تصور می‌شد، یافتند. در مقابل، تحقیقات جدیدتر حوزه هوش مصنوعی بخش دیگری از حقیقت را نمایان ساخت. منطق کارکرد کامپیوترها ممکن است با آنچه انسان‌ها از تفکر منطقی انتظار دارند کاملاً متفاوت باشد. یکی از حوزه‌هایی که مانور اصلی خود را بر این حقیقت استوار کرده، الگوریتم‌های احتمالاتی هستند.

با پیشرفت قدرت محاسباتی کامپیوترها، دانشمندان بیش از هر زمان دیگری، نسبت به الگوریتم‌هایی که المان‌های تصادفی را شامل می‌شوند، علاقه نشان می‌دهند. ترکیب این الگوریتم‌ها با قدرت محاسباتی امروز عموماً پاسخ‌هایی «به حد کافی مناسب» را برای مسئله‌های پیچیده‌ای که حل آن‌ها دور از دسترس بود، ارائه می‌دهد. به عنوان مثال، الگوریتم‌های ژنتیک را در نظر بگیرید. در چارچوب این الگوریتم‌ها ماشین با یک ساختار منطقی گام‌به‌گام و استدلال‌های پیچیده مواجه نمی‌شود بلکه صرفاً یک سیستم بازخورد از تعدادی جواب‌ها را در اختیار گرفته و سعی می‌کند تا رفتار درست را بر‌اساس ورودی انسانی پیدا کند. چنین روش‌های استدلالی از عهده انسان‌ها خارج است. ما برای خروج از یک وضعیت نامطلوب نمی‌توانیم میلیون‌ها راه را آزمون کنیم بلکه عموماً سعی می‌کنیم تا با استفاده رشته‌ای از تفکرات پیچیده، راه خروج را به صورت مکاشفه‌ای (Heuristic) پیدا کنیم. در مقابل ماشین‌ها می‌توانند منطق دیگری را دنبال کنند و آن انجام آزمون و خطا در مقیاس میلیونی است. شاید تصور بسیاری بر این باشد که راهبرد اول نسبت به راهبرد دوم از ارزش بیشتری برخوردار است. از جهاتي نمي‌توان به این دیدگاه اعتراضی داشت، اما به‌نظر مي‌رسد تا زمانی که یک راهبرد می‌تواند پاسخ مناسبی را در مدت زمانی کوتاه در اختیار ما قرار دهد، انتقاد از آن چندان محلی از اعراب ندارد.

راسل و نوریگ نویسندگان مشهورترین کتاب درسی در زمینه هوش مصنوعی نیز دیدگاهی به نسبت نزدیک به دیدگاه لوی را در این زمینه ارائه می‌کنند. آن‌ها اعتقاد دارند که شبیه‌سازی واقعي هوش  انسان مسئله‌ای بسیار مشکل است که نیازی نیست به عنوان هدف اولیه تحقیقات هوش مصنوعی در نظر گرفته شود. هر‌چند در بسیاری از فناوری‌های امروز تطبیق فناوری با رفتارها و عادت‌های انسانی به عنوان یکی از برگ‌های برنده فناوری مورد نظر به شمار می‌رود (نگاهی به آی‌فون و آی‌پد بیاندازید) اما لزوماً راه ساخت یک ماشین هوشمند، از شبیه‌سازی رفتار انسانی نمی‌گذرد (همان‌طور که بارها در طول مقاله ذکر شد، تورینگ خود نیز چنین عقیده‌ای نداشت). راسل و نوریگ برای این موضوع آنالوژی جالبی ارائه می‌دهند‌: «هواپیماها با توجه به میزان کیفیت پروازشان آزمایش می‌شوند و نه شبیه بودنشان به پرندگان. متون هوافضا هدف حوزه‌شان را “ساخت ماشین‌هایی که آن قدر شبیه کبوترها پرواز کنند که بتوانند کبوترهای دیگر را فریب دهند” بیان نمی‌کنند.»

آزمون تورینگ چیست؟ قسمت ۱
آزمون تورینگ چیست؟ قسمت ۲