Oltre 70 anni fa, quando fu concettualizzata l'intelligenza artificiale, Alan Turing pubblicò un documento che descriveva come identificarla. Successivamente è stato conosciuto come il test di Turing ed è stato utilizzato per decenni per distinguere tra un essere umano e un'intelligenza artificiale.
Tuttavia, con l'introduzione di chatbot IA avanzati come ChatGPT e Google Bard, sta diventando più difficile capire se stai parlando con un'IA. Si pone la domanda; il test di Turing è obsoleto? E se lo è, quali sono le alternative?
Il test di Turing è obsoleto?
Per determinare se il test di Turing è obsoleto, devi prima capire come funziona. Affinché un'intelligenza artificiale superi il test di Turing, deve convincere un interrogatore umano che è un essere umano. Ma c'è un problema: l'intelligenza artificiale viene valutata insieme a un essere umano e deve rispondere utilizzando il testo.
Pensala così; se sei l'interrogatore e stai facendo domande a due partecipanti online usando il testo, ma uno di loro è un modello di intelligenza artificiale, li distingueresti dopo cinque minuti? Tieni presente che l'obiettivo del test di Turing non è identificare il modello di intelligenza artificiale sulla base delle risposte corrette, ma valutare se l'IA può pensare o comportarsi come un essere umano.
Il problema con l'approccio del test di Turing di identificare solo risposte simili a quelle umane è che non considera altri fattori. Ad esempio, l'intelligenza del modello AI o la conoscenza dell'interrogante. Oltre a ciò, il test di Turing è limitato al solo testo e sta diventando sempre più difficile identificare un'intelligenza artificiale che generi una voce umana o video deepfake che imitano il comportamento umano.
Tuttavia, gli attuali modelli di intelligenza artificiale come ChatGPT-4 e Google Bard non sono ancora avanzati al punto da poter superare costantemente il test di Turing. In effetti, se hai familiarità con l'IA, puoi farlo individua il testo generato dall'intelligenza artificiale.
Le 5 migliori alternative al test di Turing
È possibile che futuri modelli di intelligenza artificiale come ChatGPT-5 potrebbe superare il test di Turing. Se ciò accade, avremmo bisogno di test diversi combinati con il test di Turing per identificare se stiamo parlando con un'intelligenza artificiale o un essere umano. Ecco le migliori alternative al test di Turing:
1. Il test di Marco
Gary Marcus, un rinomato scienziato cognitivo e ricercatore di intelligenza artificiale, ha proposto un'alternativa al test di Turing che è stata pubblicata nel Newyorkese per identificare la capacità cognitiva di un AI. Il test è semplice: giudichi un modello di intelligenza artificiale in base alla sua capacità di guardare e comprendere video e programmi TV di YouTube senza sottotitoli o testo. Affinché l'intelligenza artificiale superi il test Marcus, dovrebbe comprendere il sarcasmo, l'umorismo, l'ironia e la trama quando guarda i video e spiegarlo come un essere umano.
Al momento, GPT-4 può descrivere le immagini, ma finora non esiste attualmente un modello di intelligenza artificiale in grado di comprendere i video come un essere umano. Veicoli a guida autonoma avvicinarsi, ma non sono completamente autonomi e richiedono sensori poiché non riescono a dare un senso a tutto ciò che li circonda.
2. Il test visivo di Turing
Secondo un documento di ricerca pubblicato su PNAS, il test di Turing visivo può essere utilizzato per identificare se stai parlando con un essere umano o con un'intelligenza artificiale utilizzando questionari di immagini. Funziona come il test di Turing, ma invece di rispondere alle domande utilizzando testi, ai partecipanti vengono mostrate immagini e ci si aspetta che rispondano a semplici domande mentre pensano come un essere umano. comunque, il Il test visivo di Turing è diverso dai CAPTCHA poiché tutte le risposte sono corrette, ma per superare il test, l'IA deve elaborare le immagini in modo simile a un essere umano.
Oltre a ciò, se a un'intelligenza artificiale e a un essere umano vengono mostrate più immagini una accanto all'altra e viene chiesto di identificare immagini realistiche, l'essere umano avrebbe la capacità cognitiva per superare il test. Questo perché i modelli di intelligenza artificiale hanno difficoltà a distinguere le immagini che non sembrano essere state scattate nel mondo reale. In effetti, questo è il motivo per cui puoi identificare le immagini generate dall'intelligenza artificiale usando anomalie che non hanno senso.
3. Il test Lovelace 2.0
La teoria secondo cui un computer non può creare idee originali al di là di ciò per cui è stato programmato è stata concettualizzata per la prima volta da Ada Lovelace prima del test di Turing. Tuttavia, Alan Turing si è opposto a questa teoria sostenendo che l'intelligenza artificiale può ancora sorprendere gli umani. Non è stato fino al 2001 che sono state sviluppate le linee guida per il test di Lovelace per distinguere un'intelligenza artificiale da un essere umano e, secondo il thekurzweilibrary le regole sono state successivamente riviste nel 2014.
Affinché un'intelligenza artificiale superi il test di Lovelace, deve dimostrare di poter generare idee originali che superano la sua formazione. Gli attuali modelli di intelligenza artificiale come GPT-4 non hanno la capacità di inventare nuove invenzioni al di là delle nostre attuali conoscenze. Tuttavia, intelligenza generale artificiale può raggiungere tale capacità e superare il test Lovelace.
4. Test di Turing inverso
Che ne dici del test di Turing, ma fatto al contrario? Invece di cercare di scoprire se stai parlando con un essere umano, l'obiettivo del Test di Turing inverso è indurre l'intelligenza artificiale a credere che tu sia un'intelligenza artificiale. Tuttavia, è necessario anche un altro modello di intelligenza artificiale per rispondere alle stesse domande utilizzando il testo.
Ad esempio, se ChatGPT-4 è l'interrogatore, potresti iscrivere Google Bard e un altro essere umano come partecipanti. Se il modello AI può identificare correttamente il partecipante umano in base alle risposte, ha superato il test.
Lo svantaggio del test di Turing inverso è che è inaffidabile, soprattutto considerando che a volte L'intelligenza artificiale non può differenziare ciò che è generato dall'IA e contenuto scritto dall'uomo.
5. Quadro di classificazione dell'IA
Secondo il quadro di classificazione AI sviluppato da Chris Sad, il test di Turing è solo un metodo di valutazione per sapere se stai parlando con un'intelligenza artificiale. Più sinteticamente, il quadro di classificazione dell'IA si basa sulla teoria dell'intelligenza multipla, che richiede che l'intelligenza umana soddisfi almeno otto diversi criteri, che includono: ritmo musicale, intelligenza logico-matematica, identificazione visiva, intelligenza emotiva, intelligenza autoriflessiva, capacità di pensiero esistenziale e corpo movimento.
Poiché l'intelligenza artificiale viene valutata su otto diversi parametri, è improbabile che passi per un essere umano anche se si comporta meglio della media in alcuni benchmark. Ad esempio, ChatGPT può risolvere problemi di matematica, descrivere immagini e conversare in un linguaggio naturale come un essere umano, ma fallirebbe altre categorie definite nel quadro di classificazione AI.
Il test di Turing non è conclusivo
Il test di Turing doveva essere più un esperimento mentale che un test conclusivo per distinguere tra umani e intelligenza artificiale. Quando è stato inizialmente proposto, era il punto di riferimento fondamentale per misurare l'intelligenza delle macchine.
Tuttavia, con il recente sviluppo di modelli di intelligenza artificiale con capacità interattive vocali, visive e uditive, il test di Turing non è all'altezza poiché è limitato alla conversazione testuale. La soluzione più efficace sarebbe quella di introdurre alternative ai test di Turing che differenziano ulteriormente i modelli di intelligenza artificiale dagli esseri umani.
