Intelligenza artificiale: test di Turing e alcune questioni filosofiche

Presentazione e discussione critica del test di Turing e degli aspetti filosofici correlati all'intelligenza artificiale.

Pueden pensar las máquinas? Un aporte desde las teorías de las emociones

El desarrollo histórico de la Psicología como disciplina científica puede ser interpretado, siguiendo a Manuel de Vega (1998), a la luz de los aportes epistemológicos de T. Kuhn. Este físico y filósofo sostiene que la historia de las disciplinas científicas está compuesta por diversos períodos, a saber, el período de ciencia pre-paradigmática, de ciencia normal, crisis y nueva ciencia normal. Kuhn presupone la existencia de un paradigma, el cual durante el período de ciencia normal dominará y determinará, entre otras cosas, cuáles son los problemas, las técnicas y soluciones que serán consideradas como válidas dentro de ese período. Diversos autores han sostenido que el conductismo fue el paradigma dominante en psicología durante la primera mitad del siglo XX pero, tras su crisis, hoy en día el nuevo paradigma dominante es el cognitivo. Este nuevo paradigma se basa en la analogía de la mente como un ordenador y presenta dos versiones. Si se interpreta la analogía en un sentido débil, la similitud funcional entre la mente y el ordenador no pierde de vista la peculiaridad del funcionamiento de la mente humana; en este sentido, debido a que la perspectiva psicológica continíoa presente en las investigaciones y que las mismas son consideradas como un instrumento para el estudio de la mente, la versión débil ha dado lugar a los desarrollos de la Psicología Cognitiva. En cambio, quienes han interpretado la analogía en un sentido fuerte dieron lugar a los desarrollos de la Ciencia Cognitiva (i). Su tarea primordial consiste en la construcción de Sistemas de Inteligencia Artificial que, en tanto simulan los comportamientos inteligentes humanos, tienen estados cognitivos. Dado que la ciencia cognitiva ha sido desarrollada en su mayoría por programadores, este tipo de investigación parte del supuesto que no es necesario saber cómo funciona el cerebro para aportar información relevante sobre el funcionamiento del sistema cognitivo humano (Searle, 1981, pág. 467). Uno de los problemas clásicos que se ha planteado dentro del paradigma cognitivo se centra en la pregunta de si es posible que las máquinas piensen. Varios científicos y filósofos han dado diversas respuestas pero lo cierto es que, a pesar de esta diversidad, a todos les resulta prácticamente inevitable hacer algíon tipo de referencia a la propuesta de Turing. Este pensador ha formulado un test para las máquinas que, de superarlo, sería preciso atribuirles la capacidad de pensar. En este trabajo, en primera instancia, caracterizo cuál es la propuesta de Turing que ha tomado el programa de Inteligencia Artificial (IA), en sentido fuerte, para determinar si las máquinas pueden pensar. Luego desarrollo dos objeciones clásicas que consisten en formular cuáles son las imposibilidades de las máquinas y el problema del marco, y propongo la existencia de un núcleo común entre ambas. En segunda instancia, con el objetivo de complejizar estas objeciones, tomo en consideración aportes provenientes de las teorías de las emociones contemporáneas, en particular considero aportes de las neurociencias cognitivas, y defiendo la tesis que afirma que las emociones son importantes para el desarrollo de la inteligencia humana. Si mi argumentación en esta segunda parte es correcta, entonces habré mostrado que la falencia del test de Turing consiste en suponer un concepto vetusto de inteligencia humana

Pueden pensar las máquinas? Un aporte desde las teorías de las emociones

El desarrollo histórico de la Psicología como disciplina científica puede ser interpretado, siguiendo a Manuel de Vega (1998), a la luz de los aportes epistemológicos de T. Kuhn. Este físico y filósofo sostiene que la historia de las disciplinas científicas está compuesta por diversos períodos, a saber, el período de ciencia pre-paradigmática, de ciencia normal, crisis y nueva ciencia normal. Kuhn presupone la existencia de un paradigma, el cual durante el período de ciencia normal dominará y determinará, entre otras cosas, cuáles son los problemas, las técnicas y soluciones que serán consideradas como válidas dentro de ese período. Diversos autores han sostenido que el conductismo fue el paradigma dominante en psicología durante la primera mitad del siglo XX pero, tras su crisis, hoy en día el nuevo paradigma dominante es el cognitivo. Este nuevo paradigma se basa en la analogía de la mente como un ordenador y presenta dos versiones. Si se interpreta la analogía en un sentido débil, la similitud funcional entre la mente y el ordenador no pierde de vista la peculiaridad del funcionamiento de la mente humana; en este sentido, debido a que la perspectiva psicológica continíoa presente en las investigaciones y que las mismas son consideradas como un instrumento para el estudio de la mente, la versión débil ha dado lugar a los desarrollos de la Psicología Cognitiva. En cambio, quienes han interpretado la analogía en un sentido fuerte dieron lugar a los desarrollos de la Ciencia Cognitiva (i). Su tarea primordial consiste en la construcción de Sistemas de Inteligencia Artificial que, en tanto simulan los comportamientos inteligentes humanos, tienen estados cognitivos. Dado que la ciencia cognitiva ha sido desarrollada en su mayoría por programadores, este tipo de investigación parte del supuesto que no es necesario saber cómo funciona el cerebro para aportar información relevante sobre el funcionamiento del sistema cognitivo humano (Searle, 1981, pág. 467). Uno de los problemas clásicos que se ha planteado dentro del paradigma cognitivo se centra en la pregunta de si es posible que las máquinas piensen. Varios científicos y filósofos han dado diversas respuestas pero lo cierto es que, a pesar de esta diversidad, a todos les resulta prácticamente inevitable hacer algíon tipo de referencia a la propuesta de Turing. Este pensador ha formulado un test para las máquinas que, de superarlo, sería preciso atribuirles la capacidad de pensar. En este trabajo, en primera instancia, caracterizo cuál es la propuesta de Turing que ha tomado el programa de Inteligencia Artificial (IA), en sentido fuerte, para determinar si las máquinas pueden pensar. Luego desarrollo dos objeciones clásicas que consisten en formular cuáles son las imposibilidades de las máquinas y el problema del marco, y propongo la existencia de un núcleo común entre ambas. En segunda instancia, con el objetivo de complejizar estas objeciones, tomo en consideración aportes provenientes de las teorías de las emociones contemporáneas, en particular considero aportes de las neurociencias cognitivas, y defiendo la tesis que afirma que las emociones son importantes para el desarrollo de la inteligencia humana. Si mi argumentación en esta segunda parte es correcta, entonces habré mostrado que la falencia del test de Turing consiste en suponer un concepto vetusto de inteligencia humana

Pueden pensar las máquinas? Un aporte desde las teorías de las emociones

El desarrollo histórico de la Psicología como disciplina científica puede ser interpretado, siguiendo a Manuel de Vega (1998), a la luz de los aportes epistemológicos de T. Kuhn. Este físico y filósofo sostiene que la historia de las disciplinas científicas está compuesta por diversos períodos, a saber, el período de ciencia pre-paradigmática, de ciencia normal, crisis y nueva ciencia normal. Kuhn presupone la existencia de un paradigma, el cual durante el período de ciencia normal dominará y determinará, entre otras cosas, cuáles son los problemas, las técnicas y soluciones que serán consideradas como válidas dentro de ese período. Diversos autores han sostenido que el conductismo fue el paradigma dominante en psicología durante la primera mitad del siglo XX pero, tras su crisis, hoy en día el nuevo paradigma dominante es el cognitivo. Este nuevo paradigma se basa en la analogía de la mente como un ordenador y presenta dos versiones. Si se interpreta la analogía en un sentido débil, la similitud funcional entre la mente y el ordenador no pierde de vista la peculiaridad del funcionamiento de la mente humana; en este sentido, debido a que la perspectiva psicológica continíoa presente en las investigaciones y que las mismas son consideradas como un instrumento para el estudio de la mente, la versión débil ha dado lugar a los desarrollos de la Psicología Cognitiva. En cambio, quienes han interpretado la analogía en un sentido fuerte dieron lugar a los desarrollos de la Ciencia Cognitiva (i). Su tarea primordial consiste en la construcción de Sistemas de Inteligencia Artificial que, en tanto simulan los comportamientos inteligentes humanos, tienen estados cognitivos. Dado que la ciencia cognitiva ha sido desarrollada en su mayoría por programadores, este tipo de investigación parte del supuesto que no es necesario saber cómo funciona el cerebro para aportar información relevante sobre el funcionamiento del sistema cognitivo humano (Searle, 1981, pág. 467). Uno de los problemas clásicos que se ha planteado dentro del paradigma cognitivo se centra en la pregunta de si es posible que las máquinas piensen. Varios científicos y filósofos han dado diversas respuestas pero lo cierto es que, a pesar de esta diversidad, a todos les resulta prácticamente inevitable hacer algíon tipo de referencia a la propuesta de Turing. Este pensador ha formulado un test para las máquinas que, de superarlo, sería preciso atribuirles la capacidad de pensar. En este trabajo, en primera instancia, caracterizo cuál es la propuesta de Turing que ha tomado el programa de Inteligencia Artificial (IA), en sentido fuerte, para determinar si las máquinas pueden pensar. Luego desarrollo dos objeciones clásicas que consisten en formular cuáles son las imposibilidades de las máquinas y el problema del marco, y propongo la existencia de un núcleo común entre ambas. En segunda instancia, con el objetivo de complejizar estas objeciones, tomo en consideración aportes provenientes de las teorías de las emociones contemporáneas, en particular considero aportes de las neurociencias cognitivas, y defiendo la tesis que afirma que las emociones son importantes para el desarrollo de la inteligencia humana. Si mi argumentación en esta segunda parte es correcta, entonces habré mostrado que la falencia del test de Turing consiste en suponer un concepto vetusto de inteligencia humana

The darmstadt challenge (the turing test revisited)

Significant work has been done in the areas of Pervcomp/Ubicomp Smart Environments with advances on making proactive systems, but those advances have not made these type of systems accurately proactive. On the other hand a great deal is needed to make systems more sensible/sensitive and trustable (both in terms of reliability and privacy). We put forward the thesis that a more integral and social-aware sort of intelligence is needed to effectively interact, decide and act on behalf of people’s interest and that a way to test how effective systems are achieving these desirable behaviour is needed as a consequence. We support our thesis by providing examples on how to measure effectiveness in variety of different environments.

Turing Test: Mindless Game?

The Turing Test, originally configured for a human to distinguish between an unseen man and unseen woman through a text-based conversational measure of gender, is the ultimate test for thinking. So conceived Alan Turing when he replaced the woman with a machine. His assertion, that once a machine deceived a human judge into believing that they were the human, then that machine should be attributed with intelligence. But is the Turing Test nothing more than a mindless game? We present results from recent Loebner Prizes, a platform for the Turing Test, and find that machines in the contest appear conversationally worse rather than better, from 2004 to 2006, showing a downward trend in highest scores awarded to them by human judges. Thus the machines are not thinking in the same way as a human intelligent entity would.

Not another look at the Turing Test!

Practical application of the Turing Test throws up all sorts of questions regarding the nature of intelligence in both machines and humans. For example - Can machines tell original jokes? What would this mean to a machine if it did so? It has been found that acting as an interrogator even top philosophers can be fooled into thinking a machine is human and/or a human is a machine - why is this? Is it that the machine is performing well or is it that the philosopher is performing badly? All these questions, and more, will be considered. Just what does the Turing test tell us about machines and humans? Actual transcripts will be considered with startling results.

Assumption of knowledge and the Chinese Room in Turing test interrogation

Whilst common sense knowledge has been well researched in terms of intelligence and (in particular) artificial intelligence, specific, factual knowledge also plays a critical part in practice. When it comes to testing for intelligence, testing for factual knowledge is, in every-day life, frequently used as a front line tool. This paper presents new results which were the outcome of a series of practical Turing tests held on 23rd June 2012 at Bletchley Park, England. The focus of this paper is on the employment of specific knowledge testing by interrogators. Of interest are prejudiced assumptions made by interrogators as to what they believe should be widely known and subsequently the conclusions drawn if an entity does or does not appear to know a particular fact known to the interrogator. The paper is not at all about the performance of machines or hidden humans but rather the strategies based on assumptions of Turing test interrogators. Full, unedited transcripts from the tests are shown for the reader as working examples. As a result, it might be possible to draw critical conclusions with regard to the nature of human concepts of intelligence, in terms of the role played by specific, factual knowledge in our understanding of intelligence, whether this is exhibited by a human or a machine. This is specifically intended as a position paper, firstly by claiming that practicalising Turing's test is a useful exercise throwing light on how we humans think, and secondly, by taking a potentially controversial stance, because some interrogators adopt a solipsist questioning style of hidden entities with a view that it is a thinking intelligent human if it thinks like them and knows what they know. The paper is aimed at opening discussion with regard to the different aspects considered.

Chatterbox challenge as a test-bed for synthetic emotions

Chatterbox Challenge is an annual web-based contest for artificial conversational systems, ACE. The 2010 instantiation was the tenth consecutive contest held between March and June in the 60th year following the publication of Alan Turing’s influential disquisition ‘computing machinery and intelligence’. Loosely based on Turing’s viva voca interrogator-hidden witness imitation game, a thought experiment to ascertain a machine’s capacity to respond satisfactorily to unrestricted questions, the contest provides a platform for technology comparison and evaluation. This paper provides an insight into emotion content in the entries since the 2005 Chatterbox Challenge. The authors find that synthetic textual systems, none of which are backed by academic or industry funding, are, on the whole and more than half a century since Weizenbaum’s natural language understanding experiment, little further than Eliza in terms of expressing emotion in dialogue. This may be a failure on the part of the academic AI community for ignoring the Turing test as an engineering challenge.