NPM: 14117121
Cara Penguncian Dengan Menggunakan Meotode Touring Test Pada Sistem Cerdas
akalah Turing mengklaim bahwa komputer digital
terprogram yang sesuai secara umum akan diterima sebagai pemikiran sekitar tahun
2000, mencapai status itu dengan berhasil menanggapi pertanyaan manusia dengan
cara yang mirip manusia. Dalam mempersiapkan pembacanya untuk menerima ide ini,
ia menjelaskan apa itu komputer digital, menyajikannya sebagai kasus khusus
dari "mesin negara diskrit"; dia menawarkan penjelasan kapsul tentang
apa yang dimaksud "pemrograman" mesin seperti itu; dan dia menyangkal
- setidaknya untuk kepuasannya sendiri - sembilan argumen menentang tesisnya
bahwa mesin seperti itu bisa dikatakan berpikir. (Semua dasar ini diperlukan
pada tahun 1950, ketika beberapa orang bahkan pernah mendengar tentang
komputer.) Tetapi, bagian-bagian dari makalah ini tidak menjadikannya penting
secara historis. Bagian yang telah menangkap imajinasi kita, sampai pada titik
di mana ribuan orang yang belum pernah melihat makalah itu dengan jelas
mengingatnya, adalah tes yang diajukan Turing untuk menentukan apakah sebuah
komputer sedang berpikir - sebuah eksperimen yang ia sebut Permainan Imitasi,
tetapi yang sekarang dikenal sebagai Tes Turing.
Tes meminta seorang interogator untuk mempertanyakan
entitas tersembunyi, yang merupakan komputer atau manusia lain. Penanya
kemudian harus memutuskan, hanya berdasarkan jawaban entitas tersembunyi,
apakah ia telah menginterogasi seorang pria atau mesin. Jika interogator tidak
dapat membedakan komputer dari manusia lebih baik daripada dia dapat
membedakan, katakanlah, pria dari wanita dengan cara interogasi yang sama, maka
kita tidak memiliki alasan yang baik untuk menyangkal bahwa komputer yang
menipu dia sedang berpikir. Dan satu-satunya cara komputer bisa meniru manusia
yang berhasil, Turing menyiratkan, akan benar-benar berpikir seperti manusia.
Eksperimen pemikiran Turing sederhana dan kuat,
tetapi bermasalah sejak awal. Turing tidak memperdebatkan premis bahwa
kemampuan untuk meyakinkan sejumlah pengamat yang tidak ditentukan, kualifikasi
yang tidak ditentukan, untuk jangka waktu yang tidak ditentukan, dan pada
sejumlah kesempatan yang tidak ditentukan, akan membenarkan kesimpulan bahwa komputer
berpikir - ia hanya menegaskan Itu. Beberapa pembela nya telah mencoba untuk
memberikan dasar yang Turing sendiri tampaknya berpikir tidak perlu dengan
berdebat bahwa Tes hanya meminta kita untuk menilai entitas yang tidak terlihat
dengan cara yang sama kita secara teratur menilai sesama manusia: jika mereka
menjawab pertanyaan kita dengan cara yang masuk akal, kami katakan mereka
berpikir. Mengapa tidak menerapkan kriteria yang sama pada entitas non-manusia
lain yang mungkin juga berpikir?
Tetapi pembelaan ini gagal, karena kita tidak
benar-benar menilai sesama manusia sebagai makhluk berpikir berdasarkan pada
bagaimana mereka menjawab pertanyaan kita - kita umumnya menerima manusia mana
pun yang terlihat dan tanpa pertanyaan sebagai makhluk yang berpikir, sama
seperti kita membedakan seorang pria dari seorang wanita. dalam pengelihatan.
Suatu percakapan mungkin memungkinkan kita untuk menilai kualitas atau
kedalaman pemikiran orang lain, tetapi tidak apakah ia benar-benar berpikir;
Keanggotaannya dalam spesies Homo sapiens menjawab pertanyaan itu - atau lebih
tepatnya, mencegahnya muncul. Jika kata-kata orang seperti itu tidak jelas,
kami mungkin menilai dia bodoh, terluka, mabuk, atau mabuk. Jika tanggapannya
sepertinya tidak lebih dari perombakan dan gema dari kata-kata yang telah kami
tujukan kepadanya, atau jika mereka tampaknya menangkis atau menghindari
pertanyaan kami alih-alih mengatasinya, kita mungkin menyimpulkan bahwa dia
tidak bertindak dengan itikad baik, atau bahwa dia Otaknya rusak parah dan
dengan demikian secara tidak sengaja kehilangan hak kesulungannya untuk
berpikir.
Mungkin atribusi otomatis kemampuan berpikir kita
kepada siapa pun yang tampak manusia itu dangkal, tidak memiliki ketelitian
filosofis atau ilmiah. Tetapi untuk yang lebih baik atau lebih buruk, itulah
yang kita lakukan, dan konsep kita tentang makhluk terikat erat, pertama,
dengan penampilan manusia, dan kemudian dengan koherensi respons. Jika kita
ingin menghargai entitas non-manusia dengan pemikiran, entitas itu sebaiknya
merespons dengan cara yang membuat kita melihatnya, di mata pikiran kita,
sebagai manusia. Dan Turing, atas pujiannya, menerima kriteria itu.
Turing menyatakan penilaiannya bahwa komputer dapat
berpikir dalam bentuk prediksi: yaitu, bahwa masyarakat umum lima puluh tahun
karenanya tidak akan memiliki keraguan untuk menggunakan "berpikir"
untuk menggambarkan apa yang dilakukan komputer.
Pertanyaan aslinya, “Bisakah mesin berpikir?” Saya
percaya terlalu tidak berarti untuk didiskusikan. Namun demikian saya percaya
bahwa pada akhir abad ini, penggunaan kata-kata dan pendapat umum yang
berpendidikan akan sangat banyak berubah sehingga orang akan dapat berbicara
tentang mesin yang berpikir tanpa berharap akan dipertentangkan.
Perhatikan bahwa Turing mendasarkan prediksi itu
bukan pada harapan bahwa komputer akan melakukan prestasi matematika, ilmiah,
atau logis yang penting, seperti bermain catur tingkat grandmaster atau
membuktikan teorema matematika, tetapi dengan harapan bahwa itu akan mampu,
dalam dua generasi atau lebih, untuk melakukan pertukaran tanya-jawab yang
berkelanjutan dengan cukup baik sehingga sebagian besar orang, pada umumnya,
tidak dapat membedakannya dari manusia.
Dan apa yang dipahami Turing lebih baik daripada
sebagian besar pengikutnya adalah bahwa tanda karakteristik dari kemampuan
untuk berpikir adalah tidak memberikan jawaban yang benar, tetapi jawaban
responsif - balasan yang menunjukkan pemahaman tentang komentar yang mendorong
mereka. Jika kita menganggap lawan bicara sebagai makhluk berpikir, responsnya
perlu otonom; berpikir adalah berpikir untuk diri sendiri. Keyakinan bahwa
entitas tersembunyi sedang berpikir sangat bergantung pada kata-kata yang dia
sampaikan kepada kita bahwa tidak mengulangi kata-kata yang baru saja kita
katakan kepadanya, tetapi kata-kata yang tidak kita gunakan atau pikirkan
tentang diri kita sendiri - kata-kata yang bukan turunan tetapi asli. Dengan
kriteria ini, tidak ada komputer, betapapun canggihnya, yang mendekati
pemikiran nyata.
Fakta-fakta ini telah membuat Tes sangat bermasalah
bagi para penggemar AI, yang ingin menjadikan Turing sebagai ayah spiritual dan
pelindung filosofis mereka. Sementara mereka telah memprogram komputer untuk
melakukan hal-hal yang mungkin mengejutkan bahkan dia, programmer saat ini
tidak dapat melakukan apa yang dia yakini akan mereka lakukan - mereka tidak
dapat lulus ujiannya. Jadi, hubungan komunitas AI dengan Turing sangat mirip
dengan remaja terhadap orang tua mereka: ketergantungan yang hina berganti-ganti
dengan penolakan yang memalukan. Untuk pekerja AI, dapat menampilkan diri
mereka sebagai "Pria Turing" sangat berharga; statusnya adalah von
Neumann, Fermi, atau Gell-Mann, hanya satu langkah di bawah yang abadi seperti
Newton dan Einstein. Dia adalah seorang jenius yang tidak diragukan lagi yang
namanya dikaitkan dengan proyek AI (meskipun statusnya sebagai seorang jenius
tidak didasarkan pada pekerjaan di AI). Penghargaan tertinggi yang diberikan
oleh Association for Computing Machinery adalah Turing Award, dan konsep
komputernya sebagai contoh dari apa yang sekarang kita sebut Mesin Turing
merupakan hal mendasar bagi semua ilmu komputer teoretis. Ketika anggota
komunitas AI membutuhkan beberapa leluhur terkenal untuk memberikan martabat
pada posisi mereka, nama Turing secara teratur dipanggil, dan makalahnya
disebut sebagai tulisan suci. Tetapi ketika spesifik makalah itu diangkat, dan
ketika kritik bertanya mengapa Tes belum berhasil dilakukan, ia disingkirkan
sebagai penggemar awal dan agak tidak canggih. Ide-idenya, kita kemudian
diberitahu, bukan lagi dasar dari pekerjaan AI, dan makalahnya dapat dengan
aman dipindahkan ke rak tempat klasik yang belum terbaca mengumpulkan debu,
bahkan ketika kita diminta untuk membayar pengarangnya rasa hormat yang paling
dalam kepada penulisnya. Turing adalah nama untuk disulap, dan itulah yang
dilakukan sebagian besar pekerja AI.
Belum Tertipu
Turing memberikan contoh terperinci tentang apa yang
diinginkannya dan yang diharapkan dilakukan oleh programmer. Setelah memperkenalkan
gagasan umum Tes, ia kemudian menawarkan sebuah fragmen perwakilan yang mungkin
mewakili dialog yang akan terjadi antara entitas tersembunyi dan
interogatornya. Mungkin kunci keberhasilan diskriminasi antara komputer yang
diprogram dan manusia adalah dengan bertanya pada entitas yang tak terlihat,
pertanyaan-pertanyaan yang menurut manusia mudah dijawab (tidak harus dengan
benar), tetapi bahwa seorang programmer AI akan menemukan mustahil untuk
diprediksi dan ditangani, dan untuk menggunakan pertanyaan semacam itu untuk
membuka kedok jawaban yang mengelak dan hanya kata-juggling. Pertimbangkan
garis pertanyaan Turing yang disarankan dengan strategi itu dalam benak:
T: Tolong tuliskan saya soneta tentang masalah Forth
Bridge.
A: Hitung saya yang ini. Saya tidak pernah bisa
menulis puisi.
T: Tambahkan 34957 hingga 70764.
A: (Diam sekitar 30 detik lalu berikan jawaban)
105621.
T: Apakah Anda bermain catur?
A: Ya.
T: [menjelaskan posisi endgame, lalu bertanya] Apa
yang Anda mainkan?
A: (Setelah jeda 15 detik) pasangan R-R8.
Pertanyaan pertama tidak memiliki nilai sebagai
pembeda, karena sebagian besar manusia tidak akan mampu seperti komputer untuk
memproduksi soneta dalam waktu singkat, jika pernah. Turing memiliki komputer
yang menyatakan tidak hanya ketidakmampuan untuk menulis soneta pada subjek
yang ditugaskan, tetapi ketidakmampuan untuk menulis puisi dalam bentuk apa pun
tentang subjek apa pun. Beberapa pertanyaan lanjutan tentang hal ini mungkin
telah diungkapkan, bahkan menentukan untuk tujuan Tes. Tetapi interogator
imajiner Turing tidak pernah menindaklanjuti jawaban yang menarik, alih-alih
beralih ke topik lain sama sekali.
Pertanyaan kedua juga tanpa nilai diskriminatif,
karena baik manusia maupun mesin tidak akan mengalami kesulitan dengan tugas
aritmatika ini, diberikan waktu 30 detik untuk melakukannya; tetapi sekali
lagi, komputer diasumsikan memahami sesuatu yang belum disebutkan oleh penanya
- dalam hal ini, bahwa tidak hanya menambahkan dua angka, tetapi untuk melaporkan
jumlah mereka kepada interogator.
Pertukaran pertanyaan-jawaban ketiga dapat
diabaikan, tetapi yang keempat, seperti dua yang pertama, menimbulkan masalah.
Pertama, itu gagal sebagai diskriminator, karena tidak ada orang yang
benar-benar bermain catur akan bingung dengan permainan-akhir yang begitu
sederhana sehingga tersedia pasangan; kedua, memperkenalkan asumsi yang tidak
dapat secara otomatis diizinkan: yaitu, bahwa komputer bermain untuk menang.
Mungkin terlihat agak berlebihan untuk menarik perhatian, dan menolak, asumsi
sederhana ini; setelah semua, mereka berjumlah tidak lebih dari akal sehat
biasa. Persis. Dialog sampel Turing menghadiahkan komputer hanya properti yang
tidak pernah bisa diberikan oleh programmer kepada komputer mereka: akal sehat.
Pertanyaan yang diajukan Turing di mulut interogator tampaknya sengaja
dirancang untuk mencegahnya memahami apa yang ia hadapi, dan Turing memberi
komputer kecerdasan yang cukup untuk menipu si interogator selamanya.
Tetapi jika interogator imajiner Turing tertipu,
kebanyakan dari kita tidak. Dan jika kita membacanya dengan hati-hati, kita
perhatikan juga kontradiksi yang mencolok dalam posisi Turing: bahwa antara
penolakan awalnya untuk menghormati pemahaman umum tentang kata-kata dan
konsep-konsep kunci, dan seruannya pada kesimpulan dari argumennya untuk
penggunaan umum seperti itu. Di awal makalahnya, Turing mengatakan:
Jika makna kata "mesin" dan
"berpikir" dapat ditemukan dengan memeriksa bagaimana mereka biasa
digunakan, sulit untuk lolos dari kesimpulan bahwa makna dan jawaban untuk
pertanyaan, 'Dapatkah mesin berpikir?' Adalah menjadi dicari dalam survei
statistik seperti jajak pendapat Gallup. Tapi ini tidak masuk akal.
Tetapi kemudian ia menyarankan, seperti dikutip di
atas, bahwa pada akhir abad kedua puluh pemeriksaan "penggunaan kata-kata
dan pendapat umum yang berpendidikan" akan menunjukkan bahwa masyarakat
sekarang menerima bahwa komputer dapat berpikir, dan bahwa perubahan sikap ini
penting. . Penolakan awal Turing atas penggunaan umum (sekitar tahun 1950)
dilupakan begitu ia membayangkan suatu era (sekitar tahun 2000) di mana
penggunaan umum mendukung tesisnya.
Namun pemahaman kita tentang berpikir jelas tidak
berubah dalam cara yang diprediksi Turing. Jika ada, pemikiran terdidik
tampaknya bergerak ke arah yang berlawanan: sementara kami terus merasa nyaman
untuk berbicara tentang komputer sebagai "mencoba" untuk melakukan
ini atau "ingin" untuk melakukan itu, sama seperti kita
mempersonifikasikan semua jenis non-komputer. kekuatan dan entitas manusia
dalam pembicaraan informal, semakin banyak dari kita yang sadar bahwa kita
berbicara secara kiasan. Tidak seorang pun yang diberitahu bahwa reservasi
hotelnya telah hilang karena "komputer yang keliru" cenderung menggunakan
istilah "mesin berpikir" kecuali dengan sarkastik. Dan kebanyakan
orang di zaman komputer memahami perbedaan antara kecerdasan yang hidup dan
alat yang dibuat manusia untuk membantu kecerdasan - alat yang menjaga buah
dari kecerdasan manusia yang digunakan untuk membangunnya, tetapi yang sama
sekali tidak cerdas sendiri. Bayangan Panjang Turing
Namun Tes tetap menjadi masalah hidup di hampir
semua diskusi tentang AI, jika hanya karena Turing memberikan tujuan konkret
untuk pekerja AI. Terlepas dari Test-nya, tidak ada yang mengusulkan alternatif
menarik untuk menilai keberhasilan atau kegagalan AI, meninggalkan lapangan
dalam keadaan kebingungan total. Pelopor komputer Maurice V. Wilkes, yang juga
seorang pemenang Penghargaan Turing, menyatakan hal itu pada tahun 1992, dalam
sebuah pernyataan yang benar hari ini seperti pada saat itu:
Awalnya, istilah AI digunakan secara eksklusif dalam
arti mimpi Turing bahwa komputer mungkin diprogram untuk berperilaku seperti
manusia yang cerdas. Namun, dalam beberapa tahun terakhir, AI telah lebih
banyak digunakan sebagai label untuk program-program yang, jika tidak muncul
dari komunitas AI, mungkin telah dianggap sebagai buah alami dari pekerjaan
dengan bahasa seperti COMIT dan SNOBOL, dan dari karya tersebut. dari ET Setrika
pada kompiler diarahkan sintaksis perintis. Saya merujuk pada sistem pakar ....
Sistem pakar memang merupakan hadiah berharga yang telah dibuat oleh komunitas
AI kepada dunia pada umumnya, tetapi mereka tidak ada hubungannya dengan mimpi
Turing .... Memang, sulit untuk menghindari kesimpulan bahwa, dalam 40 tahun
yang telah berlalu sejak 1950, tidak ada kemajuan nyata yang dicapai dalam
mewujudkan kecerdasan mesin dalam arti yang telah dibayangkan Turing.
Tentu saja sangat sedikit pekerja AI yang menerima
penilaian negatif atas kemajuan mereka. Pengamatan Wilkes membangkitkan
beberapa surat penolakan, termasuk satu dari Patrick J. Hayes, yang saat itu
presiden American Association for Artificial Intelligence. Tetapi seperti
tradisional dalam hal-hal seperti itu, surat-surat ini kuat pada kemarahan dan
lemah dalam mengutip prestasi spesifik yang menunjukkan mengapa Wilkes salah.
Hayes bahkan tidak menyebut Tes sebagai tujuan bagi pekerja AI, tetapi menyimpulkan
dengan kutipan penuh hormat dari Turing, dengan demikian mencontohkan sikap
ganda terhadap tuan: abaikan proposal spesifiknya bahkan ketika mengenakan
mantelnya untuk menutupi ketelanjangan Anda sendiri.
Dengan tidak adanya tujuan alternatif yang diterima
secara umum, praktis tidak mungkin untuk mengatakan apa itu AI dan apa yang
bukan. Setiap perangkat lunak baru yang keluar dari lembaga dengan
"AI" dalam judulnya, atau yang dikembangkan oleh mahasiswa
pascasarjana yang penasihat tesisnya mengajarkan kursus dengan "AI"
dalam judulnya, biasanya disebut AI ketika pertama kali muncul - dan siapa
dapat bertentangan dengan klaim seperti itu? Tetapi "perkembangan
menarik" dan "terobosan" ini selalu diturunkan ke aplikasi lama yang
sederhana ketika kebaruannya telah hilang. Hasilnya, seperti yang sering
dikeluhkan oleh pekerja AI, adalah bahwa tesis AI yang kuat gagal mendapatkan
manfaat dari apa pun yang mereka lakukan - semua kemenangan mereka segera
dianggap hanya sebagai lebih banyak perangkat lunak. "Ini posisi gila
untuk berada di sini," keluh Martha Pollack, profesor di Laboratorium AI
Universitas Michigan dan editor eksekutif Journal of Artificial Intelligence
Research. "Segera setelah kami memecahkan masalah, alih-alih melihat
solusi sebagai AI, kami melihatnya sebagai sistem komputer lain," katanya
kepada Wired News. Namun sejauh ini, tidak ada yang muncul dari laboratorium AI
yang benar-benar layak disebut "kecerdasan buatan".
Hubungan rumit antara bidang AI dan warisan Turing
kembali ke awal. Profesor Marvin Minsky dari M.I.T. dan John McCarthy dari
Stanford dianggap sebagai pendiri Intelegensi Buatan sebagai disiplin formal
atau program penelitian, dan keduanya masih aktif pada tulisan ini. Dalam
sebuah artikel survei dalam Prosiding IRE pada tahun 1961, Minsky membela
gagasan bahwa komputer mungkin berpikir dengan mengatakan bahwa “kita tidak
dapat memberikan semua kredit kepada programmer-nya jika operasi suatu sistem
muncul untuk mengungkapkan struktur yang tidak dapat dikenali atau tidak
diantisipasi oleh programmer, ”menyiratkan bahwa setidaknya beberapa bagian
dari hasil yang mengejutkan harus disebabkan oleh pemikiran oleh mesin. Dia
menutup argumennya dengan kata-kata: "Turing memberikan diskusi yang
sangat luas tentang hal-hal seperti itu." Tetapi pada tahun 2003, Minsky
menyatakan kekecewaan dan frustrasinya pada kurangnya kemajuan yang dibuat oleh
AI untuk mencapai tujuan Turing: “AI telah mati otak sejak tahun 1970-an ....
Untuk setiap jenis masalah yang berbeda, pembangunan sistem pakar memiliki
untuk memulai dari awal lagi, karena mereka tidak mengumpulkan pengetahuan yang
masuk akal .... Mahasiswa pascasarjana menyia-nyiakan tiga tahun hidupnya
menyolder dan memperbaiki robot, bukannya membuat mereka pintar. Ini sangat
mengejutkan. "
Raj Reddy, pemenang lain dari Penghargaan Turing dan
mantan presiden Asosiasi Amerika untuk Kecerdasan Buatan, mengambil pandangan
yang jauh lebih menarik tentang masalah ini. Dalam sebuah makalah tahun 1996,
Reddy memulai dengan haluan biasa untuk Turing, kemudian berkata, "Sejak
awal, AI telah membuat kemajuan yang stabil." Sebagai ilustrasi, ia
menyebutkan berbagai prestasi, seperti bermain catur tingkat tinggi, membimbing
sebuah mobil di jalan, dan memungkinkan "buku elektronik." Tapi dia
tidak menyebutkan upaya untuk lulus Tes atau melakukan apa pun yang seperti
itu. Sebagai gantinya, ia menyerang mereka yang meminimalkan pencapaian AI,
seperti Hubert Dreyfus, penulis buku What Computers Can'tt Do:
Masalah dengan orang-orang yang berpikir bahwa
kecerdasan komputer di masa depan adalah bahwa mereka tidak pernah melakukan
penelitian yang serius tentang kecerdasan manusia. Haruskah kita menulis buku
tentang 'Apa yang Tidak Dapat Manusia Lakukan'? Setidaknya akan sepanjang buku
Dreyfus.
Pernyataan meremehkan ini adalah contoh
kecenderungan lain yang ditunjukkan oleh pembela AI: ketika mereka menemukan
"kecerdasan komputer" dibandingkan dengan kecerdasan manusia, mereka
kadang-kadang mencoba untuk mempromosikan kecerdasan komputer dengan merendahkan
bahwa manusia. Dengan kata lain, jika mereka tidak dapat membuat komputer lebih
pintar, mereka dapat mencoba meningkatkan rasio dengan membuat orang tampak
bodoh. Seperti yang dikatakan Jaron Lanier kepada New York Times: "Turing
berasumsi bahwa komputer dalam kasus ini [yaitu, setelah lulus Tes] telah
menjadi lebih pintar atau lebih mirip manusia, tetapi kesimpulan yang
kemungkinannya sama adalah bahwa orang tersebut menjadi lebih bodoh dan lebih
seperti komputer."
Satu juara AI, Yorick Wilks, melangkah lebih jauh:
dia telah mempertanyakan bagaimana kita bahkan dapat yakin bahwa manusia lain
berpikir, dan menyarankan bahwa sesuatu seperti Tes adalah apa yang sebenarnya
kita, jika secara tidak sadar, gunakan untuk meyakinkan diri kita sendiri bahwa
mereka melakukannya. Wilks (jangan dikelirukan dengan Maurice Wilkes, yang
dikutip sebelumnya) menawarkan kepada kami di sini reductio ad absurdum: Tes
Turing meminta kami untuk mengevaluasi entitas yang tidak dikenal dengan
membandingkan kinerjanya, setidaknya secara implisit, dengan kuantitas yang
diketahui, manusia. . Tetapi jika Wilks harus dipercaya, kita memiliki yang
tidak diketahui di kedua sisi perbandingan; dengan apa kita membandingkan
manusia untuk belajar jika dia berpikir?
Untuk Raj Reddy, pertanyaan tentang mendefinisikan
kecerdasan telah dijawab oleh almarhum Herbert Simon, dan dia menggunakan
definisi Simon sebagai dasar untuk klaimnya yang luas tentang keberhasilan AI:
Bisakah komputer menunjukkan kecerdasan sebenarnya?
Simon memberikan jawaban yang tajam: "Saya tahu hanya satu makna
operasional untuk 'kecerdasan.' Suatu tindakan (mental) atau serangkaian
tindakan adalah cerdas jika itu mencapai sesuatu yang, jika dicapai oleh
manusia, akan disebut kecerdasan. Saya tahu teman saya cerdas karena dia bermain
catur yang cukup bagus (dapat menjaga mobil di jalan, dapat mendiagnosis gejala
penyakit, dapat memecahkan masalah para Misionaris dan Kanibal, dll.). Saya
tahu bahwa komputer A cerdas karena dapat memainkan catur yang sangat baik
(lebih baik dari semua kecuali sekitar 200 manusia di seluruh dunia). Saya tahu
bahwa Navlab cerdas karena dapat tetap di jalan, dll, dll ... Mari kita
berhenti menggunakan bentuk masa depan ketika berbicara tentang kecerdasan
komputer. "
Namun, dengan definisi ini, mesin, alat, atau alat
apa pun yang melakukan fungsi yang cukup kompleks - fungsi yang akan disebut
cerdas jika dilakukan oleh manusia - harus dianggap cerdas. Itu membela klaim
AI untuk sukses dengan secara radikal menurunkan bilah.
Salah satu pekerja AI yang percaya bahwa ia telah
menghindari masalah yang ditimbulkan oleh Tes adalah Douglas Lenat, seorang
mantan profesor ilmu komputer di Stanford, dan pendiri dan presiden Cycorp.
"Tes Turing adalah herring merah," ia menyatakan pada tahun 2001. "Antropomorfisasi
program komputer bukanlah tujuan yang berguna." Lenat didedikasikan untuk
membangun sistem komputasi dengan fakta-fakta yang cukup tentang dunia, dan
kekuatan yang cukup menarik kesimpulan dari fakta-fakta itu, untuk dapat sampai
pada kesimpulan yang masuk akal tentang hal-hal yang belum diinformasikan
secara eksplisit. Namun tujuan ini menunjukkan bahwa proyeknya, bahkan lebih
dari Turing, secara tepat digambarkan sebagai "antropomorfisasi"
komputer. Lenat berbeda dari Turing hanya karena tujuannya bukan untuk membuat
komputer menipu seorang interogator untuk berpikir bahwa itu adalah manusia;
dia ingin itu benar-benar memiliki akal sehat bahwa komputer Turing hanya
berpura-pura memilikinya.
Yang lain lagi akan menghindari masalah yang
ditimbulkan oleh Tes - atau kriteria alternatif apa pun - dengan mengambil
pandangan praktis yang menyegarkan daripada teoretis tentang masalah tersebut.
Pada tahun 1987, Peter Wegner, seorang ilmuwan komputer di Brown University,
menyatakan dengan keterbukaan:
Intinya adalah bahwa kita dapat menjawab pertanyaan
[apakah komputer mengerti] atau tidak, tergantung pada interpretasi kita
terhadap istilah "pemahaman." Tetapi posisi afirmatif tampaknya jauh
lebih menarik sebagai titik awal untuk penelitian konstruktif daripada posisi
negatif. Jadi kami memilih posisi afirmatif untuk alasan pragmatis daripada
karena itu dapat dibuktikan secara logis. Tes Turing harus dipandang sebagai
tantangan pragmatis daripada sebagai pernyataan metafisik tentang sifat
pemikiran atau pemahaman. Dalam menjawab pertanyaan metafisik seperti "Can
Machines Think?", Lebih penting untuk menjawabnya dengan cara yang berguna
daripada menyulap makna konsep fuzzy untuk membuktikan kebenaran atau
kepalsuannya.
Argumen ini mengesampingkan Turing dan para
pengritiknya: Pendekatan operasional Turing terhadap AI diperlakukan hanya
sebagai penggambaran wol metafisik yang berpikiran fuzzy, dan para
pengkritiknya ditolak karena, benar atau salah, kenegatifan mereka mengurangi
antusiasme pekerja AI , dan dengan demikian menghambat kemajuan ilmu komputer.
Bagi Wegner, tujuan utamanya bukan untuk memutuskan apa sebenarnya pemikiran
itu; itu untuk membuat anak laki-laki di lab bahagia dan produktif.
Tetapi pendekatan manipulatif semacam ini jarang
berhasil, paling tidak ketika dipaksakan pada orang secerdas manipulator. Para
pekerja AI yang masih berharap untuk menciptakan kecerdasan mesin melakukannya
karena mereka percaya bahwa pencapaian ambisius seperti itu mungkin dalam arti
penuh "kecerdasan." Jika mereka percaya bahwa doktrin yang dapat
dipikirkan mesin hanyalah wortel yang digantungkan pada di depan mereka untuk
membuat mereka menarik kereta, dan bahwa bahkan jika mereka lulus Tes wortel
akan tetap di luar jangkauan - yaitu, tidak akan secara umum diberikan bahwa
mereka telah mencapai pemahaman mesin - mereka mungkin merasa bahwa mereka
telah telah dibohongi, dan bereaksi dengan cara yang salah dari sudut pandang
"pragmatis" Wegner. Jika Anda akan memberi pasien plasebo, Anda tidak
memberi tahu dia bahwa Anda melakukannya, dan jika Anda akan mengambil posisi
yang tidak benar-benar Anda percayai, berharap itu akan memotivasi orang lain,
Anda tidak menerbitkan surat yang mengumumkan rencana Anda.
Akhirnya, banyak pekerja AI meminta Tes tanpa
menyadarinya, dengan fokus pada kejutan sebagai pertimbangan yang menentukan
dalam menentukan apakah sebuah komputer berpikir. Berkali-kali, juara AI
menunjukkan bahwa komputer telah melakukan sesuatu yang tidak terduga, dan
bahwa karena melakukannya, kita hampir tidak dapat menyangkal apa yang
dipikirkan. Untuk mengajukan klaim ini hanya dengan menjalankan Tes tanpa
menyebutkannya. Kejutan pengamat ketika mengetahui bahwa lawan bicaranya yang
ia pikir manusia sebenarnya adalah komputer, atau keterkejutannya ketika mengetahui
bahwa komputer telah melakukan sesuatu yang menurutnya hanya dapat dilakukan
manusia, adalah inti dari Tes ini. Pengaruhnya begitu meresap sehingga banyak
orang yang belum pernah membaca Turing, dan berpikir mereka bekerja dengan cara
pemikiran yang sama sekali berbeda dan orisinal, tetap merupakan epigone-nya.
Kamar China
Pada tahun 1980, John Searle, profesor filsafat di
UC Berkeley, menerbitkan sebuah makalah di mana ia berusaha untuk
mendiskreditkan tidak hanya Tes tetapi seluruh program yang ia sebut "AI
yang kuat" - gagasan bahwa benda yang memanipulasi simbol seperti komputer
dapat pernah dikatakan berpikir. Dia merangkum argumennya dalam eksperimen
pemikiran berikut ini: Bayangkan sebuah ruangan yang disegel kecuali untuk
celah-celah di mana secarik kertas dapat dibagikan masuk dan keluar. Penghuni
satu-satunya di ruangan ini adalah seorang pria yang berbicara dan tidak
membaca bahasa Cina, dan yang disediakan dengan leksikon sepenuhnya dalam
bahasa Cina. Dia telah diberitahu (dalam bahasa Inggris) bahwa secarik kertas
bertuliskan karakter Cina akan diteruskan melalui slot, dan diinstruksikan
untuk menemukan karakter tersebut dalam leksikonnya. Ketika dia menemukan
mereka, dia akan menemukan beberapa karakter China lain yang terkait dengannya
yang akan dia salin ke selembar kertas lain, dan pingsan melalui slot. Karakter
pada setiap slip yang diterimanya merupakan, tanpa sepengetahuannya, sebuah
pertanyaan; karakter yang ia salin dari leksikon dan diteruskan ke orang-orang
di luar ruangan, juga tanpa sepengetahuannya, jawaban untuk pertanyaan itu.
Untuk pengamat yang tidak tahu apa-apa tentang apa
yang terjadi di dalam kotak hitam yaitu Kamar Cina, tampaknya ruangan itu harus
berisi seseorang yang mengerti bahasa Cina. Tapi kita tahu dengan hipotesis
bahwa pria di ruangan itu tidak mengenal orang Cina. Eksperimen pemikiran ini
menunjukkan, klaim Searle, bahwa kemampuan untuk mengganti satu rangkaian
simbol dengan simbol lain, betapapun bermakna dan responsifnya keluaran itu
bagi pengamat manusia, dapat dilakukan tanpa memahami simbol-simbol itu.
Implikasi untuk Tes Turing jelas: Kemampuan untuk memberikan jawaban yang baik
untuk pertanyaan manusia tidak selalu menyiratkan bahwa penyedia jawaban itu
berpikir; lulus Tes bukanlah bukti kecerdasan aktif.
Kamar China
Pada tahun 1980, John Searle, profesor filsafat di
UC Berkeley, menerbitkan sebuah makalah di mana ia berusaha untuk
mendiskreditkan tidak hanya Tes tetapi seluruh program yang ia sebut "AI
yang kuat" - gagasan bahwa benda yang memanipulasi simbol seperti komputer
dapat pernah dikatakan berpikir. Dia merangkum argumennya dalam eksperimen
pemikiran berikut ini: Bayangkan sebuah ruangan yang disegel kecuali untuk
celah-celah di mana secarik kertas dapat dibagikan masuk dan keluar. Penghuni
satu-satunya di ruangan ini adalah seorang pria yang berbicara dan tidak membaca
bahasa Cina, dan yang disediakan dengan leksikon sepenuhnya dalam bahasa Cina.
Dia telah diberitahu (dalam bahasa Inggris) bahwa secarik kertas bertuliskan
karakter Cina akan diteruskan melalui slot, dan diinstruksikan untuk menemukan
karakter tersebut dalam leksikonnya. Ketika dia menemukan mereka, dia akan
menemukan beberapa karakter China lain yang terkait dengannya yang akan dia
salin ke selembar kertas lain, dan pingsan melalui slot. Karakter pada setiap
slip yang diterimanya merupakan, tanpa sepengetahuannya, sebuah pertanyaan;
karakter yang ia salin dari leksikon dan diteruskan ke orang-orang di luar
ruangan, juga tanpa sepengetahuannya, jawaban untuk pertanyaan itu.
Untuk pengamat yang tidak tahu apa-apa tentang apa
yang terjadi di dalam kotak hitam yaitu Kamar Cina, tampaknya ruangan itu harus
berisi seseorang yang mengerti bahasa Cina. Tapi kita tahu dengan hipotesis
bahwa pria di ruangan itu tidak mengenal orang Cina. Eksperimen pemikiran ini
menunjukkan, klaim Searle, bahwa kemampuan untuk mengganti satu rangkaian
simbol dengan simbol lain, betapapun bermakna dan responsifnya keluaran itu
bagi pengamat manusia, dapat dilakukan tanpa memahami simbol-simbol itu.
Implikasi untuk Tes Turing jelas: Kemampuan untuk memberikan jawaban yang baik
untuk pertanyaan manusia tidak selalu menyiratkan bahwa penyedia jawaban itu
berpikir; lulus Tes bukanlah bukti kecerdasan aktif.
Ruang Cina telah mengilhami banyak kritik,
elaborasi, dan argumen, tetapi sangat sedikit yang mengklarifikasi masalah yang
terlibat, atau menyebabkan perbedaan pendapat. Beberapa debat ini, memang,
hanya berhasil mengaburkan titik eksperimen pemikiran Searle yang nyaris tidak
dapat dikenali. Misalnya, kritikus Searle - dan yang mengejutkan, kadang-kadang
Searle sendiri - memperkenalkan kepribadian lebih lanjut ke dalam Ruang Cina:
mereka berpendapat bahwa penghuni ruangan itu adalah seorang wanita (tanpa
alasan yang diberikan); bahwa ada karakter lain ("setan") yang selalu
- lagi, tanpa alasan yang jelas - laki-laki; bahwa seluruh Kamar Cina harus
diletakkan di dalam robot; dan, agak lebih serius, bahwa kumpulan unsur-unsur
dalam eksperimen pemikiran (ruangan, penghuninya, lembaran kertas di mana
simbol-simbol diserahkan dan dikeluarkan, dll.) merupakan suatu
"sistem" dengan sifat-sifat yang tidak dimiliki oleh semua properti.
elemen. Bagi mereka yang mencurigai bahwa saya mengada-ada, inilah contoh yang
representatif dari Douglas Hofstadter, yang ditemukan di buku The Mind's I
milik Daniel Dennett miliknya:
Mari kita tambahkan sedikit warna pada percobaan
menjemukan ini dan mengatakan bahwa penutur bahasa Mandarin yang disimulasikan
yang terlibat adalah wanita dan bahwa setan (jika bernyawa) selalu laki-laki.
Sekarang kita memiliki pilihan antara tampilan mata-iblis dan tampilan mata-sistem.
Ingat bahwa dengan hipotesis, baik iblis maupun perempuan yang disimulasikan
sama-sama mampu mengartikulasikan pandangan mereka tentang apakah mereka
memahami atau tidak, dan pada apa yang mereka alami. Searle bersikeras bahwa
kami memandang eksperimen ini hanya dari sudut pandang iblis .... Klaim Searle
sama dengan anggapan bahwa itu hanya satu sudut pandang, bukan dua.
Hofstadter tidak menawarkan alasan mengapa kita
harus mengikutinya dalam menugaskan fitur dan properti yang sepenuhnya
serampangan ke Kamar Cina. Dalam eksperimen pemikiran bahkan lebih daripada di
sebagian besar konstruksi intelektual, entitas tidak boleh dikalikan tanpa
keharusan, tetapi Hofstadter menunjukkan tidak ada kebutuhan seperti itu. Dan
jika kita harus mengakui pemain baru yang dia panggil, mengapa berhenti di
situ? Mengapa tidak memperkenalkan seluruh pasukan Latvia, Radio City Music
Hall Rockettes, dan Worshipful Company of Fishmongers? Lalu dia bisa mengklaim
bahwa Searle bersikeras bahwa kita mengabaikan pandangan ribuan orang, bukan
hanya satu.
Dan Searle sendiri sering tampak senang memainkan
game ini, menyarankan variasi yang lebih jauh; pada satu titik dalam menyiapkan
eksperimen pemikirannya, dia berkata, "Sekarang hanya untuk sedikit
menyulitkan cerita, bayangkan itu ...." Dia cukup terbawa oleh roh curah
pendapat, dan cukup ceroboh dengan fakta bahwa kekuatan dari eksperimen
pemikiran aslinya dilarutkan oleh setiap variasi dan elaborasi yang dia hibur.
Apa yang dibutuhkan adalah eksperimen pemikiran paling sederhana yang akan
menetapkan proposisi dasarnya: yaitu, bahwa beberapa hasil biasanya diperoleh
hanya dengan latihan pemikiran dan pemahaman dapat diperoleh tanpa mereka.
Proposisi ini valid, tetapi Kamar Cina berpikir eksperimen bukan kendaraan yang
ideal untuk itu; unsur-unsurnya yang eksotis - seorang lelaki yang terkurung di
ruang terkunci, pesan-pesan dalam bahasa yang hanya sedikit dari kita yang tahu
- cocok untuk romantisasi, dan banyak komentar yang dibawanya sekarang mungkin
telah mengkompromikannya sehingga tidak berguna.
Pertimbangkan contoh lain: anggaplah bahwa tabel
fungsi sinus pertama baru saja dikembangkan dan hanya ada satu salinan. Pria
yang diam-diam memiliki satu-satunya salinan itu, meskipun dirinya sendiri
sepenuhnya tidak matematis, dapat membuat kehidupan yang tampan dengan menjual
nilai-nilai sinus instan kepada semua orang yang membutuhkannya.
Klien-kliennya, yang tidak sadar memiliki meja, akan menganggapnya sebagai ahli
matematika, jika bukan pesulap positif.
Pria di Kamar Cina itu seperti pria yang baru saja
dijelaskan. Tabelnya tidak mengandung sudut dan nilai sinus yang sesuai, tetapi
deretan grafik lainnya - sebut saja tabel Chinese-questions / Chinese-Answers,
atau hanya tabel input-grafik / output-grafik. Fakta bahwa mereka adalah
karakter Cina tidak ada artinya bagi pria di Kamar Cina. Dan sama seperti
seorang pria memperoleh reputasi yang tidak patut sebagai ahli matematika
dengan menanggapi secara instan setiap permintaan nilai sinus, maka yang lain
akan dipandang sebagai seorang Sinolog yang brilian dengan menjawab dalam
bahasa Mandarin yang sempurna untuk pertanyaan-pertanyaan berbahasa Cina -
dengan asumsi, tentu saja, bahwa leksikonnya adalah karya seorang jenius
daripada orang gila atau buta huruf. Untuk kinerja orang yang tidak mengerti
bahasa Cina hanya sebaik mereka yang mengerti bahasa Mandarin dengan baik untuk
menciptakan leksikon pada awalnya, dan dengan demikian menciptakan ilusi
pemahaman di Ruang Cina.
Beberapa partisan AI telah berusaha untuk membantah
eksperimen Kamar Cina dengan berargumen bahwa meskipun tidak ada bagian dari
ruang Cina yang mengerti bahasa Cina, keseluruhan - atau "sistem" -
yang melakukannya. Para pengguna argumen "sistem" mencoba untuk
mendukungnya dengan analogi: tidak ada satu bagian pun dari otak manusia yang
menunjukkan pemikiran, hanya otak sebagai keseluruhan yang melakukannya.
Demikian juga, mereka mengklaim, bagian-bagian ruangan Cina mungkin tidak ada
artinya, tetapi keseluruhan berpikir. Tetapi ada elemen penting yang hilang dari
analogi otak, yang mengungkapkan masalah dengan seluruh garis argumen ini. Kita
tahu bahwa otak adalah organ fisik pikiran; satu-satunya pertanyaan adalah
apakah ia menghasilkan pemikiran dalam beberapa bagian terbatas - suatu
"departemen pemikiran" khusus - atau tindakan en blok. Ini membuatnya
sah untuk menyimpulkan, jika pencarian yang lengkap tidak mengungkapkan bagian
seperti itu, bahwa seluruh otak terlibat dalam berpikir. Tetapi kita tidak
dapat menyimpulkan dengan analogi bahwa seluruh Kamar Cina sedang berpikir,
karena pertanyaan apakah pikiran terlibat sama sekali dalam "sistem"
itu adalah persis apa yang dipertanyakan. Ini bukan untuk mengatakan bahwa
pemikiran tidak pernah terlibat dalam sejarah Kamar Cina (mungkin penulis
leksikon bisa berpikir), hanya pemikiran aktif sudah selesai sebelum Ruang Cina
terbuka untuk bisnis. Yang tersisa adalah produk pemikiran acar atau beku, yang
hanya cukup untuk menghasilkan efek pemikir (atau programmer) yang dimaksudkan.
Dalam pembelaannya atas pencapaian AI, yang dikutip
di atas, Raj Reddy mengatakan bahwa, "Masalah dengan orang-orang yang
berpikir bahwa kecerdasan komputer di masa depan adalah bahwa mereka tidak
pernah melakukan penelitian yang serius tentang kecerdasan manusia .... Mari
kita berhenti menggunakan masa depan tegang ketika berbicara tentang kecerdasan
komputer. "Mereka yang mengatakan bahwa kecerdasan mesin ada di masa depan
memang memiliki kesalahan tegang, tetapi tidak dengan cara yang Reddy sarankan:
Kecerdasan mesin benar-benar di masa lalu; ketika sebuah mesin melakukan
sesuatu yang "cerdas," itu karena beberapa orang atau orang-orang
yang luar biasa brilian, kadang-kadang di masa lalu, menemukan cara untuk
melestarikan beberapa fragmen tindakan cerdas dalam bentuk artefak. Komputer
adalah pelaksana algoritma untuk tujuan umum, dan aktivitas cerdas mereka yang
tampak jelas hanyalah ilusi yang diderita oleh mereka yang tidak sepenuhnya
menghargai cara algoritma menangkap dan melestarikan bukan kecerdasan itu
sendiri, tetapi buah dari kecerdasan.
Dalam hal ini, mereka yang mengklaim bahwa
"sistem" Kamar Cina memahami bahasa Cina meskipun tidak ada elemen
yang terlihat, benar. Tetapi mereka sangat meremehkan ukuran sistem,
meninggalkan semua bagian yang tidak terlihat, yang jauh melebihi yang
terlihat. Apa yang terjadi di Kamar Cina atau di ruang penjualan fungsi sinus
pada akhirnya tergantung pada kejeniusan asli, linguistik atau matematika, yang
darinya kita adalah pewarisnya. Begitu diperbesar, sistem dapat dikatakan
“mengerti,” tetapi ini hampir tidak membantu para penggemar AI. Bagaimanapun,
tidak seorang pun akan terkesan dengan diyakinkan bahwa bahkan jika tidak ada
bagian dari "mesin cerdas" yang benar-benar memahami apa yang
dilakukannya, sistem yang lengkap, yang mencakup semua ahli logika dan ahli
matematika sejauh orang Babilonia, mengerti. Dan nampaknya mesin yang paling
mengesankan sekalipun tidak akan pernah mendapatkan kemerdekaan sejati dari
kejeniusan pencipta mereka - dan kemandirian seperti itu adalah syarat utama
untuk menang dan pantas diberi label "cerdas."
Kompetisi Loebner
Mungkin absurditas mencoba membuat komputer yang
dapat "berpikir" paling baik ditunjukkan dengan meninjau serangkaian
upaya untuk melakukan hal itu - dengan bertujuan secara eksplisit untuk lulus
tes Turing. Pada tahun 1991, seorang pengusaha New Jersey bernama Hugh Loebner
mendirikan dan mensubsidi kompetisi tahunan, Kompetisi Hadiah Loebner dalam
Kecerdasan Buatan, untuk mengidentifikasi dan menghargai program komputer yang
paling mendekati kecerdasan buatan sebagaimana didefinisikan oleh Turing.
Beberapa Kompetisi pertama diadakan di Boston di bawah naungan Pusat Studi
Perilaku Cambridge; sejak itu mereka telah diadakan di berbagai lokasi akademik
dan semi-akademik. Tetapi hanya yang pertama, yang diadakan pada tahun 1991,
yang didokumentasikan dengan baik dan dilaporkan secara luas di media,
menjadikan acara perdana itu sebagai studi kasus terbaik kami.
Para pejabat yang memimpin kompetisi harus
menyelesaikan sejumlah detail yang diabaikan dalam makalah Turing, seperti
seberapa sering hakim harus menebak bahwa komputer adalah manusia sebelum kita
menerima hasilnya sebagai hal yang penting, dan berapa lama seorang hakim dapat
berinteraksi dengan entitas tersembunyi. sebelum dia harus memutuskan. Untuk
kompetisi awal, tuan rumah menyelesaikan pertanyaan seperti itu dengan
keputusan yang sewenang-wenang - termasuk jumlah hakim, metode pemilihan
mereka, dan instruksi yang diberikan.
