Тьюринг мріяв про машини для спілкування. Коли його мрія збудеться?

Пошук штучного інтелекту, здатного просто по-дружньому підтримувати розмову, виявився не на жарт довгим. Коли Алан Тьюринг, батько сучасних обчислювальних систем, представив свій знаменитий тест, який повинен був показати істинний розум комп'ютерної програми, він поставив вельми амбітну мету для залозок. Якщо б комп'ютер міг переконати групу суддів-людей, що вони говорять з людиною, якщо б він міг підтримувати розмову – це свідчило б про наявність штучного інтелекту, який розвинувся до такої міри, що став не відрізняється від людського.

Ця рукавичка була кинута в 1950 році. Досі жодної комп'ютерної програми не вдалося пройти тест Тьюринга. Окремі лжеподвиги – не в рахунок.

Чому лжеподвиги? Тому що їх швидше вважають провалами, ніж досягненнями. Наприклад, Джозеф Вайзенбаум ще в 1966 році, коли комп'ютери програмувалися за допомогою великих перфокарт, розробив програмне забезпечення для обробки природної мови – ELIZA. «Еліза» була машиною, яка повинна була підтримувати розмову, прикидаючись психотерапевтом; з нею можна поговорити і сьогодні.

Говорити з «Елізою» трохи дивно. Вона часто перефразовує те, що ви сказали, тому, для прикладу, якщо ви скажете «я відчуваю себе пригніченим», вона може відповісти: «Ти прийшов до мене, тому що відчуваєш себе пригніченим?». Коли вона не розуміє, що ви говорите, вона відповідає «так» або «розкажи мені більше».

протягом перших рядків діалогу, особливо якщо ви належите до неї, як до свого лікаря, «Еліза» може бути досить переконливою. Коли Вайзенбаум це помітив, це його злегка стривожило: люди були готові бачити в алгоритмі людини більше, ніж у ньому було людяного. Незабаром, хоча деякі випробовувані все ж зрозуміли, що мають справу з машиною, вони відкривали їй свої глибокі переживання і секрети. Вони виливали свою душу машині. Коли секретар Вайзенбаума поговорила з «Еліза», хоча вона й знала, що говорить з програмою, вона все одно наполягла, щоб Вайзенбаум покинув кімнату.

Частина несподіваної реакції, яку викликала ELIZA, може бути викликана тим, що люди більш схильні відкриватися машині, розуміючи, що їх ніхто не засудить, навіть якщо машина взагалі не зможе сказати нічого пов'язаного або чимось допомогти. Ефект Елізи був названий саме на честь цієї комп'ютерної програми: люди схильні наділяти машини людськими рисами або думати про них як про людей.

Сам Вайзенбаум, який згодом став глибоко підозріло ставитися до впливу комп'ютерів і штучного інтелекту на людське життя, був вражений, що люди були готові повірити, що його скрипт був людиною. «Я й подумати не міг, що вкрай коротке знайомство з простою комп'ютерною програмою призведе до такого бредовому мислення у цілком нормальних людей».

Ефект Елізи міг стривожити Вайзенбаума, але він інтригував і зачаровував інших протягом десятиліть. Можливо, ви помітили на собі, розмовляючи з ІІ зразок Siri, Alexa або Google Assistant — ці коротенькі відповіді здаються занадто реальними. В здоровому глузді ви знаєте, що говорите з великим шматком коду, що зберігається десь в ефірі. Але підсвідомо вам здається, ніби ви розмовляєте з людиною.

Далі — більше. Facebook відкрила свою програму Messenger і надала програмне забезпечення людям і компаніям, щоб ті могли створювати власних чатботов. Обробка природної мови просувалася стрибком і поповзом з 1960-х років. Сьогодні ви можете знайти привітних чатботов начебто Мицуку, яка нещодавно виграла приз Лебнера, яким нагороджують машини, ось-ось готові вирішити тест Тьюринга. Вона буде відповідати на всі, що ви напишете. Ідея проста: якщо вже є додаток для замовлення піци, чому б не замовити піцу, попросивши, наприклад, чатбота, ніби старого друга?

Стартапи начебто Semantic Machines сподіваються, що їхні віртуальні асистенти зможуть взаємодіяти з вами, ніби секретарі, при цьому маючи можливість здобувати інформацію з Інтернету. Скоро вони будуть всюди.

Але люди, які роблять чатботов — як з соціальної, так і з комерційною жилкою, — стикаються із загальною проблемою: люди, можливо, підсвідомо, приймають чатботов для людей і засмучуються, коли ті не можуть підтримувати нормальну розмову. Розчарування з нерозумінням часто пов'язують з підвищеними початковими очікуваннями.

досі жодна машина не змогла навчитися розуміти контекст — враховувати, що було сказано раніше, посилатися на це відповідати, грунтуючись на поточному стані діалогу. Навіть Мицуку часто буде намагатися згадати тему розмови вже через пару рядків діалогу.

Це зрозуміло. Розмова може бути багатогранним і складним. На все, що ви говорите, можуть бути сотні відповідей, які будуть мати сенс. Коли ж ви створюєте додаткові шари розмови, ці фактори множаться, множачи і всілякі варіації діалогу. Це складніше, ніж гра в шахи чи го.

Але це не заважає людям намагатися створювати нових чатботов. Зовсім недавно Amazon запустив конкурс Alexa Prize, в рамках якого переможцю серед ШІ буде присуджений приз у 500 000 доларів і ще мільйон доларів зверху, якщо команда розробників зможе створити «соціального бота», здатного підтримувати розмову з людськими користувачами протягом 20 хвилин на різноманітні теми.

Серед позначених тим — наука і техніка, політика, спорт і плітки про знаменитостей. Нещодавно були оголошені фіналісти: чатботы з університетів в Празі, Единбурзі та Сіетлі. Фіналісти були обранізгідно з рейтингами користувачів Alexa.

Звузивши область розмови до певного кола тем, чатбот починає майстерно обходити проблему контексту. Набагато простіше моделювати розмова, що стосується обмежених певною областю тим.

Розробка машини, яка може підтримати практично будь-яку розмову зі співрозмовником в особі людини, може бути складною. Можливо, вона потребує загального штучного інтелекту для повноцінного рішення, ніж використовуваних раніше підходів з записаними відповідями або нейронними мережами, які асоціюють ввідні дані з відповідями.

Але машина, яка буде вести змістовний діалог і якій люди зможуть насолоджуватися, обов'язково буде. Переможець Alexa Prize буде оголошено в листопаді. Ефект Елізи означає, що ми довіримося машин раніше, ніж думали.