Pexels/Google डीपमाइंड, सीसी द्वारा एसए

1950 में, ब्रिटिश कंप्यूटर वैज्ञानिक एलन ट्यूरिंग ने इस प्रश्न का उत्तर देने के लिए एक प्रायोगिक विधि प्रस्तावित की: क्या मशीनें सोच सकती हैं? उन्होंने सुझाव दिया कि अगर कोई इंसान पांच मिनट की पूछताछ के बाद यह नहीं बता सके कि वे कृत्रिम रूप से बुद्धिमान (एआई) मशीन से बात कर रहे हैं या किसी अन्य इंसान से, तो यह प्रदर्शित करेगा कि एआई में मानव जैसी बुद्धि है।

हालाँकि ट्यूरिंग के जीवनकाल के दौरान एआई सिस्टम उनके परीक्षण में उत्तीर्ण होने से बहुत दूर रहे, उन्होंने ऐसा अनुमान लगाया

“[…] लगभग पचास वर्षों के समय में कंप्यूटरों को इतनी अच्छी तरह से नकल का खेल खेलने के लिए प्रोग्राम करना संभव होगा कि एक औसत पूछताछकर्ता के पास पांच मिनट के बाद सही पहचान बनाने की 70% से अधिक संभावना नहीं होगी। पूछताछ.

आज, ट्यूरिंग के प्रस्ताव के 70 से अधिक वर्षों के बाद, कोई भी एआई उनके द्वारा उल्लिखित विशिष्ट शर्तों को पूरा करके सफलतापूर्वक परीक्षण पास करने में कामयाब नहीं हुआ है। फिर भी, जैसे कुछ सुर्खियाँ प्रतिबिंबित, कुछ सिस्टम काफी करीब आ गए हैं।

एक ताज़ा प्रयोग GPT-4 (ChatGPT के पीछे AI तकनीक) सहित तीन बड़े भाषा मॉडल का परीक्षण किया। प्रतिभागियों ने किसी अन्य व्यक्ति या एआई सिस्टम के साथ बातचीत करते हुए दो मिनट बिताए। एआई को छोटी वर्तनी की गलतियाँ करने के लिए प्रेरित किया गया - और यदि परीक्षक बहुत आक्रामक हो गया तो उसे छोड़ देना चाहिए।

इस संकेत के साथ, एआई ने परीक्षकों को बेवकूफ बनाने का अच्छा काम किया। जब एआई बॉट के साथ जोड़ा जाता है, तो परीक्षक केवल 60% समय ही सही ढंग से अनुमान लगा सकते हैं कि वे एआई सिस्टम से बात कर रहे हैं या नहीं।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण प्रणालियों के डिजाइन में हासिल की गई तीव्र प्रगति को देखते हुए, हम अगले कुछ वर्षों में एआई को ट्यूरिंग के मूल परीक्षण में पास होते देख सकते हैं।

लेकिन क्या इंसानों की नकल करना वास्तव में बुद्धिमत्ता की प्रभावी परीक्षा है? और यदि नहीं, तो कुछ वैकल्पिक बेंचमार्क क्या हैं जिनका उपयोग हम एआई की क्षमताओं को मापने के लिए कर सकते हैं?

ट्यूरिंग परीक्षण की सीमाएँ

जबकि ट्यूरिंग टेस्ट पास करने वाला सिस्टम हमें देता है कुछ सबूत है कि यह बुद्धिमान है, यह परीक्षण बुद्धि का निर्णायक परीक्षण नहीं है। एक समस्या यह है कि यह "झूठी नकारात्मक बातें" उत्पन्न कर सकता है।

आज के बड़े भाषा मॉडल अक्सर यह घोषित करने के लिए डिज़ाइन किए जाते हैं कि वे मानव नहीं हैं। उदाहरण के लिए, जब आप चैटजीपीटी से कोई प्रश्न पूछते हैं, तो वह अक्सर अपना उत्तर "एआई भाषा मॉडल के रूप में" वाक्यांश के साथ प्रस्तुत करता है। भले ही एआई सिस्टम में ट्यूरिंग टेस्ट पास करने की अंतर्निहित क्षमता हो, इस प्रकार की प्रोग्रामिंग उस क्षमता को खत्म कर देगी।

परीक्षण में कुछ प्रकार के "झूठे सकारात्मक परिणाम" का भी जोखिम है। दार्शनिक नेड ब्लॉक के रूप में ने बताया 1981 के एक लेख में, एक सिस्टम किसी भी संभावित इनपुट के लिए मानव जैसी प्रतिक्रिया के साथ हार्ड-कोडित होकर ट्यूरिंग टेस्ट को आसानी से पास कर सकता है।

इसके अलावा, ट्यूरिंग परीक्षण विशेष रूप से मानव अनुभूति पर केंद्रित है। यदि एआई अनुभूति मानव अनुभूति से भिन्न है, तो एक विशेषज्ञ पूछताछकर्ता कुछ कार्य ढूंढने में सक्षम होगा जहां एआई और मनुष्यों के प्रदर्शन में भिन्नता है।

इस समस्या के संबंध में ट्यूरिंग ने लिखा:

यह आपत्ति बहुत कड़ी है, लेकिन कम से कम हम यह कह सकते हैं कि अगर, फिर भी, नकल के खेल को संतोषजनक ढंग से खेलने के लिए एक मशीन का निर्माण किया जा सकता है, तो हमें इस आपत्ति से परेशान होने की ज़रूरत नहीं है।

दूसरे शब्दों में, ट्यूरिंग टेस्ट पास करना एक सिस्टम के बुद्धिमान होने का अच्छा सबूत है, लेकिन इसमें असफल होना किसी सिस्टम के बुद्धिमान होने का अच्छा सबूत नहीं है नहीं बुद्धिमान।

इसके अलावा, परीक्षण इस बात का अच्छा माप नहीं है कि क्या एआई सचेत हैं, क्या वे दर्द और खुशी महसूस कर सकते हैं, या क्या उनका नैतिक महत्व है। कई संज्ञानात्मक वैज्ञानिकों के अनुसार, चेतना में मानसिक क्षमताओं का एक विशेष समूह शामिल होता है, जिसमें कार्यशील स्मृति, उच्च-क्रम के विचार और किसी के वातावरण को समझने और उसके शरीर के चारों ओर घूमने के तरीके को मॉडल करने की क्षमता शामिल होती है।

ट्यूरिंग परीक्षण इस सवाल का जवाब नहीं देता है कि एआई सिस्टम है या नहीं ये क्षमताएं हैं.

एआई की बढ़ती क्षमताएं

ट्यूरिंग परीक्षण एक निश्चित तर्क पर आधारित है। अर्थात्: मनुष्य बुद्धिमान हैं, इसलिए कोई भी चीज़ जो प्रभावी ढंग से मनुष्यों की नकल कर सकती है, उसके बुद्धिमान होने की संभावना है।

लेकिन यह विचार हमें बुद्धि की प्रकृति के बारे में कुछ नहीं बताता। एआई की बुद्धिमत्ता को मापने के एक अलग तरीके में बुद्धिमत्ता क्या है, इसके बारे में अधिक गंभीरता से सोचना शामिल है।

वर्तमान में ऐसा कोई एक परीक्षण नहीं है जो आधिकारिक तौर पर कृत्रिम या मानव बुद्धि को माप सके।

व्यापक स्तर पर, हम बुद्धिमत्ता के बारे में सोच सकते हैं क्षमता विभिन्न वातावरणों में विभिन्न लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए। अधिक बुद्धिमान प्रणालियाँ वे हैं जो व्यापक परिवेश में व्यापक लक्ष्यों को प्राप्त कर सकती हैं।

इस प्रकार, सामान्य प्रयोजन एआई सिस्टम के डिजाइन में प्रगति पर नज़र रखने का सबसे अच्छा तरीका विभिन्न कार्यों में उनके प्रदर्शन का आकलन करना है। मशीन लर्निंग शोधकर्ताओं ने ऐसा करने वाले कई बेंचमार्क विकसित किए हैं।

उदाहरण के लिए, GPT-4 था सही उत्तर देने में सक्षम बड़े पैमाने पर मल्टीटास्क भाषा समझ में 86% प्रश्न - कॉलेज स्तर के शैक्षणिक विषयों की एक श्रृंखला में बहुविकल्पीय परीक्षणों पर प्रदर्शन को मापने वाला एक बेंचमार्क।

इसने भी अनुकूल स्कोर किया एजेंटबेंच, एक उपकरण जो एक बड़े भाषा मॉडल की एजेंट के रूप में व्यवहार करने की क्षमता को माप सकता है, उदाहरण के लिए, वेब ब्राउज़ करना, उत्पादों को ऑनलाइन खरीदना और गेम में प्रतिस्पर्धा करना।

क्या ट्यूरिंग परीक्षण अभी भी प्रासंगिक है?

ट्यूरिंग परीक्षण मानव व्यवहार का अनुकरण करने की एआई की क्षमता का अनुकरण करने का एक उपाय है। बड़े भाषा मॉडल विशेषज्ञ नकल करने वाले होते हैं, जो अब ट्यूरिंग टेस्ट पास करने की उनकी क्षमता में परिलक्षित हो रहा है। लेकिन बुद्धिमत्ता नकल के समान नहीं है।

बुद्धि के भी उतने ही प्रकार होते हैं, जितने लक्ष्य प्राप्त करने होते हैं। एआई की बुद्धिमत्ता को समझने का सबसे अच्छा तरीका महत्वपूर्ण क्षमताओं की एक श्रृंखला विकसित करने में इसकी प्रगति की निगरानी करना है।

साथ ही, यह महत्वपूर्ण है कि जब एआई के बुद्धिमान होने का सवाल हो तो हम "गोलपोस्ट बदलते" न रहें। चूंकि एआई की क्षमताओं में तेजी से सुधार हो रहा है, एआई इंटेलिजेंस के विचार के आलोचक लगातार नए कार्यों की तलाश कर रहे हैं जिन्हें पूरा करने के लिए एआई सिस्टम को संघर्ष करना पड़ सकता है - केवल यह पता चलता है कि उन्होंने छलांग लगा दी है एक और बाधा.

इस सेटिंग में, प्रासंगिक प्रश्न यह नहीं है कि क्या एआई सिस्टम बुद्धिमान हैं - बल्कि अधिक सटीक रूप से, क्या है प्रकार उनके पास कितनी बुद्धिमत्ता हो सकती है।

साइमन गोल्डस्टीन, एसोसिएट प्रोफेसर, डियानोइया इंस्टीट्यूट ऑफ फिलॉसफी, ऑस्ट्रेलियाई कैथोलिक विश्वविद्यालय, ऑस्ट्रेलियाई कैथोलिक विश्वविद्यालय और कैमरून डोमेनिको किर्क-जियानिनी, दर्शनशास्त्र के सहायक प्रोफेसर, Rutgers विश्वविद्यालय

इस लेख से पुन: प्रकाशित किया गया है वार्तालाप क्रिएटिव कॉमन्स लाइसेंस के तहत। को पढ़िए मूल लेख.