La Prueba de Turing
La IA que conocemos hoy en día ha logrado vencer a seres humanos en varias actividades, entonces uno esperaría que las computadoras con una inteligencia comparable a los seres humanos estarían a la vista en el futuro cercano, pero ¿qué tan cerca estamos realmente?
En 1950, Alan Turing publicó un trabajo llamado “Computing machinery and intelligence” donde busca responder a la pregunta “¿son las máquinas capaces de pensar?”. Debido a la complejidad del tema, lo transforma en un problema diferente: el juego de la imitación [1].
Originalmente, el “juego de la imitación” descrito por Turing tenía tres participantes: un hombre, una mujer y un interrogador. El propósito del juego para el interrogador era discernir quién era la mujer a través de preguntas y respuestas escritas, mientras que para el hombre era fingir ser una mujer y hacer al interrogador equivocarse en su elección. Turing tomó este juego y ajustó las reglas para que, en lugar de un hombre y una mujer, fueran un humano y una máquina; mientras que el interrogador debía discernir al humano de la máquina. [1]
En esta nueva versión, la prueba para la máquina era mostrar comportamiento y pensamientos humanos. Para Turing una máquina solamente podía considerarse inteligente si podía imitar respuestas humanas. La máquina pasa la prueba si el interrogador no puede decir cuál de los dos participantes es humano y cuál era máquina.
Y así nació la “Prueba de Turing” conocida hoy en día, incluso antes de la existencia del término “Inteligencia Artificial”, Turing había sentado las bases para medir la “inteligencia” de una máquina.
Hoy en día algunos de los requisitos para que un software pueda pasar la prueba de Turing serían los siguientes: [2]
· Procesamiento de lenguajes naturales: Para entender las preguntas y formar respuestas coherentes.
· Representación de conocimiento: Necesita tener información guardada previamente y recuperarla durante la prueba, además de guardar información nueva para ajustar sus respuestas a la información proporcionada.
· Aprendizaje de máquina: El software estaría entrenado en conversaciones para aprender patrones humanos y responder de manera más convincente.
La lista aumenta dependiendo de la versión de la prueba de Turing, como capacidades motoras para hacer realizar acciones y visión para detectar objetos.
A pesar de su popularidad, existen puntos en contra de la prueba de Turing, principalmente que en realidad la prueba es sobre la habilidad de imitar humanos, en lugar de medir la inteligencia. Existen muchos comportamientos humanos que para una computadora sería inteligente no hacer, como errores al escribir o hacer cálculos, además del tiempo de respuesta de operaciones matemáticas complejas. Considerando esto, las máquinas con más éxito en esta prueba son aquellas que copian estos comportamientos. [3]
La prueba de Turing es muy conocida en el área de Inteligencia Artificial, y aunque las computadoras sean mejores que los humanos para tareas como cálculos complejos, la realidad es que aún no se desarrollan al nivel de tener un amplio rango de conocimiento; la mayoría se limita a una especialidad en la que destacan. Hasta cumplir esto, no tendremos máquinas con “inteligencia humana”.
Lic. Daniela Rodríguez Galindo
Fuentes
[1] Alan, M. (1950). Turing. Computing machinery and intelligence. Mind, 59(236), 433-460.
[2] Pedamkar, P. (s.f.). Turing Test in AI. Obtenido de EDUCBA: https://www.educba.com/turing-test-in-ai/
[3] Tan, C. (3 de Julio de 2012). ARTIFICIAL INTELLIGENCE: WILL COMPUTERS PASS THE TURING TEST BY 2029? DOES IT MATTER? Obtenido de Science in the News: https://sitn.hms.harvard.edu/flash/2012/ai/g