圖靈測(cè)試：機(jī)器會(huì)聊天

張羽

人類的思維是邏輯性的，而計(jì)算機(jī)能夠運(yùn)行邏輯性的命令。因此，我們的大腦應(yīng)該是可計(jì)算的。計(jì)算機(jī)科學(xué)家由此認(rèn)為，二十年之內(nèi)，或許不超過(guò)十年，我們就可以看到這樣激動(dòng)人心的事情：人們無(wú)法根據(jù)對(duì)話分辨出，對(duì)方是計(jì)算機(jī)還是人類

6月7日是計(jì)算機(jī)科學(xué)之父阿蘭·圖靈（Alan Turing）逝世60周年紀(jì)念日。這一天，在英國(guó)皇家學(xué)會(huì)舉行的2014圖靈測(cè)試大會(huì)上，聊天程序尤金·古斯特曼（Eugene Goostman）“首次”通過(guò)了圖靈測(cè)試。

在現(xiàn)代社會(huì)，無(wú)論是GPS導(dǎo)航系統(tǒng)與Google搜索引擎，還是自動(dòng)柜員機(jī)與蘋果Siri，更遑論象棋大師深藍(lán)（Deep Blue）和滿腹經(jīng)綸的沃森（Watson），人工智能無(wú)處不在。但是，在這以前，沒(méi)有一臺(tái)計(jì)算機(jī)被公認(rèn)通過(guò)了圖靈測(cè)試。

大多數(shù)科學(xué)家認(rèn)為，只有通過(guò)了圖靈測(cè)試，才能被認(rèn)定具有了人工智能。

尤金是怎樣通過(guò)圖靈測(cè)試的

尤金最初在2001年由弗拉基米爾·維西羅夫（Vladimir Veselov）、謝爾蓋·烏拉森（Sergey Ulasen）和尤金·杰姆琴科（Eugene Demchenko）在俄羅斯圣彼得堡共同開(kāi)發(fā)，它模擬的是一個(gè)13歲烏克蘭男孩?！坝冉鹫Q生于2001年?！本S西羅夫介紹道：“我們當(dāng)時(shí)的主要想法是，尤金能夠聲稱自己知道所有事情，但考慮到他的年齡，他不知道所有事情也是很合理的?！薄拔覀兓撕芏鄷r(shí)間去使他具備可信的人格。今年，我們改進(jìn)了尤金的‘對(duì)話控制器，使得跟只會(huì)回答問(wèn)題的程序比起來(lái)，尤金在對(duì)話中更加像人類?！?/p>

這屆圖靈測(cè)試大會(huì)由雷丁大學(xué)系統(tǒng)工程組織。按照大會(huì)規(guī)則，如果在一系列時(shí)長(zhǎng)為5分鐘的鍵盤對(duì)話中，某臺(tái)計(jì)算機(jī)被誤認(rèn)為是人類的比例超過(guò)30%，那么這臺(tái)計(jì)算機(jī)就被認(rèn)為通過(guò)了圖靈測(cè)試。此前，從未有任何計(jì)算機(jī)達(dá)到過(guò)這一水平。

2014圖靈測(cè)試大會(huì)共有5個(gè)聊天機(jī)器人參與，其中尤金成功地被33%的評(píng)委判定為人類。負(fù)責(zé)區(qū)分參賽者是人類還是計(jì)算機(jī)的評(píng)委包括了英國(guó)演員羅伯特·盧埃林（Robert Llewellyn），他曾成功發(fā)起要求政府授予圖靈死后赦免狀的運(yùn)動(dòng)。

雷丁大學(xué)的客座教授、考文垂大學(xué)副校長(zhǎng)凱文·沃里克（Kevin Warwick）參與了大會(huì)的組織工作?！澳承┤藭?huì)說(shuō)其實(shí)圖靈測(cè)試早已經(jīng)被通過(guò)了，世界各地的類似賽事上都有圖靈測(cè)試的身影。不過(guò)，這次活動(dòng)所包含的同時(shí)比較測(cè)試是史上最多的，也通過(guò)了獨(dú)立認(rèn)證。”他說(shuō)：“至關(guān)重要的是，在這次測(cè)試中，對(duì)話是不受限制的。真正的圖靈測(cè)試正是不預(yù)設(shè)問(wèn)題或主題的。所以，我們很驕傲地宣布，圖靈測(cè)試是在這周六才首次被通過(guò)的?！蔽掷锟苏f(shuō)，圖靈自己在逝世前不久就曾預(yù)言圖靈測(cè)試遲早會(huì)被通過(guò)。

“我希望祝賀每一位曾經(jīng)參與開(kāi)發(fā)尤金·古斯特曼的人。我們整個(gè)團(tuán)隊(duì)都對(duì)此結(jié)果感到非常興奮?！庇冉鸬膭?chuàng)造者維西羅夫在會(huì)后表示：“這對(duì)我們來(lái)說(shuō)是項(xiàng)了不起的成就，我們希望能借此激發(fā)人們對(duì)人工智能與聊天機(jī)器人的興趣?！彼嘎?，接下來(lái)他們計(jì)劃讓尤金變得更加聰明，并繼續(xù)致力于提高他的“對(duì)話邏輯”。

沃里克指出，計(jì)算機(jī)能讓我們將他人甚至其他東西當(dāng)做自己信任的人，這無(wú)疑在網(wǎng)絡(luò)犯罪方面為我們敲響了警鐘。圖靈測(cè)試正是對(duì)抗這些威脅的重要工具?！袄斫膺@類實(shí)時(shí)在線交流如何讓人們對(duì)某些事信以為真并對(duì)他們?cè)斐捎绊懀欠浅Ｖ匾氖虑?。”沃里克說(shuō)。

什么是圖靈測(cè)試

圖靈是20世紀(jì)最偉大的數(shù)學(xué)家之一。作為現(xiàn)代計(jì)算機(jī)概念的締造者，他的密碼破譯工作在第二次世界大戰(zhàn)中起到了決定性的作用。在那個(gè)創(chuàng)意無(wú)限的計(jì)算機(jī)黎明時(shí)代，圖靈率先提出的測(cè)試，說(shuō)來(lái)似乎很簡(jiǎn)單：如果一臺(tái)計(jì)算機(jī)通過(guò)對(duì)話，能使人們認(rèn)定它是人類，那么這臺(tái)計(jì)算機(jī)便被認(rèn)為是具有智能的。

從那時(shí)起到現(xiàn)在，在嘗試通過(guò)圖靈測(cè)試的漫漫征程上，模擬人類思維的愿望不斷激勵(lì)著我們。這一原動(dòng)力，對(duì)計(jì)算機(jī)科學(xué)乃至認(rèn)知科學(xué)的發(fā)展，產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。

圖靈第一次進(jìn)行他的測(cè)試，是在一次聚會(huì)時(shí)。他巧妙的實(shí)驗(yàn)令人印象深刻：參加者努力讓評(píng)判者相信他們的性別是偽裝的（圖靈本人由于他的同性戀取向受到了嚴(yán)酷的迫害）。那時(shí)候，這種創(chuàng)建等效于人類大腦認(rèn)知方式的低水平神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的想法還不存在。然而，復(fù)制人類的思想似乎很有可能，相比之下似乎更簡(jiǎn)單。

我們一般認(rèn)為，人類的思維是邏輯性的，而計(jì)算機(jī)能夠運(yùn)行邏輯性的命令。因此，我們的大腦應(yīng)該是可計(jì)算的。計(jì)算機(jī)科學(xué)家由此認(rèn)為，二十年之內(nèi)，或許不超過(guò)十年，我們就可以看到這樣激動(dòng)人心的事情：人們無(wú)法根據(jù)對(duì)話分辨出，對(duì)方是計(jì)算機(jī)還是人類。

這個(gè)過(guò)分簡(jiǎn)約的構(gòu)想，被證明是建立在錯(cuò)誤的理論基礎(chǔ)上的。認(rèn)知過(guò)程要遠(yuǎn)比20世紀(jì)中葉的計(jì)算機(jī)科學(xué)家及心理學(xué)家所設(shè)想的復(fù)雜得多。并且令人沮喪的是，在運(yùn)用邏輯學(xué)描述我們的思想過(guò)程時(shí)，科學(xué)家遇到了非常大的困難。并且我們?cè)絹?lái)越清楚：根據(jù)人類大腦所特有的，適應(yīng)快速變化的外界環(huán)境、整合信息碎片等一系列特殊功能來(lái)看，模仿人類思維幾乎是無(wú)法完成的任務(wù)。

“對(duì)于現(xiàn)實(shí)中眾多不確定性而言，符號(hào)邏輯本身過(guò)于脆弱，”斯坦福大學(xué)研究機(jī)器智能模擬的計(jì)算機(jī)科學(xué)家諾亞·古德曼（Noah Goodman）如是說(shuō)。盡管如此，現(xiàn)在被我們認(rèn)為已經(jīng)失敗的傳統(tǒng)AI，技術(shù)上依舊頗具啟發(fā)性。因?yàn)樗鼈儚氐赘淖兞?，我們?duì)于人類大腦運(yùn)作方式的看法。挫折過(guò)后，不斷涌出的是許許多多極其重要的認(rèn)知科學(xué)新觀點(diǎn)。

下一步，人工智能

直到20世紀(jì)80年代中期，圖靈測(cè)試一直都是被放棄閑置的探索領(lǐng)域（盡管今天，它衍生出了專為虛擬聊天機(jī)器人設(shè)置的年度Loebner獎(jiǎng)，同時(shí)即時(shí)虛擬廣告機(jī)器人在我們的日常生活中與此同時(shí)衍生出的是現(xiàn)代認(rèn)知科學(xué)和人工智能的兩個(gè)主要研究方向：

1.推算事件發(fā)生的概率，做出準(zhǔn)確判斷。（稱為概率性）

2.在與簡(jiǎn)單、微小的程序的互動(dòng)過(guò)程中，得出復(fù)雜的行為模式。（稱為連結(jié)性）

和那些像深藍(lán)（Deep Blue）（曾因擊敗國(guó)際象棋大師Garry Kasparov揚(yáng)名）一樣使用“蠻力”的電腦程序的計(jì)算特點(diǎn)不同，人們認(rèn)為這些程序至少精確反映出了，人類思維中產(chǎn)生的某些特有現(xiàn)象。

迄今為止，所謂“概率性”和“連結(jié)性”這兩大人工智能研究新思路，指導(dǎo)開(kāi)發(fā)出了一系列現(xiàn)實(shí)生活中被廣泛使用的人工智能產(chǎn)品：自動(dòng)駕駛汽車，Google搜索引擎，自動(dòng)機(jī)器翻譯，以及IBM開(kāi)發(fā)的能巧妙回答任何刁鉆古怪問(wèn)題的Watson電腦。

但是美中不足的是，它們?cè)谀承┓矫婺芰θ耘f有限——“如果你說(shuō)：‘Watson，給我做晚飯好不好，或者‘Watson，寫首十四行詩(shī)吧。他會(huì)憋炸的?！钡侣@樣說(shuō)道。但是人們不斷上漲的使用（或調(diào)戲，好吧）欲望使它們的性能得以飛快進(jìn)步，數(shù)據(jù)庫(kù)更詳實(shí)。

“你所說(shuō)過(guò)的、聽(tīng)到的、寫下的、或者是讀到的每一個(gè)字，每一句話，以及每一個(gè)看到的場(chǎng)景，每一段經(jīng)歷的聲音片段，一并同其他成百上千、甚至成千上萬(wàn)的人們的相關(guān)數(shù)據(jù)，都被錄制下來(lái)并可隨時(shí)調(diào)用。久而久之，甚至觸覺(jué)以及嗅覺(jué)傳感器也可以被接入以全面豐富我們這個(gè)充滿圖像和聲音的數(shù)據(jù)庫(kù)?！弊鳛閷?duì)MIT（麻省理工）研究員戴伯·羅伊（Deb Roy）的相關(guān)研究的延伸，弗蘭茨在《科學(xué)》雜志上這樣設(shè)想。戴伯曾經(jīng)錄制了9萬(wàn)小時(shí)的視頻，內(nèi)容是關(guān)于他襁褓中的兒子清醒狀態(tài)下的認(rèn)知發(fā)展過(guò)程。

假定我們擁有可以編目、分析、串聯(lián)和交叉全部海量信息的處理軟件，以及備有上述數(shù)據(jù)庫(kù)和分析系統(tǒng)的程序，應(yīng)該完全能夠使得一臺(tái)計(jì)算機(jī)回答現(xiàn)今的AI們無(wú)法回答的棘手問(wèn)題。這最終意味著通過(guò)圖靈測(cè)試。

密歇根大學(xué)的人工智能專家賽汀德·辛（Satinder Singh）對(duì)數(shù)據(jù)所顯示的前景充滿了信心：“大容量數(shù)據(jù)庫(kù)終會(huì)造就一臺(tái)極具靈活性的人工智能機(jī)器。”

但這樣來(lái)說(shuō)，梳理所有曾經(jīng)學(xué)習(xí)過(guò)的問(wèn)題數(shù)據(jù)就顯得重要了許多。計(jì)算機(jī)要懂得：什么更值得記住，什么更值得去預(yù)測(cè)?？墒?，如果你把一個(gè)孩子領(lǐng)進(jìn)屋內(nèi)，讓他自由自在、隨心所愿，不交給他任何任務(wù)，他為什么會(huì)自發(fā)地做他想做的事情呢？所有的這類問(wèn)題都變得異常有趣。

“為了變得更淵博，更靈活，更有能力，一個(gè)人必須要被動(dòng)力和好奇心所驅(qū)使，從而提煉出重要的事情，”辛說(shuō)：“這些對(duì)計(jì)算機(jī)來(lái)說(shuō)，都是巨大的挑戰(zhàn)?！?/p>

“一架機(jī)器要通過(guò)圖靈測(cè)試，一定要充滿著人類的情感與欲望嗎？就像是弗蘭肯斯坦（瑪莉·雪萊（Marry Shelley）筆下的人造人），或者有生命的泥人（Golem希伯萊傳說(shuō)中用粘土、石頭或青銅制成的無(wú)生命的巨人，注入魔力后可行動(dòng)）一樣嗎？”墨西哥國(guó)立自治大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)家卡洛斯·格申森（Carlos Gershenson）充滿了疑問(wèn)。但是這和更基本的問(wèn)題一樣，難以回答。