کیا روبوٹ انٹیلی جنس میں آخری لفظ ٹورنگ ٹیسٹ ہے؟ اس پر شمار نہ کرو

1 9 50 میں، کمپیوٹر سائنسدان، کوڈ بریکر، اور جنگ کے ہیرو ایلن ٹائچر نے دنیا کو ایک بہت آسان بنیاد پر متعارف کرایا ہے: اگر روبوٹ ایک شخص کے ساتھ ٹیکسٹ پر مبنی بات چیت میں مشغول ہوسکتا ہے اور اس شخص کو یقین دلاتا ہے کہ یہ کم از کم 30 فیصد انسان ہے. اس وقت، ہم یقین کر سکتے ہیں کہ روبوٹ ایک "سوچ" مشین ہے. ٹھنڈے کا مقصد یہ تھا کہ لوگوں کو کمپیوٹر سے متعلق بات چیت کے بارے میں زیادہ تخلیقی طور پر سوچنے کے لئے مجبور کیا جاسکتا ہے، لیکن اس نے غیر جانبدار طور پر اس ٹیسٹ کو ختم کر دیا جس سے روبوٹ انٹیلی جنس ڈویلپرز اور مبصرین نے سالوں تک انحصار کیا ہے. لیکن سنجیدگی سے مصنوعی انٹیلی جنس دانشوروں کو ایک طویل عرصے سے مردہ وقت میں ایک بار پھر تیسری بار الجھن پر مرکوز نہیں کیا جارہا ہے. وہ زیادہ اہم میٹرکس پر توجہ مرکوز کر رہے ہیں.

بنیادی طور پر، ٹورنگ ٹیسٹنگ کے ساتھ مسئلہ یہ ہے کہ اس کی خرابی سے اس کی وضاحت کی گئی ہے لہذا آسانی سے نقل شدہ نتائج پیش کرنے کے بجائے جارجیا میں جعلی درس و تدریس کے مددگار. اس کے علاوہ، ایک یہ کہہ سکتا ہے کہ یہ انسان کی کمزوری کا تعین کرتا ہے، مصنوعی قوت نہیں. دھوکہ دہی اور کفارہ ایک نسبتا غیر نفسیاتی چیٹ بٹ کو "آزمائشی پاس" کرنے کی اجازت دیتا ہے. مثال کے طور پر، یوگینا گوسٹاسمان نامی ایک بوٹ نے 13 سالہ یوکرین لڑکے کو اغوا کرنے کے لئے ڈیزائن کیا، حال ہی میں ججوں کے ایک پینل کا ایک تہہ چراغ پر ایمان لانے میں ناکام رہا. اچانک بات چیت میں تھوڑی دیر کے طور پر آتا ہے، اور یہ اس کے خفیہ ہتھیار بن گیا. قاضیوں نے انٹیلی جنس کے لئے روبوٹ کی توقع کی تھی، نہ ہی کوئی سوالات سے بچنے، خراب مذاق بنا دیا، بے چینی نفسیات کو چھوڑ کر، اور جذباتی امراض کے ساتھ متن مرچھا.

صرف میرا سالانہ ٹرین ٹیسٹ #fml ناکام رہا

جام (hugdeserver) 11 مئی، 2016

اگر ٹریننگ ٹیسٹنگ نہیں، تو کیا؟ دنیا بھر میں محققین کچھ متبادل آ چکے ہیں.

ناقابل یقین سزاوں کا فیصلہ

ٹریٹنگ چیٹ بٹس کے ساتھ ایک بنیادی مسئلہ یہ ہے کہ مشینیں اب بھی ایک بہت مشکل وقت سمجھتے ہیں جو فوری طور پر انسان کے ساتھ حساس بنائے گی. "پطرس نے پول پر زور دیا، کیونکہ اس نے اپنی گرل فرینڈ سے سوچا." ایک انسان کو، یہ فوری طور پر یہ واضح ہے کہ پطرس نے پیٹر کی گرل فرینڈ سے سوچا، لیکن کمپیوٹر میں "وہ" اور "ان" ہر شخص کسی شخص کو حوالہ دیتا ہے. اس بات کا سمجھنا کیا ہوا تھا کہ کسی چیز کو جاننے کے بارے میں کچھ جاننے کی ضرورت ہوتی ہے، اور اس کے تحت کسی شخص کو یہ کرنے کے لئے حوصلہ افزائی کی جا سکتی ہے.

ٹورنٹو یونیورسٹی میں کمپیوٹر سائنس کے ایک پروفیسر ہیکٹر لیسسک نے ان مشقوں سے تیار شدہ سزائیںوں سے معنی نکالنے کے لئے چیلنج کرنے والی مشینیں پیش کی ہیں جنہیں ونگراڈ اسکیمہ کہا جاتا ہے جسے ٹھنڈنگ ٹیسٹنگ کا متبادل بنایا جاتا ہے. اس سے انسان کی زبان کو موڑنے اور حقیقی تفہیم کے دائرے میں جانے کی ضرورت ہوگی. پہلے سے ہی، $ 25،000 انعام ڈویلپر کے لئے پیشکش پر ہے جو اس بوٹ کے ساتھ ساتھ اس کام پر انسانی طور پر انجام دیتا ہے جو ایک بوٹ بن سکتا ہے - اگرچہ بوٹ ہر سوال پر پانچ منٹ تک غور کر سکتا ہے.

چہرے کی شناخت

کچھ ای. محققین نے خیال کیا ہے کہ مشین انٹیلی جنس کو زبان سے باہر جانا چاہئے. چہرے کی شناخت کسی چیز کا ایک مثال ہے جسے انسان خاص طور پر اچھی طرح سے کرتے ہیں - ایک بچہ اپنی ماں کو پیدائش کے ہفتوں کے اندر اندر تسلیم کرسکتا ہے، سب کے بعد.

کچھ کمپیوٹرز پہلے سے ہی چہرے کو تسلیم کرنے میں انسان کو بے نقاب کر رہے ہیں، اگرچہ یہ سچی انٹیلی جنس کا اندازہ اب بھی بحث کا معاملہ ہے. ایک مشین بہت اچھی طرح سے پروگرام کرنے کے لئے ایک چیز لچکدار انٹیلی جنس کی طرح سے مختلف ہے کہ مختلف طریقوں میں اور مختلف حالات میں استعمال کرنے کے لئے رکھا جا سکتا ہے سے بہت مختلف ہے.

کالج قبول

جاپانی روبوٹسٹسٹ ایک روبوٹ بنانا چاہتے ہیں جو کالج میں حاصل کرسکتے ہیں. ٹوکیو یونیورسٹی کے دروازے کے امتحانات بدترین مشکل ہیں، اور بہت کچھ ہائی اسکول کے سینئر سے زیادہ روبوٹ کے لئے ہیں.

بدقسمتی سے روبوٹ کے لئے، آزمائشوں میں اچھے ہونے کے لۓ بہت سارے حقائق کو یاد کرنے سے کہیں زیادہ لگتی ہے. ریاضی کے سوالات کو آپ کو حل کرنے کے مساوات نہیں دیتے - وہ سادہ زبان میں ایک منظر کی وضاحت کرتے ہیں، اور آپ کو صحیح جواب کے لۓ مساوات کی تعمیر کرنے کے بارے میں معلوم کرنے کے لۓ اسے چھوڑ دیں. یہاں تک کہ ایک تاریخی حقیقت کے بارے میں ایک براہ راست سوال پیچیدہ ہوسکتا ہے اگر روبوٹ استعمال شدہ زبان کے نحوط یا سیاق و سباق کو نہیں سمجھ سکے.

اور داخلہ امتحان صرف ایک سے زیادہ انتخابی امتحان نہیں ہیں - روبوٹ کو مضامین لکھنے بھی پڑھنا پڑے گا. ممکنہ طور پر، جادوگریت کی اجازت نہیں دی جائے گی، اور مشین کو اس موضوع پر کچھ نثر پیدا کرنا ہوگا جو اصل اور ذہین دونوں ہے. اس بات کو یقینی بنایا گیا ہے کہ روبوٹ ایک 13 سالہ عمر کی زبان کو ضائع کرنے کے لئے بہت سخت وقت رکھتا ہے، یہ بہت دور ہوتا ہے. پھر بھی، محققین کا کہنا ہے کہ وہ 2021 تک کالج میں اپنے چھوٹے بوٹ آف کو دیکھنے کی امید رکھتے ہیں.

کھیل کی طرف سے کھیلیں

یہ ایک خاص طور پر اعلی بار ہے. ایک کھیل کے کھیل پر تبصرہ کرنے میں آڈیو بصری معلومات پیچیدہ اور سادہ زبان میں کیا ہو رہا ہے بات چیت میں شامل ہے. ایک روبوٹ کو بصری پراسیسنگ کے نظام کے علاوہ زبانی مہارت حاصل کرنا پڑے گا.

اگر کوئی فٹ بال کھیل پر ایک نصف مہذب زندہ رپورٹ تیار کر سکتا ہے، تو انسان اس بات پر قابو پانے میں کامیاب ہوسکتا ہے کہ روبوٹ بہت مہنگا ہو. اگرچہ، اب 65 سالہ کھیلوں کے مبصرین سے ملنے والے بٹس خاص طور پر دو جہتی لگیں گے، اور ہمیں ان کے لئے کچھ نئے رکاوٹوں کے ساتھ آنا پڑے گا.