サービスの将来をより深く考えるほど、宇宙と人工知能の植民地化を夢見たいと思います。 火星に向けてますます多くのステップが取られており、AppleのSiriインターフェイスなどの小さなステップがAIに向けて作られています。
したがって、間違いなく、ホスティング業界では保守性と信頼性が最優先されるはずですが、IT業界全体がこのような動きをするでしょう。
一言で言えば、「特定の」記事を「夢」の滴で満たされた記事で希釈しようとします。
コンピュータが人間のように考えることができたら、あなたは何と言いますか？
1950年、コンピューターサイエンスの父であるAlan Turingが簡単なテストを提案しました。
ステップ1：人間の会話をシミュレートできるコンピュータープログラムを開発します。 （これは20世紀半ばに原始的なコンピューターがいかにあったかを考えると、偉業でした）。
ステップ2：コンピューターをカーテンの後ろに置くか、何らかの方法でコンピューターを見えないように隠します。
ステップ3：テキストメッセージを使用して、コンピューターと会話するように人を招待します。 4番目のステップ：目に見えない対話者が人間であるか機械であるかを尋ねます。
機械生成の会話を人との会話として誤って受け入れた場合、結論は次のとおりです。チューリングによれば、コンピューターは「考える」と言うことができます。
これは深刻な精神実験というよりも屋内ゲームのように聞こえ、多くの人がそれをそのように考えています。 ただし、チューリングテストは人工知能の研究で引き続き使用されました。 1991年以来開催されているレブナー賞と呼ばれる毎年恒例のコンペを開催しました。レブナー賞は、裁判官が人工知能プログラムや人々と短い会話を行い、その後、どれを選ぶかを決定しなければなりません。 （最も「人道的な」賞が授与されます）。
チューリングは、コンピューターが2000年まで彼の実験に合格するだろうと予測しましたが、今日まで、このテストに合格したプログラムはありません。レブナー賞2012 Chip Vivantの最近の受賞者でさえ。 これは、テスト自体の条件に一部起因します。たとえば、人が自分の性格を決定する前に、コンピューターが会話に参加する時間はどれくらいですか？ 5分？ 三時？ チューリングは決して話しませんでした-しかし、人間の会話を完璧に模倣することは、誰もが予想したよりもはるかに難しいことが判明したためです。 それでは、チューリングテストに合格できるマシンを構築するのに費用はかかりますか？
舌を見て
確かなことが1つあります。「直接的な」解決方法では成功を達成できないことです。 人工知能の初期の研究では、「思考」は離散数学のルールを使用した記号の単純な組み合わせとして理解されていました。 「1960年代に、「全世界」を単純なものや行動に還元するというアイデアが生まれました。本、テーブル、話し、走り」と、フランス国立科学研究センターの認知心理学者、ロバート・フレンチは述べています。 「辞書のすべての単語は、私たちの世界に関連するシンボルです。 したがって、それらをすべて特定の方法で、おおまかに言って整理すると、思考が現れるはずです。
しかし、違います。 「シンボリックAI」と呼ばれるこのアプローチは、カードの家のように崩壊します。 あいまいさの影響を受けます。 最終的に、「What's up？」という一般的な質問に適切に回答する方法を説明するルールは1つではありません（「アップはダウンの反対です」と答えた場合、チューリングテストに失敗したと考えてください）。 密接に相互接続されたデータベースには「スマートな」情報が含まれる場合がありますが、これはスマートであるという意味ではありません。 「最も人間の人間：人工知能が生きていることについて教えてくれるもの」の著者であるブライアン・クリスチャンは次のように述べています。「本を読むとき、その本にアイデアがあるとは思わない。」
ロジックを放棄して匿名にすれば、人間のコミュニケーションを模倣できます。 このコミュニケーションでは、各回答の意味は前のメッセージと大まかに関係しています。 そして、この通信モデルは簡単にプログラムできます。 60年代には、いわゆる「チャットボット」が一般的でした。 Elizaは、世界で最初のチャットボットの1つであり、基本的に心理療法士を模倣し、メッセージの語彙を使用してユーザーに応答しました。 2000年代に3回、同様のプログラム、より複雑なボット「アリス」でローブナー賞を受賞しました。 これらのボットは人工知能をほとんど要求できません。 面白いことに、人間のコミュニケーションに似ているのはまさに彼らのほとんど空っぽです。 「アリス」は他のプログラムを上回っていたかもしれませんが、チューリングテスト中に生きている裁判官を欺くことができませんでした。
写真の記憶
心は大部分が無意識であり、知覚の連想プロセスで構成されていることを考えると、「これはどのように見えるのか」という質問をする個人と彼の周りの世界との間に相互作用が生じます。 この「サブコグニティブ」情報には、自転車の故障と膝の摩耗の記憶、またはビーチでのサンドイッチと歯の間の砂のクランチ感が含まれます。 また、次の質問への回答として、より抽象的なものも含まれています。「フルーグリという名前は、魅力的な女優やテディベアに適していますか？」
ロバート・フレンチは、これはナンセンスではあるが、ほとんどの英語を話す人はテディベアを選ぶだろうと主張している。 なんで？ 「コンピューターには、柔らかいテディベアの具体化された経験、かわいい女優の熟考、さらには英語の音さえありません」とフランスの科学者は言います。 「これらすべてのことにより、人々はコンピューターが与えられない一貫した方法でそのような質問に答えることができます。」 したがって、チューリングテストの実施に関しては、無料のプログラムにはアキレス腱があります。
しかし、それはすぐに変わるかもしれません。 フランス語は、生命現象に関する実験、例えば、この問題の可能性のある具体例として、研究者のデブロイ（マサチューセッツ工科大学、米国）が幼児の目覚めの瞬間をすべてビデオでキャプチャする努力を指します。 「コンピューターに、長年にわたって同じ情報、音、視覚的な印象があったとしたらどうでしょうか」とフランス語は言います。「このデータを収集できるようになりました。 コンピューターがそれらを分析し、それらを正しく相関させる場合、Flugly名の質問のような質問に人と同じように答えると仮定するのは不合理ではないでしょうか？」
フランス人は、近い将来、このような大量のデータセットの継続的な分析が可能になるとは考えていません。 「しかし、いつかはこれを達成します」と彼は言います。 コンピュータープログラムがチューリングテストに合格した場合、これは実際的な意味で何を意味しますか？ デバイスは合理的であると考えますか？ または、単純に「チェスで人を倒す」など、コンピューターが実行できる興味深いものの増え続けるリストに「通信可能」を追加します（1997年にGarry Kasparovとの試合でDark Blue IBMが行ったように）。
有名なプログラマーEdsger Dijkstraは、「車が考えることができるかどうかという問題は、潜水艦が浮くことができるかどうかという問題とほとんど関連がある」と述べました。 「心」を別にすれば、チューリングテストに合格できるコンピューターは、まさに1つのことを確実に実行できます。それは、人のような人と話すことです。 つまり、チューリングテストは、答えるのがそれほど難しくない他の質問に簡単に置き換えることができます。 「コンピューターは人間を模倣できます」とブライアンクリスチャンは言います。 「でも何に？」