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En este vídeo se reflexiona en torno a las posibilidades que se abren en torno a la IA

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Las posibilidades de la Inteligencia Artificial

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La "interpretación estándar" de la prueba de Turing, en la cual la entidad C, el interrogador, le es dada la tarea de tratar de determinar qué entidad -¿A o B?- es una computadora y cual un ser humano. El interrogador se limita a la utilización de las respuestas a las preguntas escritas para tomar la determinación. Imagen adaptada de Saygin, 2000.​

La prueba de Turing o test de Turing es una herramienta de evaluación de la capacidad de una máquina para exhibir un comportamiento inteligente similar al de un ser humano o indistinguible de este. Alan Turing propuso que un humano examinara conversaciones en lenguaje natural entre un humano y una máquina diseñada para generar respuestas similares a las de un humano. El evaluador sabría que uno de los participantes de la conversación es una máquina y los intervinientes serían separados unos de otros. La conversación estaría limitada a un medio únicamente textual como un teclado y un monitor por lo que sería irrelevante la capacidad de la máquina de transformar texto en habla.​ En el caso de que el evaluador no pueda distinguir entre el humano y la máquina acertadamente (Turing originalmente sugirió que la máquina debía convencer a un evaluador, después de 5 minutos de conversación, el 70 % del tiempo), la máquina habría pasado la prueba. Esta prueba no evalúa el conocimiento de la máquina en cuanto a su capacidad de responder preguntas correctamente, solo se toma en cuenta la capacidad de esta de generar respuestas similares a las que daría un humano.

Turing propuso esta prueba en su ensayo Computing Machinery and Intelligence de 1950 mientras trabajaba en la Universidad de Mánchester (Turing, 1950; p. 460).​ Inicia con las palabras: "Propongo que se considere la siguiente pregunta, ¿Pueden pensar las máquinas?'". Como es difícil definir la palabra "pensar", Turing decide "reemplazar la pregunta con otra que está estrechamente relacionada y en palabras no ambiguas",​ la nueva pregunta de Turing es: "¿Existirán computadoras digitales imaginables que tengan un buen desempeño en el juego de imitación?".​ Turing creía que esta pregunta sí era posible de responder y en lo que resta de su ensayo se dedica a argumentar en contra de las objeciones principales a la idea de que "las máquinas pueden pensar".​

Desde que fue creada por Turing en 1950, la prueba ha demostrado ser altamente influyente y a la vez ampliamente criticada, además de transformarse en un concepto importante en la filosofía de la inteligencia artificial.​​

La incógnita sobre la capacidad de las máquinas de pensar tiene una larga historia, esta se divide entre las perspectivas materialista y dualista de la mente. René Descartes tuvo ideas similares a la prueba de Turing en su texto Discurso del Método (1637) donde escribió que los autómatas son capaces de reaccionar ante interacciones humanas pero argumenta que tal autómata carece de la capacidad de responder de manera adecuada ante lo que se diga en su presencia de la misma manera que un humano podría. Por lo tanto, Descartes abre las puertas para la prueba de Turing al identificar la insuficiencia de una respuesta lingüística apropiada lo que separa al humano del autómata. Descartes no llega a considerar que una respuesta lingüística apropiada puede ser producida por un autómata del futuro y por lo tanto no propone el test de Turing como tal aunque ya razonó los criterios y el marco conceptual.

Cuantos autómatas diferentes o máquinas móviles se pueden construir por la industria del hombre [...] Podemos comprender con facilidad el hecho de que una máquina sea diseñada para pronunciar palabras, incluso responder ante acciones tangibles que produzca un cambio en sus órganos; por ejemplo, si se le tocara de una manera particular no preguntaría que le queremos decir; si se le toca en otra parte puede decir que se le está lastimando entre otras cosas. Pero nunca sucede que pueda ordenar su habla en distintas maneras para responder apropiadamente ante todo lo que se diga en su presencia, de la misma manera que la clase más baja de humanos puede hacerlo.​

Denis Diderot plantea en su Pensées philosophiques un criterio de la prueba de Turing:

Esto no significa que él esté de acuerdo pero muestra que ya era un argumento común usado por los materialistas de la época.

En 1936, el filósofo Alfred Ayer consideraba la pregunta filosófica típica sobre otras mentes: ¿Cómo sabemos que otras personas experimentan el mismo nivel de conciencia que nosotros? En su libro Lenguaje, Verdad y Lógica, Ayer propuso un método para distinguir entre un hombre consciente y una máquina inconsciente: "El único argumento que tengo para asegurar que lo que parece ser consciente no es un ser consciente sino un muñeco o una máquina, es el hecho de que falle en las pruebas empíricas por medio de las cuales se determina la presencia o ausencia de la conciencia"​ (Es una propuesta muy similar a la prueba de Turing pero esta se enfoca en la conciencia en vez de en la inteligencia). Además se desconoce si Turing estaba familiarizado con el clásico filosófico de Ayer. En otras palabras, algo no está consciente si reprueba una prueba de consciencia.

La "inteligencia maquinaria" ha sido un tema que investigadores del Reino Unido han seguido desde 10 años antes de que se fundara el campo de investigación de la inteligencia artificial ( IA) en 1956.​ Era un tema comúnmente discutido por los miembros del "Club de la razón", grupo informal de investigadores cibernéticos y electrónicos británicos que incluía a Alan Turing.​

Turing, en particular, había estado trabajando con el concepto de la inteligencia maquinaria desde al menos 1941,​ una de las primeras menciones de la "inteligencia computacional" fue hecha por Turing en 1947.​ En el reporte de Turing llamado "maquinaria inteligente",​ él investigó "la idea de si era, o no, posible para una máquina demostrar un comportamiento inteligente"​ y como parte de su investigación, propuso lo que se puede considerar como un predecesor de sus pruebas futuras:

No es difícil diseñar una máquina de papel que juegue bien ajedrez.​ Hay que conseguir 3 hombres como sujetos para el experimento. A,B y C. A y C son dos jugadores malos de ajedrez mientras que B es el operador de la máquina. ... Se usan dos cuartos con algún arreglo para transmitir los movimientos y se lleva a cabo un juego entre C y ya sea A o la máquina. C puede tener dificultad al decidir contra quien está jugando.​

El primer texto publicado escrito por Turing y enfocado completamente en la inteligencia de las máquinas fue " Computing Machinery and Intelligence ". Turing inicia este texto diciendo "Me propongo tomar en cuenta la pregunta '¿Pueden pensar las máquinas?'".​ Turing menciona que el acercamiento tradicional es empezar con definiciones de los términos "máquina" e "inteligencia", decide ignorar esto y empieza reemplazando la pregunta con una nueva, "que está estrechamente relacionada y en palabras no ambiguas".​ Él propone, en esencia, cambiar la pregunta de "¿pueden las máquinas pensar?" a "¿Pueden las máquinas hacer, lo que nosotros (como entidades pensantes) hacemos?".​ La ventaja de esta nueva pregunta es que "dibuja un límite entre las capacidades físicas e intelectuales del hombre".​

Nos hacemos la pregunta, "¿Qué pasaría si una máquina toma el papel de A en este juego?" ¿Se equivocaría tan frecuentemente el interrogador en esta nueva versión del juego que cuando era jugado por un hombre y una mujer? Estas preguntas sustituyen la pregunta original "¿Pueden pensar las máquinas?".​

Más adelante, en el texto se propone una versión similar en la que un juez conversa con una computadora y un hombre.​ A pesar de que ninguna de las versiones propuestas es la misma que conocemos hoy en día, Turing propuso una tercera opción, la cual discutió en una transmisión de radio de la BBC, donde un jurado le hace preguntas a un ordenador y el objetivo de la computadora es engañar a la mayoría del jurado haciéndolo creer que es un humano.​

El texto de Turing consideraba nueve objeciones putativas las cuales incluyen a todos los argumentos mayores, en contra de la inteligencia artificial, que habían surgido en los años posteriores a la publicación de su texto (ver " Computing Machinery and Intelligence ").​

En 1966, Joseph Weizenbaum creó un programa que aseguraba pasar la prueba de Turing. Este programa era conocido como ELIZA y funcionaba a través del análisis de las palabras escritas por el usuario en busca de palabras clave. En el caso de encontrar una palabra clave, una regla que transformaba el comentario del usuario entra en acción y se regresaba una oración resultado. Si no se encontraba alguna palabra clave, ELIZA daba una respuesta genérica o repetía uno de los comentarios anteriores.​ Además, Weizenbaum desarrolló a ELIZA para replicar el comportamiento de un psicoterapeuta Rogeriano lo que permitía a ELIZA "asumir el rol de alguien que no conoce nada del mundo real".​ El programa fue capaz de engañar a algunas personas haciéndolas creer que hablaban con una persona real e incluso algunos sujetos fueron "muy difíciles de convencerles de que ELIZA no era humana".​ Como resultado, ELIZA es aclamado como uno de los programas (probablemente el primero) en pasar la prueba de Turing,​​ aunque esto es muy controvertido (ver más adelante).

PARRY fue creado por Kenneth Colby en 1972. Era un programa descrito como "ELIZA con carácter".​ Este intentaba simular el comportamiento de un esquizofrénico paranoico usando un acercamiento similar (probablemente más avanzado) al de Weizenbaum. PARRY fue examinado usando una variación de la prueba de Turing con tal de validar el trabajo. Un grupo de psiquiatras experimentados analizaba a un grupo de pacientes reales y computadoras ejecutando el programa PARRY a través de teletipos. A otro grupo de 33 psiquiatras se les enseñaban transcripciones de las conversaciones. A ambos grupos se les pedía indicar qué pacientes eran humanos y cuáles eran computadoras.​ Los psiquiatras fueron capaces de responder correctamente solo 48 % de las veces, un valor consistente con respuestas aleatorias.​

En el siglo XXI, versiones de estos programas (llamados " bots conversacionales") siguieron engañando a la gente. "CyberLover", un programa de malware, acechaba a usuarios convenciéndolos de "revelar información sobre sus identidades o de entrar a un sitio web que introduciría malware a sus equipos".​ El programa surgió como un "riesgo de San Valentín", coqueteando con la gente "buscando relaciones en línea para recabar información personal".​

El texto "Minds, Brains, and Programs" de 1980 escrito por John Searle, proponía el experimento de la "habitación china" y argumentaba que la prueba de Turing no podía usarse para determinar si una máquina podía pensar. Searle observó que software (como ELIZA) podía aprobar la prueba de Turing a través de la manipulación de caracteres que no había entendido. Sin la comprensión no se les puede clasificar realmente como "pensantes" de la misma manera que los humanos, por lo tanto, Searle concluyó que la prueba de Turing no puede probar que una máquina puede pensar.​ Al igual que la prueba de Turing, el argumento de Searle ha sido ampliamente criticado​ al igual que respaldado.​

Argumentos como los de Searle en la filosofía de mente desataron un debate más intenso sobre la naturaleza de la inteligencia, la posibilidad de máquinas inteligentes y el valor de la prueba de Turing que continuó durante las décadas de los 80s y 90s.​ El filósofo fisicalista William Lycan reconoció el avance de las inteligencias artificiales, comenzando a comportarse como si tuvieran mentes. Lycan usa el experimento mental de un robot humanoide llamado Harry que puede conversar, jugar golf, tocar la viola, escribir poesía y por consiguiente consigue engañar a la gente como si fuera una persona con mente. Si Harry fuera humano, sería perfectamente natural pensar que tiene pensamientos o sentimientos, lo que sugeriría que en realidad Harry pueda tener pensamientos o sentimientos aun si es un robot.​​ Para Lycan "no hay ningún problema ni objeción a la experiencia cualitativa en máquinas que no es igualmente un dilema para tal experiencia en humanos"​ (ver Problema de otras mentes).

El Premio Loebner proporciona una plataforma anual para pruebas de Turing prácticas, siendo la primera competición en noviembre de 1991.​ Creada por Hugh Loebner, el Centro de Estudios Conductuales de Cambridge en Massachusetts, Estados Unidos, organizó los premios hasta el año 2003 incluido. Loebner dijo que un motivo por el que se creó la competición era para avanzar el estado de la investigación de IA, al menos en parte, ya que no se había intentado implementar la prueba de Turing después de 40 años de discusión.​

La primera competición del Premio Loebner en 1991, llevó a una discusión renovada sobre la viabilidad de la prueba de Turing y el valor de continuar persiguiéndola en la prensa​ y en la academia.​ El primer concurso lo ganó un programa inconsciente sin ninguna inteligencia identificable que logró engañar a interrogadores ingenuos. Esto sacó a la luz muchas de las deficiencias de la prueba de Turing (discutido más adelante): El programa ganó gracias a que fue capaz de "imitar errores humanos al escribir";​ los interrogadores poco sofisticados fueron fácilmente engañados​ y algunos investigados de IA sintieron que la prueba es una distracción de investigaciones más fructíferas.​

El Premio Loebner evalúa la inteligencia conversacional, los ganadores son, típicamente, bots conversacionales. Las reglas de las primeras instancias de la competición, restringían las conversaciones: cada programa participante y un humano escondido conversaban de un solo tema​ y los interrogadores estaban limitados a una sola pregunta por cada interacción con la entidad. Las conversaciones restringidas fueron eliminadas en la competición de 1995. La interacción entre el evaluador y la entidad ha variado en las diferentes instancias del Premio Loebner. En el Premio Loebner de 2003 en la Universidad de Surrey, cada interrogador tenía permitido interactuar con la entidad por 5 minutos fuera humana o máquina. Entre 2004 y 2007, la interacción permitida era de más de 20 minutos. En 2008, la interacción permitida era de 5 minutos por par porque, el organizador Kevin Warwick, y el coordinador Huma Shah, consideraban que esta debía ser la duración de cualquier prueba por como Turing lo puso en su texto de 1950: "... la correcta identificación después de 5 minutos de cuestionamientos.".​ Ellos sentían que las pruebas largas implementadas anteriormente eran inapropiadas para el estado de las tecnologías conversacionales artificiales.​ Es irónico que la competición del 2008 fue ganada por Elbot de Artificial Solutions, esta no simulaba una personalidad humana sino la de un robot y aun así logró engañar a tres jueces humanos de que era el humano actuando como robot.​

El 7 de junio de 2014 se realizó una competición de la prueba de Turing organizada por Kevin Warwick y Huma Shah para el 60 aniversario de la muerte de Turing y fue llevado a cabo en la Real Sociedad de Londres. Fue ganada por el robot conversacional ruso Eugene Goostman. El robot, durante una serie de conversaciones de 5 minutos de duración, logró convencer al 33 % de los jueces del concurso de que era humano. John Sharkley se incluía entre los jueces, patrocinador del proyecto de ley que promueve el perdón gubernamental a Turing, al profesor de IA Aaron Sloman y Robert Llewellyn, actor de Enano Rojo.​​​​

La competición ha enfrentado críticas,​ primero, solo un tercio de los jueces fue engañado por el ordenador. Segundo, el personaje de computadora aparentaba ser una niña ucraniana de 13 años de edad que aprendió inglés como segundo idioma. El premio requería que un 30 % de los jueces fuera engañado, lo que concuerda con el texto de Turing Computing Machinery and Intelligence. Joshua Tenenbaum, experto en psicología matemática en el MIT, calificó el resultado como nada impresionante.​

El juego de la imitación, como descrito por Alan Turing en "Computing Machinery and Intelligence". El jugador C, por medio de preguntas escritas, intenta determinar cuál de los otros dos jugadores es mujer y cual hombre. El jugador A, el hombre, trata de engañar al jugador C para que yerre su decisión mientras que el jugador B trata de ayudarlo. Figura adaptada de Saygin, 2000.

Saul Traigner argumenta que hay al menos 3 versiones primarias de la prueba de Turing, de las cuales dos son propuestas en "Computing Machinery and Intelligenc e " y otra que el describe como "la interpretación estándar".​ A pesar de que hay controversia en cuanto a si esta "interpretación estándar" fue descrita por Turing o si está basada en la mala interpretación del texto, estas tres versiones no se clasifican como equivalentes​ y sus fortalezas y debilidades son diferentes.​

Huma Shah señala el hecho de que el mismo Turing estaba consternado con la posibilidad de que una máquina pudiera pensar y estaba proporcionando un método simple para examinar esto a través de sesiones de pregunta y respuesta entre humano y máquina.​ Shah argumenta que existe un juego de imitación que Turing pudo haber puesto en práctica de dos maneras diferentes: a) una prueba uno a uno entre el interrogador y la máquina o b) una comparación simultánea entre un humano y una máquina interrogados paralelamente por un mismo interrogador.​ Debido a que la prueba de Turing evalúa la indistinguibilidad en su capacidad de desempeño, la versión verbal naturalmente generaliza a toda la capacidad humana, verbal y no verbal (robótica).​

La prueba del Juego Original de la Imitación, en la cual el jugador A es reemplazado con una computadora. El ordenador tiene el papel de un hombre mientras el jugador B tiene el papel de auxiliar al interrogador. Figura adaptada de Saygin, 2000.

La segunda versión apareció posteriormente en el texto de 1950 de Turing. Similarmente a la Prueba del Juego Original de la Imitación, el papel del jugador A sería realizado por una computadora. Sin embargo, el papel del jugador B sería realizado por un hombre y no una mujer.

"Dirijamos nuestra atención a una computadora digital en específico llamada C. ¿Será verdad que al modificar la computadora para que esta tenga un almacenamiento que aumentara su velocidad de reacción apropiadamente y proporcionándole un programa apropiado, C podrá realizar satisfactoriamente el rol de A en el juego de la imitación con el papel de B hecho por un hombre?".​

En esta versión ambos, el jugador A (la computadora) y el jugador B intentarán guiar al interrogador hacia la respuesta incorrecta.

La comprensión general dicta que el propósito de la prueba de Turing no es determinar específicamente si un ordenador podrá engañar al interrogador haciéndole creer que este es un humano sino su capacidad de imitar al humano.​ Aunque hay cierta disputa sobre cual interpretación es a la que Turing se refería, Sterret cree que era esta​ y por lo tanto combina la segunda versión con esta mientras que otros, como Traiger, no lo hacen​ sin embargo, esto no ha llevado a una interpretación estándar realmente. En esta versión el jugador A es una computadora y el sexo del jugador B es indiferente. El objetivo del interrogador no es determinar cuál de ellos es hombre y cual mujer sino cual es computadora y cual humano.​ El problema fundamental con la interpretación estándar es que el interrogador no puede diferenciar cual respondedor es humano y cual es una máquina. Hay otros problemas en cuanto a la duración pero la interpretación estándar generalmente considera esta limitación como algo que debería ser razonable.

Una pieza vital en cualquier prueba de laboratorio es la existencia de un control. Turing nunca aclara si el interrogador en sus pruebas está al tanto de que uno de los participantes es una computadora. Sin embargo, si hubiera una máquina que tuviera el potencial de pasar la prueba de Turing, sería mejor asumir que un control doble ciego es necesario.

Regresando al Juego Original de la Imitación, Turing establece que solo el jugador A será reemplazado con una máquina, no que el jugador C esté al tanto de este cambio.​ Cuando Colby, FD Hilf, S Weber y AD Kramer examinaron a PARRY, lo hicieron asumiendo que los interrogadores no necesitaban saber que uno o más de los interrogados era una computadora.​ Como Ayse Saygin, Peter Swirski​ y otros han resaltado, esto hace una gran diferencia en la implementación y el resultado de la prueba​ Un estudio experimental examinando violaciones a las máximas conversacionales de Grice usando transcripciones de los ganadores de la prueba (interlocutor escondido e interrogador) uno a uno entre 1994 y 1999, Ayse Saygin observó diferencias significativas entre las respuestas de los participante que sabían que había computadoras involucradas y los que no.​

El poder y atractivo de la prueba de Turing se deriva de su simplicidad. La filosofía de la mente, la psicología y la neurociencia moderna han sido incapaces de proporcionar definiciones para "inteligencia" y "pensamiento" que sean suficientemente precisas y generales como para ser aplicadas a máquinas. Sin estas definiciones, las incógnitas principales de la filosofía de la inteligencia artificial no pueden ser respondidas. La prueba de Turing, aunque imperfecta, al menos proporciona algo que puede ser medido y como tal, es una solución pragmática a una difícil pregunta filosófica.

Para aprobar una prueba de Turing diseñada correctamente, la máquina debe usar lenguaje natural, razón, tener conocimientos y aprender. La prueba puede ser extendida para incluir video como fuente de información junto con una "escotilla" por la que se pueden transferir objetos, esto forzaría a la máquina a probar su habilidad de visión y de robótica al mismo tiempo. En conjunto representan casi todos los problemas que la investigación de inteligencia artificial quisiera resolver.​

La prueba de Feigenbaum está diseñada para usar a su ventaja el rango de temas disponibles para una prueba de Turing. Es una forma limitada del juego de respuesta y pregunta de Turing el cual compara a la máquina contra la habilidad de expertos en campos específicos como la literatura y la química. La máquina Watson de IBM alcanzó el éxito en un show de televisión que hacia preguntas de conocimiento humano a concursantes humanos y a la máquina por igual y al mismo tiempo llamado Jeopardy!.​

Siendo un graduado de matemáticas con honores de Cambridge, se esperaba que Turing propusiera una prueba de inteligencia computacional que requiriera conocimiento experto de algún campo altamente técnico y como resultado necesitaría anticipar un acercamiento diferente. En vez de eso, la prueba que describió en su texto de 1950 solo requiere que la computadora sea capaz de competir exitosamente en un juego de fiestas común, con esto se refiere a que pueda compararse su desempeño con el de un humano típico al responder series de preguntas para aparentar ser la participante femenina.

Dado el estatus de dimorfismo sexual humano como uno de los temas más antiguos, se tiene implícito, en el escenario anterior, que las preguntas realizadas no pueden involucrar conocimientos factuales especializados ni técnicos de procesamiento de información. El reto para la computadora será exhibir empatía por el papel de la mujer al igual que demostrar una característica de sensibilidad estética, cualidades las cuales se muestran en este extracto imaginado por Turing:

Interrogador: ¿Podría X decirme el largo de su cabello?

Participante: Mi cabello está en capas y las hebras más largas son de aproximadamente 9 pulgadas de largo.

Cuando Turing introduce algo de conocimiento especializado a sus diálogos imaginarios, el tema no es matemáticas ni electrónica sino poesía:

Interrogador: En la primera línea de tu soneto se lee: "Podré compararla con un día de verano", ¿acaso no funcionaría "un día de primavera" de igual o mejor manera?

Testigo: No funcionaría.

Interrogador: ¿Qué tal "un día de invierno"? Eso debería funcionar.

Testigo: Si, pero nadie quiere ser comparado con un día de invierno.

Turing no afirmó explícitamente que la prueba de Turing podía ser usada como una medida de la inteligencia, o de cualquier otra cualidad humana. Él quería proporcionar una alternativa clara y comprensible a la palabra "pensar", que posteriormente se pudiera usar para responder ante las críticas sobre la posibilidad de "máquinas pensantes", y sugerir formas para que la investigación siga avanzando. Sin embargo, se ha propuesto el uso de la prueba de Turing como una medida de la "capacidad para pensar" o de la "inteligencia" de una máquina. Esta propuesta ha recibido las críticas de filósofos y científicos de la computación. Esta asume que un interrogador puede determinar si una máquina es "pensante" al comparar su comportamiento con el de un humano. Cada elemento de esta asunción ha sido cuestionado: la confiabilidad del juicio del interrogador, el valor de comparar únicamente el comportamiento y el valor de comparar a la máquina con el humano, es por estas asunciones y otras consideraciones que algunos investigadores de IA cuestionan la relevancia de la prueba de Turing en el campo.

La prueba de Turing no evalúa directamente si una computadora se comporta inteligentemente, solo si se comporta como un ser humano. Ya que el comportamiento humano y un comportamiento inteligente no son exactamente iguales, la prueba puede errar, al medir precisamente la inteligencia, de dos maneras:

Ciertos comportamientos humanos no son inteligentes

La prueba de Turing requiere que la máquina despliegue todos los comportamientos humanos, sin importar el hecho de que sean inteligentes o no. Incluso examina en búsqueda de comportamientos que consideramos, en lo absoluto, inteligentes. Entre ellos se encuentra la susceptibilidad a insultos, la tentación de mentir o, simplemente, errores de escritura. Si una máquina falla al imitar estos comportamientos no inteligentes, reprobaría la prueba.: Esta objeción fue sacada a la luz en una publicación en " The Economist" titulada " Artificial Stupidity " (Estupidez artificial en inglés) poco después de la primera competencia del Premio de Loebner en 1992. El artículo afirmaba que el ganador de la competencia fue, en parte, por la habilidad de la máquina de "imitar errores humanos de escritura".​ El mismo Turing sugirió que los programas añadieran errores a la información que transmitían para parecer "jugadores" del juego.​

Ciertos comportamientos inteligentes son inhumanos

La prueba de Turing no examina comportamientos altamente inteligentes como lo son la habilidad de resolver problemas difíciles o la ocurrencia de ideas originales. De hecho, requiere específicamente decepción por parte del interrogador: si la máquina es más inteligente que un humano, esta debe aparentar no ser "demasiado" inteligente. Si resolviera un problema computacional que es prácticamente imposible para un ser humano, el interrogador sabría que no es humano y como resultado la computadora reprobaría la prueba.

Como no se puede medir la inteligencia que está más allá de la humana, la prueba no puede ser usada para construir o evaluar sistemas que son más inteligentes que los humanos. Por esto se han propuesto varias pruebas alternativas capaces de evaluar un sistema súper inteligente.​

La prueba de Turing evalúa única y estrictamente cómo se comporta el sujeto (o sea, el comportamiento externo de la máquina). En cuanto a esto, se toma una perspectiva conductista o fundamentalista al estudio de la inteligencia. El ejemplo de ELIZA sugiere que una máquina que pase la prueba podría simular el comportamiento conversacional humano siguiendo una simple (pero larga) lista de reglas mecánicas sin pensar o tener mente en lo absoluto.

John Searle ha argumentado que el comportamiento externo no puede ser usado para determinar si una máquina está "realmente" pensando o simplemente "simulando el pensamiento".​ Su habitación china pretende demostrar esto, aunque la prueba de Turing sea una buena definición operacional de la inteligencia, no indica si la máquina tiene una mente, conciencia o intencionalidad. (La intencionalidad es un término filosófico para el poder de los pensamientos de ser "sobre" algo).

No deseo dar la impresión de que no creo en el misterio de la conciencia. Hay, por ejemplo, algo paradójico conectado a cualquier intento de localizarla. Pero no creo que estos misterios necesiten ser resueltos antes de poder responder la pregunta que tratamos en este texto.​

En la práctica, los resultados de la prueba pueden ser fácilmente dominados, no por la inteligencia de la computadora, sino por, las actitudes, la habilidad o la ingenuidad del interrogador.

Shah y Warwick (2009b) demostraron que los expertos son engañados y que la estrategia, "poder" vs "solidaridad" del interrogador influyen en la identificación con la última siendo más exitosa.

Los bots conversacionales como ELIZA han engañado, en repetidas ocasiones, a personas en creer que se comunican con seres humanos. En este caso, el interrogador no estaba al tanto de la posibilidad de que su interacción fuera con una computadora. Para aparentar ser un humano exitosamente, no hay necesidad de que la máquina tenga inteligencia alguna, solo se necesita una similitud superficial al comportamiento humano.

Michael Shermer señala que los seres humanos consistentemente consideran objetos no humanos como humanos siempre que tenga la oportunidad de hacerlo, un error llamado "falacia antropomórfica": hablan con sus vehículos, atribuyen deseos e intenciones a fuerzas naturales (e.g. "la naturaleza odia el vacío") y veneran al solo como un ser humano con inteligencia. Si la prueba de Turing se aplicara a objetos religiosos, entonces las estatuas inanimadas, rocas y lugares aprobarían consistentemente la prueba a lo largo de la historia, según Shermer.[cita requerida] Esta tendencia humana hacia el antropomorfismo, efectivamente reduce la exigencia a la prueba de Turing a menos que se le entrene a los interrogadores a evitarlo.

En primera, hay formas más fáciles de probar un programa. La mayoría de las investigaciones en los campos relacionados con la IA están dedicados a metas más específicas y modestas como la planificación automatizada, reconocimiento de objetos o logísticas. Para probar la inteligencia de los programas al realizar estas tareas, los investigadores simplemente les dan la tarea directamente. Russell y Norvig propusieron una analogía con la historia del vuelo: Los aviones son probados según su habilidad para volar, no comparándolos con aves. Textos de " Ingeniería Aeronáutica" mencionan: "no se debe definir la meta del campo como máquinas voladoras que vuelan tan parecidamente a las palomas que podrían engañar a estas".​

En segunda, la creación de simulaciones de humanos es un problema difícil que no necesita resolverse para cumplir las metas básicas de la investigación de IA. Caracteres humanos creíbles son interesantes para una obra de arte, un juego o una interfaz de usuario sofisticada, pero no tienen lugar en la ciencia de la creación de máquinas inteligentes que resuelven problemas con esta inteligencia.

Numerosos versiones de la prueba de Turing, incluidas las mencionadas anteriormente, han sido debatidas a través de los años.

Una modificación de la prueba de Turing donde los objetivos entre las máquinas y los humanos es una prueba de Turing en reversa. Un ejemplo es empleado por el psicoanalista Wilfren Bion,​ quien tiene una fascinación particular por la "tormenta" que resultó del encuentro de una mente por otra. En su libro del 2000,​ entre otras ideas originales sobre la prueba de Turing, Swirski discute a detalle lo que define como la Prueba de Swirski (básicamente la prueba de Turing en reversa). Él señala que esta supera todas las objeciones comunes de la versión paradigmática.

CAPTCHA es una forma de la prueba de Turing en reversa. Antes de ser capaz de realizar una acción en un sitio web, se le presenta al usuario una serie de caracteres alfanuméricos en una imagen distorsionada y se le pide que lo ingrese en un campo de texto. Esto tiene como propósito la prevención de la entrada de sistemas automatizados comúnmente usados para el abuso del sitio web. La razón detrás de esto es que el software suficientemente sofisticado para leer y reproducir la imagen con precisión no existe aún (o no está disponible para el usuario promedio) por lo que cualquier sistema capaz de pasar la prueba debe ser humano.

El software capaz de solucionar CAPTCHA con precisión al analizar patrones en la plataforma generadora está siendo desarrollado activamente.​ Reconocimiento de Caracteres Ópticos o OCR (por sus siglas en inglés) se encuentra bajo en desarrollo como una solución para la inaccesibilidad de sistemas de CAPTCHA para humanos con discapacidades.

La "Prueba de Turing Total"​ es una variación que añade requerimientos a la prueba tradicional. El interrogador también evalúa las capacidades de percepción del sujeto (requiriendo visión computacional) y la habilidad del sujeto de manipular objetos (requiriendo robótica).​

La Prueba de la Señal de Inteligencia Mínima fue propuesta por Chris McKinstry como la "abstracción máxima de la prueba de Turing",​ en la cual solo se permiten entradas en binario (verdadero/falso o si/no) con el objetivo de enfocarse en la capacidad de pensar. Se eliminan problemas de la conversación textual como la parcialidad antropomorfa, y no requiere la simulación de comportamientos humanos no inteligentes permitiéndole la entrada a sistemas que superan la inteligencia humana. Las preguntas no dependen de otras, sin embargo, esto es similar a una prueba de CI que una interrogación. Típicamente es usada para recolectar información estadística contra la cual se mide el rendimiento de los programas de IA.​

Los organizadores del Premio Hutter creen que la compresión del lenguaje natural es un problema difícil para las inteligencias artificiales equivalente a pasar la prueba de Turing.

La prueba de compresión de información tiene ciertas ventajas sobre la mayoría de las versiones de la prueba de Turing incluyendo:

Da un único número que puede ser usado directamente para comparar cuál de las dos máquinas es más inteligente.

No requiere que la computadora le mienta al juez.

Las desventajas principales de esta prueba son:

No es posible evaluar a los humanos de esta manera.

Se desconoce que puntuación de esta prueba equivale a pasar la prueba de Turing.

Un acercamiento similar al del Premio Hutter que apareció mucho antes al final de la década de los noventa es la inclusión de problemas de compresión en una prueba de Turing extendida,​ o por pruebas completamente derivadas de la Complejidad de Kolmogórov ​ Otras pruebas relacionadas son presentadas por Hernandez-Orallo y Dowe.​

Dos de las mayores ventajas de estas pruebas son su aplicabilidad a inteligencias no humanas y la ausencia de la necesidad de interrogadores humanos.

Turing predijo que las máquinas pasarían la prueba tarde o temprano, de hecho, el estimaba que para el año 2000, las máquinas con al menos 100 MB de almacenamiento podrían engañar a un 30 % de los jueces humanos en una prueba de 5 minutos y que la gente no consideraría la frase "máquina pensante" como contradictoria.​ (En la práctica, desde 2009 a 2012, los robots conversacionales que participaron en el Premio Loebner solo lograron engañar una vez a un juez​ y esto era debido a que el participante humano pretendía ser un robot conversacional)​ Turing también predijo que el aprendizaje de las máquinas serían una parte esencial al construir máquinas poderosas, esta afirmación se considera posible en la actualidad por los investigadores en IA.​

Al extrapolar el crecimiento exponencial de la tecnología a lo largo de varias décadas, el futurista Ray Kurzweil predijo que las máquinas que aprobaran la prueba de Turing serían fabricadas en el futuro próximo. En 1990, Kurzweil definió este futuro próximo alrededor del año 2020,​ para el 2005 cambió su estimado para el año 2029.​

El proyecto " Long Bet Project Nr. 1" es una apuesta de $20 000 USD entre Mitch Kapor (pesimista) y Ray Kurzweil (optimista) sobre la posibilidad de que una máquina pase la prueba de Turing para el año 2029. Durante la prueba de Turing de Long Now, cada uno de los tres jueces realizará entrevistas a cada uno de los cuatro participantes (p. e., la computadora y tres humanos) durante dos horas para un total de 8 horas de entrevistas. La apuesta especifica condiciones a detalle.​

El año 1990 marcó el 40 aniversario de la primera publicación del texto de Turing " Computing Machinery and Intelligence" por lo que se reavivó el interés en este. Dos eventos importantes se llevaron a cabo ese año, el primero fue el Coloquio de Turing con sede en la Universidad de Sussex en abril, este reunió a académicos e investigadores de disciplinas diferentes para discutir sobre la Prueba de Turing en cuanto a su pasado, presente y futuro; el segundo evento fue la competencia anual del Premio Loebner.

Blay Whitby en listo 4 puntos clave en la historia de la prueba de Turing siendo esto: la publicación de "Computing Machinery and Intelligence" en 1950, el anuncio de ELIZA en 1966 por Joseph Weizenbaum, la creación de PARRY por Kenneth Colby y el Coloquio de Turing de 1990.​

En noviembre de 2005, la Universidad de Surrey fue sede de una junta de desarrolladores de entidades conversacionales artificiales​ a la que atendieron los ganadores del Premio Loebner: Robby Garner, Richard Wallace y Rollo Carpenter. Oradores invitados incluyeron a David Hamill, Hugh Loebner (patrocinador del Premio Loebner) Huma Shah.

En paralelo con el Premio Loebner del 2008 con sede en la Universidad de Reading​ la Sociedad para el Estudio de la Inteligencia Artificial y la Simulación del Comportamiento (IASC) fueron anfitriones de un simposio dedicado a discutir la Prueba de Turing, fue organizado por John Barnden, Mark Bishop, Huma Shah y Kevin Warwick ​ Los oradores incluían al director de la Institución Real Susan Greenfield, Selmer Bringsjord, Andrew Hodges (biógrafo de Turing) y Owen Holland (científico de la conciencia). No se llegó a un acuerdo para una prueba de Turing canónica pero Bringsjord señaló que un premio mayor resultaría en la aprobación de la prueba de Turing más rápidamente.

60 años después de su introducción, el debate sobre el experimento de Turing sobre si "¿Pueden las máquinas pensar?" llevó a su reconsideración para la Convención de AISB del siglo XXI, llevada a cabo del 29 de marzo al 1 de abril de 2010 en la Universidad De Monthfort, Reino unido. La IASC es la Sociedad para el Estudio de la Inteligencia Artificial y la Simulación del Comportamiento.​

A lo largo del 2012, una cantidad considerable de eventos para celebrar la vida de Turing y su impacto científico se llevaron a cabo. El grupo Turing100 apoyó estos eventos y organizó una prueba de Turing especial en Bletchley Park el 23 de junio de 2012 para celebrar el aniversario número 100 del natalicio de Turing.

Las últimas discusiones sobre la Prueba de Turing en un simposio con 11 oradores, organizada por Vincent C. Müller (ACT y Oxford) y Aladdin Ayeshm (De Montfort) con Mark Bishop, John Barnden, Alessio Piebe y Pietro Perconti.

1. Turing originally suggested a teleprinter, one of the few text-only communication systems available in 1950.(Turing, 1950, p. 433)

2. (Turing, 1950, p. 442) Turing does not call his idea "Turing test", but rather the "Imitation Game"; however, later literature has reserved the term "Imitation game" to describe a particular version of the test. See #Versions of the Turing test, below. Turing gives a more precise version of the question later in the paper: "[T]hese questions [are] equivalent to this, 'Let us fix our attention on one particular digital computer C. Is it true that by modifying this computer to have an adequate storage, suitably increasing its speed of action, and providing it with an appropriate programme, C can be made to play satisfactorily the part of A in the imitation game, the part of B being taken by a man?'" (Turing, 1950, p. 442)

3. Turing, 1950, pp. 442-454 and see Russell y Norvig (2003, p. 948), where they comment, "Turing examined a wide variety of possible objections to the possibility of intelligent machines, including virtually all of those that have been raised in the half century since his paper appeared."

4. Descartes, René (1996). Discourse on Method and Meditations on First Philosophy. New Haven & London: Yale University Press. pp. 34-5. .

5. Diderot, D. (2007), Pensees Philosophiques, Addition aux Pensees Philosophiques, [Flammarion], p. 68, .

6. Noting that materialism does not necessitate the possibility of artificial minds (for example, Roger Penrose), any more than dualism necessarily precludes the possibility. (See, for example, Property dualism.)

7. The Dartmouth conferences of 1956 are widely considered the "birth of AI".(Crevier, 1993, p. 49)

8. "Intelligent Machinery" (1948) was not published by Turing, and did not see publication until 1968 in:
Evans, A. D. J.; Robertson (1968), Cybernetics: Key Papers, University Park Press.

9. En 1948, trabajando con su antiguo compañero de universidad, DG Champernowne, Turing comenzó a escribir un programa de ajedrez para una computadora que aún no existía y, en 1952, careciendo de un ordenador lo suficientemente poderoso para ejecutar el programa, jugó un juego en el que lo simuló, demorando aproximadamente media hora en cada movimiento. El juego fue grabado y el programa perdió frente al colega de Turing, Alick Glennie, aunque se dice que ganó un juego contra la esposa de Champernowne.

10. There are a large number of arguments against Searle's Chinese room. A few are:

11. M. Bishop & J. Preston (eds.) (2001) Essays on Searle's Chinese Room Argument. Oxford University Press.

12. "Qualitative Experience in Machines " On the Human". nationalhumanitiescenter.org.

13. "Prueba de Turing, on season 4, episode 3". Scientific American Frontiers. PBS. 1993-1994. Archivado desde el original el 2006.

14. "Computer passes Turing Test for first time by convincing judges it is a 13-year-old boy". The Verge.

15. "Turing Test success marks milestone in computing history". University of Reading.

16. Debunking Eugene: Montreal cognitive scientist doubts UK university's Turing test claim CBC Canada "As It Happens" June 10, 2014

17. Adam Mann (9 de junio de 2014). "That Computer Actually Got an F on the Turing Test". Wired.

18. Oppy, Graham & Dowe, David (2011) The Turing Test. Stanford Encyclopedia of Philosophy.

19. R.Epstein, G. Roberts, G. Poland, (eds.) Parsing the Turing Test: Philosophical and Methodological Issues in the Quest for the Thinking Computer. Springer: Dordrecht, Netherlands

20. "These six disciplines," write Stuart J. Russell and Peter Norvig, "represent most of AI." Russell y Norvig, 2003, p. 3

21. Urban, Tim (16 de febrero de 2015). "The AI Revolution: Our Immortality or Extinction". Wait But Why.

22. Smith, G. W. (27 de marzo de 2015). "Art and Artificial Intelligence". ArtEnt. Archivado desde el original el 25 de junio de 2017.

23. Several alternatives to the Turing test, designed to evaluate machines more intelligent than humans:

Jose Hernandez-Orallo (2000), "Beyond the Turing Test", Journal of Logic, Language and Information 9 (4): 447-466, doi:10.1023/A:1008367325700..

Shane Legg and Marcus Hutter (2007), "Universal Intelligence: A Definition of Machine Intelligence" (PDF), Minds and Machines 17 (4): 391-444, doi:10.1007/s11023-007-9079-x, archivado desde el original el 18 de junio de 2009..

Hernandez-Orallo, J; Dowe, D L (2010), "Measuring Universal Intelligence: Towards an Anytime Intelligence Test", Artificial Intelligence Journal 174 (18): 1508-1539, doi:10.1016/j.artint.2010.09.006..

24. Warwick,K. and Shah,H., "Human Misidentification in Turing Tests", Journal of Experimental and Theoretical Artificial Intelligence, DOI:10.1080/0952813X.2014.921734, 2014

25. McCarthy, John (1996), "The Philosophy of Artificial Intelligence", What has AI in Common with Philosophy?.

26. McCorduck, 2004, pp. 503-505,Feigenbaum, 2003. The subject matter expert test is also mentioned in Kurzweil (2005)

27. McKinstry, Chris (1997), "Minimum Intelligent Signal Test: An Alternative Turing Test", Canadian Artificial Intelligence (41).

28. Jose Hernandez-Orallo (2000), "Beyond the Turing Test", Journal of Logic, Language and Information 9 (4): 447-466, doi:10.1023/A:1008367325700..

29. An Approximation of the Universal Intelligence Measure, Shane Legg and Joel Veness, 2011 Solomonoff Memorial Conference

30. "Copia archivada". Archivado desde el original el 30 de diciembre de 2010.

Bibliografía

"Artificial Stupidity", The Economist 324 (7770), 1 de septiembre de 1992: 14.

Bion, W.S. (1979), "Making the best of a bad job", Clinical Seminars and Four Papers, Abingdon: Fleetwood Press..

Bowden, Margaret A. (2006), Mind As Machine: A History of Cognitive Science, Oxford University Press, .

Colby, K. M.; Hilf, F. D.; Weber, S.; Kraemer, H. (1972), "Turing-like indistinguishability tests for the validation of a computer simulation of paranoid processes", Artificial Intelligence 3: 199-221, doi:10.1016/0004-3702(72)90049-5.

Harnad, Stevan (2004), "The Annotation Game: On Turing (1950) on Computing, Machinery, and Intelligence", en Epstein Epstein, Robert Robert; Peters, Grace, eds., The Turing Test Sourcebook: Philosophical and Methodological Issues in the Quest for the Thinking Computer, Klewer.

Haugeland, John (1985), Artificial Intelligence: The Very Idea, Cambridge, Mass.: MIT Press..

Hayes, Patrick; Ford, Kenneth (1995), "Turing Test Considered Harmful", Proceedings of the Fourteenth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI95-1), Montreal, Quebec, Canada.: 972-997.

Heil, John (1998), Philosophy of Mind: A Contemporary Introduction, London and New York: Routledge, .

Hinshelwood, R.D. (2001), Group Mentality and Having a Mind: Reflections on Bion's work on groups and on psychosis.

Moor Moor, James James, ed. (2003), The Turing Test: The Elusive Standard of Artificial Intelligence, Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, .

Penrose, Roger (1989), The Emperor's New Mind: Concerning Computers, Minds, and The Laws of Physics, Oxford University Press, .

Russell, Stuart J.; Norvig, Peter (2010), Artificial Intelligence: A Modern Approach (3ª edición), Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, .

Saygin, A. P.; Cicekli, I.; Akman, V. (2000), "Turing Test: 50 Years Later", Minds and Machines 10 (4): 463-518, doi:10.1023/A:1011288000451, archivado desde el original el 9 de abril de 2011.. Reprinted in Moor (2003, pp. 23-78).

Saygin, A.P.; Roberts, Gary; Beber, Grace (2008), Comments on "Computing Machinery and Intelligence" by Alan Turing., en Epstein, R.; Roberts, G.; Poland, G., eds., "Parsing the Turing Test", Parsing the Turing Test: Philosophical and Methodological Issues in the Quest for the Thinking Computer (Dordrecht, Netherlands: Springer), Bibcode:2009pttt.book.....E, , doi:10.1007/978-1-4020-6710-5.

Searle, John (1980), "Minds, Brains and Programs", Behavioral and Brain Sciences 3 (3): 417-457, doi:10.1017/S0140525X00005756.. Page numbers above refer to a standard pdf print of the article. See also Searle's original draft.

Shah, Huma (15 de enero de 2009), Winner of 2008 Loebner Prize for Artificial Intelligence, Conversation, Deception and Intelligence..

Shah, Huma (16 de octubre de 2010), Deception-detection and machine intelligence in practical Turing tests.

Shah, Huma (2011), Turing's Misunderstood Imitation Game and IBM's Watson Success.

Shah, Huma; Warwick, Kevin (2009a), "Emotion in the Turing Test: A Downward Trend for Machines in Recent Loebner Prizes", en Vallverdú, Jordi Jordi; Casacuberta, David, eds., Handbook of Research on Synthetic Emotions and Sociable Robotics: New Applications in Affective Computing and Artificial Intelligence, Information Science, IGI, .

Shah, Huma; Warwick, Kevin (16 de junio de 2010), "Hidden Interlocutor Misidentification in Practical Turing Tests", Minds and Machines 20 (3): 441-454, doi:10.1007/s11023-010-9219-6.

Shah, Huma; Warwick, Kevin (16 de abril de 2010), "Testing Turing's Five Minutes Parallel-paired Imitation Game", Kybernetes Turing Test Special Issue 4 (3): 449, doi:10.1108/03684921011036178, archivado desde el original el 26 de septiembre de 2012.

Shieber, Stuart M. (1994), "Lessons from a Restricted Turing Test", Communications of the ACM 37 (6): 70-78, doi:10.1145/175208.175217.

. (reprinted in The Turing Test: The Elusive Standard of Artificial Intelligence edited by James H. Moor, Kluwer Academic 2003) ISBN 1-4020-1205-5

Sundman, John (26 de febrero de 2003), "Artificial stupidity", , archivado desde el original el 7 de marzo de 2008.

Thomas, Peter J. (1995), The Social and Interactional Dimensions of Human-Computer Interfaces, Cambridge University Press, .

Swirski, Peter (2000), Between Literature and Science: Poe, Lem, and Explorations in Aesthetics, Cognitive Science, and Literary Knowledge, McGill-Queen's University Press, .

. (reprinted in The Turing Test: The Elusive Standard of Artificial Intelligence edited by James H. Moor, Kluwer Academic 2003) ISBN 1-4020-1205-5

Zylberberg, A.; Calot, E. (2007), "Optimizing Lies in State Oriented Domains based on Genetic Algorithms", Proceedings VI Ibero-American Symposium on Software Engineering: 11-18, .

Weizenbaum, Joseph (16 de enero de 1966), "ELIZA - A Computer Program For the Study of Natural Language Communication Between Man And Machine", Communications of the ACM 9 (1): 36-45, doi:10.1145/365153.365168.

Whitby, Blay (1996), "The Turing Test: AI's Biggest Blind Alley?", en Millican, Peter & Clark, Andy, ed., Machines and Thought: The Legacy of Alan Turing 1, Oxford University Press, pp. 53-62, .

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Prueba de Turing - Wikipedia, la enciclopedia libre

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La prueba de Turing o test de Turing es una herramienta de evaluación de la capacidad de una máquina para exhibir un comportamiento inteligente similar al de un ser humano o indistinguible de este. Alan Turing propuso que un humano examinara conversaciones en lenguaje natural entre un humano y una máquina diseñada para generar respuestas similares a las de un humano.

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En este enlace tienes una versión muy simplificada de lo que sería un test de Turing. ¿Crees que eres capaz de identificar a la 'máquina'?

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UMH Sapiens | Revista de divulgación científica de la Universidad Miguel Hernández de Elche

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"Propongo considerar la pregunta, ¿Las máquinas pueden pensar?". Así comienza uno de los artículos científicos sobre Inteligencia Artificial más conocidos, el que propone el Juego de la Imitación (ahora llamado " Test de Turing " en alusión a su creador, quien lo ideó en 1950). Responder a esta pregunta requiere algo tan complicado como definir lo que es una "máquina" y lo que es "pensar".

Para simplificar este problema, Alan Mathison Turing propuso una alternativa en forma de juego. Implica a tres jugadores, un hombre (A), una mujer (B) y un interrogador (C) de cualquier sexo. El objetivo del juego es que el interrogador descubra cuál de las otras dos personas es el hombre y cuál es la mujer. Para ello, puede hacerles cualquier pregunta y recibirá una respuesta escrita a máquina. Ahora bien, ¿qué ocurre si el sujeto A es una máquina? La hipótesis de Turing es que una computadora puede llamarse inteligente si es capaz de engañar a un humano y hacerle creer que ella también es humana. Cada día, millones de personas utilizan una versión modernizada del test de Turing, llamada Captcha, que sirve para distinguir entre humanos y ordenadores.

Estatua de Alan Turing en el Bletchley Park (Inglaterra). Fuente: Wikimedia Commons.

Michael Barclay y sus colegas de la Universidad de Exeter (Reino Unido), razonaron que una tarea "simple" de descripción visual podría usarse para evaluar la inteligencia de una máquina en comparación con la humana, y así mejorar el test de Turing. En este test todas las respuestas son correctas pero, según la que se elija, indica una forma diferente de registrar y expresar la información visual. Para las personas, mirar y decir lo que vemos es una tarea intuitiva pero a las máquinas les cuesta mucho más. ¿Por qué no compruebas si tú eres capaz de notar la diferencia entre lo que contestaría una persona o lo que contestaría un robot?
Si no puedes ver el test a continuación, refresca la página.
¿Qué puntuación has obtenido? ¿Eres un robot? Un 100% de aciertos significa que has identificado correctamente todas las respuestas humanas. Cada fallo indica que, las que pensabas que eran respuestas humanas, en realidad son las que daría una máquina. Si es así, no te asustes, es normal que en algunos casos los límites humano-robot en los resultados sean difusos. De hecho, más que en las diferencias, en las similitudes está lo verdaderamente interesante. Esta prueba, aunque sencilla, abre la puerta a muchas preguntas que la comunidad científica lleva décadas planteándose: ¿es posible crear una máquina con una inteligencia equiparable a la del ser humano?

Inteligencia artificial
Las redes neuronales profundas pueden conducir un coche, traducir un texto o diagnosticar a un paciente. Estos algoritmos son muy sofisticados, pero la comunidad investigadora no tiene claro si pueden llamarse "inteligentes". A estas técnicas se les llama "inteligencia débil", porque solo se les da bien una tarea en concreto. Todavía no se ha conseguido desarrollar una inteligencia artificial que abarque todas las capacidades del cerebro humano. Algunos argumentan que es imposible. Pero otros impulsores de la IA, más optimistas, creen que la explosión del conocimiento digital es la mecha necesaria para entrenar una inteligencia artificial completa.

Una persona solo puede leer libros, como máximo, 24 horas al día. Sin embargo, un ordenador podría leer y aprender el contenido de 24 libros por segundo. Ahora, las inteligencias artificiales tienen a su disposición la Wikipedia, Youtube y todo un universo digital de conocimiento. En 2011, la inteligencia artificial Watson desarrollada por IBM se presentó al concurso de televisión Jeopardy! en el que se requieren amplios conocimientos culturales y habilidad para la estrategia. Watson ganó un millón de dólares en dos días y derrotó a los campeones del juego. En la pregunta de la victoria, otro concursante escribió en su pizarra de respuestas: "Quiero ser el primero en dar la bienvenida a nuestros nuevos amos, los ordenadores".

Watson participando en Jeopardy! Fuente: Wikimedia Commons.

Seguro que ya conoces tecnologías que imitan el comportamiento humano en sus respuestas. Los asistentes de voz y asesores virtuales como Alexa o Siri son ejemplos del día a día. Es cierto que están limitados a los servicios que ofrecen, como sucede con los chatbots de atención al cliente en las páginas web de comercios online, pero cada vez son más creativos y capaces. Existen multitud de chatbots diseñados para intentar mantener una conversación lo más abierta y libre posible, como Cleverbot ( cleverbot.com). Aunque no se le da demasiado bien mantener el hilo de forma continuada, idea respuestas e incluso intenta tomarte el pelo. ¿Qué piensas? ¿Te da la sensación de una conversación auténtica?

Utilizando interrogatorios como los que hemos explicado, pregunta a pregunta, puede acabar descubriéndose la identidad del robot si no se conoce de antemano. Pero los estudios no terminan ahí. No se trata solo de encontrar los límites de la inteligencia de las máquinas, sino de superarlos hasta que resulten lo más indistinguibles y lo menos artificiales posibles. El fin de la mayoría de estas pruebas es localizar los puntos débiles y crear versiones mejoradas de IA capaces de solucionar nuevos problemas y ser impostores más eficientes.

Cada vez son necesarios métodos más sofisticados para diferenciar acciones automatizadas de las dirigidas por personas. Aun así, de momento sigue habiendo ámbitos demasiado "humanos" para que una máquina pueda reproducirlos sin quedar en evidencia. Pero quien ríe último ríe mejor, y los progresos de los algoritmos, alimentados a base de una dieta de datos masivos, reducen cada vez más la brecha. Si estos pasos nos conducen a una distopía en la que seamos sustituidos por una especie superior, autónoma y con una mente equiparable a la humana, es un tema que dejamos para otra publicación. Puede que de momento sintamos tanta seguridad frente a estos "imitadores" porque solo somos conscientes de su identidad cuando los destapamos, pero no cuando nos engañan. ¿Podrías asegurar que este post, por ejemplo, no ha sido redactado por un robot? Quién sabe...

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La "" nace como fruto de la colaboración de un consorcio de 12 entidades: Universidad Miguel Hernández de Elche, Universidad de Alicante, Universitat de València, Universitat Politècnica de València, Universitat Jaume I, Universidad de Murcia, Universidad Politécnica de Cartagena, Fundación Fisabio, Fundación Séneca - Agencia de Ciencia y Tecnología de la Región de Murcia, INCLIVA y el Consejo Superior de Investigaciones Científicas, bajo la coordinación de El Caleidoscopio y con el patrocinio de la Generalitat Valenciana a través de Fundación de la C.V. para el Fomento de Estudios Superiores (FFES), la Casa Mediterráneo, Las Naves y Distrito Digital de la Comunitat Valenciana.

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diferencias entre la inteligencia humana y la de los robots

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¿Eres un robot? Aprueba el Test de Turing | UMH Sapiens

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¿Las máquinas pueden pensar? ¿Y engañarnos? Descubre las investigaciones sobre los límites entre la inteligencia de las máquinas y la de los humanos.

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El debate filosófico de los últimos 70 años alrededor de los robots y las inteligencias artificiales no se puede entender sin el test de Turing. "¿Pueden pensar las máquinas?" o más concretamente "¿pueden las máquinas hacer, lo que nosotros (como entidades pensantes) hacemos?". Para obtener respuesta se propuso someter a las IAs y las máquinas a un juego de imitación. Una prueba para ver si las máquinas podían pasar por humanos. Lamentablemente, desde hace años este test está completamente obsoleto. Estas son las alternativas.

El test de Lovelace 2.0. En 2001, Mark Riedl, profesor del Instituto Tecnológico de Georgia, diseñó una nueva prueba, con nombre inspirado en la famosa matemática. Y en 2014 lo actualizó. Mientras el test de Turing se basa en si una máquina es capaz de imitar a los humanos, la prueba de Lovelace se centra en el aspecto creativo.

Para superar el test, la IA debe ser capaz de escribir una historia de ficción, crear un poema o elaborar una pintura y obtener la aprobación de los examinadores. Esto requiere de tareas complejas como entender los tamaños relativos o la mezcla de conceptos. Sin embargo, recientemente con el boom de las IAs generativas como Stable Diffusion o ChatGPT ya hemos visto que son capaces de pasar el test con facilidad.

La prueba de esquemas de Winograd. Terry Winograd, profesor de psicología e inteligencia artificial de la Universidad de Stanford, propuso una prueba que consiste en resolver anáforas. En este caso identificar el antecedente de un pronombre ambiguo. Con esto el test pretende poner a prueba el procesamiento del lenguaje natural. Las máquinas son buenas a la hora de resolver preguntas o cuestiones que pueden entenderse como un algoritmo, pero cuando el lenguaje es más cotidiano, muchas de ellas fallan.

El ejemplo original es el siguiente: "Los concejales de la ciudad negaron a los manifestantes la autorización porque ellos [temían/defendían] la violencia". La pregunta es si "ellos" se refiere a los concejales o a los manifestantes. Para pasar la prueba, la máquina debe identificar la relación entre los distintos elementos y entender el contexto subyacente, que no se especifica directamente. Como esta frase, existen centenares similares. Hoy en día estos esquemas son la base de benchmarks como GLUE ('General Language Understanding Evaluation').

Test de Eugene. Eugene Goostman fue uno de los primeros en demostrar que el test de Turing estaba obsoleto. En su lugar propuso una serie de test donde se ponga a prueba las capacidades de las máquinas en campos como la visión artificial o el reconocimiento del habla. Entre las pruebas estaría desde descifrar el significado de un vídeo o algo tan "humano" como montar un mueble.

Puede parecer un proceso mecánico, pero la máquina debe identificar las partes del mueble, entender las instrucciones y finalmente montarlo. Si las IAs quieren hacerse pasar por humanos, más les vale empezar por Ikea.

Test de Marcus. En un artículo en New Yorker, el profesor de psicología de la Universidad de Nueva York, Gary Marcus, describió una alternativa al test de Turing. En este caso centrándose en otra capacidad muy humana: el humor.

La prueba de Marcus consiste en darle a la IA un programa de televisión y que nos diga cuándo deberíamos reírnos. O darle un documental de guerra y que nos describa las motivaciones políticas. Entender el sarcasmo, la ironía y el humor es el test que Marcus cree que las máquinas deberían ser capaces de pasar para poder asemejarse a los humanos. Para sorpresa de pocos, incluso esta barrera está siendo superada.

Los clásicos CAPTCHA. Los hemos visto en centenares de webs. Son el filtro antispam más conocido y con el paso del tiempo han ido evolucionando a distintas formas. Son una prueba muy eficaz ( aunque cada vez menos) para detectar si es un bot o es una persona humana quien intenta acceder.

Estos CAPTCHA son ejemplos de lo que se conoce como test de Turing en reversa. La propuesta surge en los años 2000 y viene descrito por el profesor Peter Swirski. El desafío para las máquinas viene de intentar entender un concepto cuando los elementos están desordenados o directamente distorsionados. Para resolver muchos CAPTCHA hace falta mente abierta e incluso imaginación para relacionar conceptos. Un tipo de pruebas donde las IA, que trabajan con parámetros fijos, pueden tener dificultades.

Prueba de Feigenbaum. En su libro 'La Singularidad está cerca', Raymond Kurzweil recoge una alternativa al test de Turing propuesta por Edward Feigenbaum en 2003. La prueba consiste en elegir una materia concreta e intentar que la IA se haga pasar por un experto en ese campo. Si el humano no logra detectarlo, la máquina pasa la prueba. Aquí entramos desde la complejidad de la materia hasta las peculiaridades menos conocidas. E incluso poder describir temas de ese campo con autoridad y coherencia.

El test definitivo: la prueba de Ebert. En este caso no es un psicoanalista ni un ingeniero el que propuso la prueba, sino el crítico de cine Robert Ebert. Se da el caso que Ebert perdió la voz tras una cirugía y utilizado un sintetizador de voz. Y aquí es donde viene la prueba: el desafío es una máquina que sepa replicar las entonaciones humanas, sincronizar bien las palabras y lo más complicado: ser capaz de hacer a la gente reír.

Para que una IA logre hacernos reír no basta simplemente con elegir un chiste de una base de datos. Debe ser capaz de transmitir, de emocionar, de aportar algo original y novedoso. Probablemente de todas las alternativas al test de Turing, la prueba de Ebert es la más complicada de pasar.
Imagen generada con Midjourney por Enrique Pérez

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El test de Turing ya no sirve: siete pruebas alternativas para comprobar que una IA no es un humano

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El debate filosófico de los últimos 70 años alrededor de los robots y las inteligencias artificiales no se puede entender sin el test de Turing. "¿Pueden pensar las máquinas?" o más concretamente "¿pueden las máquinas hacer, lo que nosotros (como entidades pensantes) hacemos?".