Нейросети научат чат-ботов проходить тест Тьюринга

Райан Лоу, аспирант Университета Макгилла в Канаде, разработал работающую на основе искусственного интеллекта систему, которая автоматически оценивает, насколько приближен к человеческой речи диалог, который поддерживает чат-бот. Об этом сообщает издание New Scientist. Для этого он выбрал тысячу коротких диалогов в Twitter и попросил добровольцев ответить на них. Затем он зафиксировал ответы чат-ботов в этих диалогах. После этого он попросил добровольцев оценить по ответам, насколько ответы были похожи на речь человека. Лоу использовал полученную статистику для тренировки нейросети, в конечном итоге обучив алгоритм отделять убедительные ответы от неубедительных. Издание отмечает, что теперь оценки алгоритма соответствуют результатам оценок людей. При этом нейросети требуется всего лишь доля секунды, чтобы получить ответ, что значительно ускоряет процесс проверки чат-бота. По словам Оливера Лемона из Университета Хэриота—Уатта, такая система позволит создавать более совершенных чат-ботов. Подобную систему можно встроить в сами программы, позволив им самостоятельно максимизировать результаты оценок. Постепенно они научатся реагировать по-человечески. Работа системы очень похода на обучение некоторых алгоритмов распознавания изображений, добавил Лемон. По словам Лоу, система нуждается в некоторых доработках. Так, иногда невозможность отличить чат-бота от человека снижает полезность системы: ответ «Я не знаю» от чат-бота расстраивает собеседника, несмотря на то, что этот ответ присущ людям, добавляет издание. В будущем Райан Лоу планирует открыть исходный код алгоритма, что позволит другим исследователям использовать нейросеть для улучшения своих чат-ботов. Тест Тьюринга в середине прошлого века предложил Алан Тьюринг. Задача такого испытания — узнать, может ли машина мыслить (или заставить человека поверить в то, что она мыслит). В рамках традиционного теста Тьюринга человек после общения с компьютером и другим человеком должен определить, где находится машина, а где человек. При этом задача программы заключается в том, чтобы заставить человека сделать неверный выбор. Программисты спорят о том, как именно должен работать тест Тьюринга, однако они большинство из них соглашаются с тем, что если чат-бот может заставить человека поверить в то, что он говорит с другим человеком, то тогда такая программа проходит тест, продолжает издание. Большие компании, например Amazon, используют большие команды сотрудников, которые занимаются тестированием голосового помощника Alexa. Однако для компаний с меньшим объемом ресурсов внедрение людей в процесс проверки чат-ботов становится дорогостоящим и времязатратным, отмечает создатель алгоритма. Ранее Inc. сообщал, что Google научит искусственный интеллект «воспитывать» нейронные сети. В июне в DeepMind рассказали, как научить нейросеть мыслить абстрактно.