{"id":376,"date":"2011-09-21T05:26:23","date_gmt":"2011-09-21T05:26:23","guid":{"rendered":"https:\/\/www.techopedia.com\/pp\/?post_type=definition&p=376"},"modified":"2024-09-03T15:17:09","modified_gmt":"2024-09-03T15:17:09","slug":"test-turinga","status":"publish","type":"definition","link":"https:\/\/www.techopedia.com\/pl\/slowniczek\/test-turinga","title":{"rendered":"Test Turinga"},"content":{"rendered":"

Co to jest test Turinga?<\/span><\/h2>\n

Test Turinga jest narz\u0119dziem do oceny sztucznej inteligencji (AI)<\/a>, kt\u00f3re w 1950 roku wprowadzi\u0142 dr Alan Turing, brytyjski matematyk i informatyk. Turing szuka\u0142 odpowiedzi na pytanie: \u201eCzy maszyny mog\u0105 my\u015ble\u0107?\u201d.<\/p>\n

Zamiast zag\u0142\u0119bia\u0107 si\u0119 w filozoficzne pytanie, co oznacza \u201emy\u015blenie\u201d, Turing przeformu\u0142owa\u0142 problem i zaproponowa\u0142 konkretny test operacyjny: je\u015bli maszyna potrafi na\u015bladowa\u0107 ludzkie reakcje na tyle przekonuj\u0105co, by oszuka\u0107 cz\u0142owieka, to dla wszystkich praktycznych cel\u00f3w mo\u017cna za\u0142o\u017cy\u0107, \u017ce \u201emy\u015bli\u201d. Przedstawiona przez niego strategia sta\u0142a si\u0119 jednym z najwcze\u015bniejszych wska\u017anik\u00f3w oceny inteligencji maszynowej.<\/p>\n

Aby zebra\u0107 dane jako\u015bciowe na temat inteligencji maszyn, Turing zaproponowa\u0142 gr\u0119 opart\u0105 na zapytaniach. Sta\u0142a si\u0119 ona p\u00f3\u017aniej znana jako \u201egra w na\u015bladownictwo\u201d (Imitation Game) lub, bardziej powszechnie, \u201etest Turinga\u201d.<\/p>\n

Co to jest Imitation Game?<\/span><\/h2>\n

Test Turinga na inteligencj\u0119 maszyn opiera si\u0119 na grze towarzyskiej, kt\u00f3ra by\u0142a popularna w epoce wiktoria\u0144skiej. Oryginalna gra tajemnic wymaga\u0142a udzia\u0142u trzech os\u00f3b: m\u0119\u017cczyzny, kobiety i s\u0119dziego. W przypadku s\u0119dziego p\u0142e\u0107 nie mia\u0142a znaczenia. M\u0119\u017cczyzna i kobieta byli umieszczani w jednym pokoju, a s\u0119dzia w innym.<\/p>\n

S\u0119dzia rozpoczyna\u0142 gr\u0119 \u2013 zadawa\u0142 seri\u0119 pyta\u0144 i prosi\u0142 uczestnik\u00f3w o napisanie (lub wprowadzenie) odpowiedzi. Aby utrudni\u0107 gr\u0119, jednemu z uczestnik\u00f3w pozwalano k\u0142ama\u0107 i zmy\u015bla\u0107 odpowiedzi, a od drugiego wymagano wy\u0142\u0105cznie prawdy. Celem gry by\u0142o to, aby s\u0119dzia prawid\u0142owo odgad\u0142, kt\u00f3re odpowiedzi zosta\u0142y udzielone przez m\u0119\u017cczyzn\u0119, a kt\u00f3re przez kobiet\u0119.<\/p>\n

\"test<\/p>\n

Jak dzia\u0142a test Turinga?<\/span><\/h2>\n

W swoim artykule pt. \u201eComputing Machinery and Intelligence<\/a>\u201d z 1950 roku Turing przedstawi\u0142 swoj\u0105 wersj\u0119 Imitation Game. Ta odmiana r\u00f3wnie\u017c wymaga\u0142a s\u0119dziego i dw\u00f3ch uczestnik\u00f3w. Co jednak istotne, w tym przypadku jeden z uczestnik\u00f3w by\u0142by cz\u0142owiekiem, a drugi \u2013 maszyn\u0105 obliczeniow\u0105.<\/p>\n

Zasadniczo wersja gry Turinga by\u0142a pioniersk\u0105 pr\u00f3b\u0105 ustanowienia praktycznego miernika inteligencji maszyn, kt\u00f3ra omija\u0142a filozoficzne pytanie: co to znaczy \u201emy\u015ble\u0107\u201d. Turing zaproponowa\u0142, \u017ce je\u015bli s\u0119dzia nie potrafi wiarygodnie odr\u00f3\u017cni\u0107 odpowiedzi maszyny od odpowiedzi cz\u0142owieka, mo\u017cna za\u0142o\u017cy\u0107, \u017ce maszyna demonstruje procesy my\u015blowe i posiada inteligencj\u0119 podobn\u0105 do ludzkiej.<\/p>\n

Dok\u0142adne kryteria okre\u015blania inteligencji maszyny zawsze by\u0142y przedmiotem debaty. W oparciu o rzeczony artyku\u0142 cz\u0119sto argumentowano jednak, \u017ce je\u015bli s\u0119dzia wierzy, i\u017c komunikuje si\u0119 z innym cz\u0142owiekiem przez co najmniej 70% czasu \u2013 podczas gdy w rzeczywisto\u015bci rozmawia z programem komputerowym \u2013 tw\u00f3rcy mog\u0105 stwierdzi\u0107, \u017ce ich oprogramowanie AI przesz\u0142o test Turinga.<\/p>\n

\"rezultat<\/p>\n

Dlaczego test Turinga jest tak wa\u017cny?<\/span><\/h2>\n

Test Turinga jest wa\u017cny pod wzgl\u0119dem historycznym, poniewa\u017c przeni\u00f3s\u0142 debat\u0119 z pytania: \u201eCzy maszyny mog\u0105 my\u015ble\u0107?\u201d na inne: \u201eCzy mog\u0105 na\u015bladowa\u0107 ludzk\u0105 rozmow\u0119?\u201d. Ta zmiana zapewni\u0142a powstaj\u0105cej spo\u0142eczno\u015bci informatycznej pragmatyczne ramy do oceny post\u0119p\u00f3w.<\/p>\n

Na przestrzeni lat Turing test wywo\u0142ywa\u0142 wiele spor\u00f3w w\u015br\u00f3d informatyk\u00f3w, filozof\u00f3w i psycholog\u00f3w poznawczych. Jego trwa\u0142o\u015b\u0107 le\u017cy w mo\u017cliwo\u015bci stanowienia zar\u00f3wno technicznego wska\u017anika, jak i filozoficznego narz\u0119dzia do badania i dyskusji na temat tego, czy maszyna kiedykolwiek mo\u017ce by\u0107 naprawd\u0119 inteligentna.<\/p>\n

Wykorzystanie konwersacji jako g\u0142\u00f3wnego kryterium inteligencji mimowolnie zaw\u0119zi\u0142o jednak poj\u0119cie inteligencji. Ponadto zanegowa\u0142o znaczenie innych jej rodzaj\u00f3w, takich jak inteligencja emocjonalna, przestrzenna czy tw\u00f3rcza.<\/p>\n

Dzi\u0119ki dzisiejszym post\u0119pom, jakie odnotowa\u0142y sieci neuronowe i uczenie maszynowe (ML), coraz \u0142atwiej mo\u017cna tworzy\u0107 chatboty z architekturami, kt\u00f3re dok\u0142adnie na\u015bladuj\u0105 wzorce z danych szkoleniowych. Na przyk\u0142ad ChatGPT-4<\/a> i Google Bard do\u015b\u0107 biegle radz\u0105 sobie w konwersacji na wiele przer\u00f3\u017cnych temat\u00f3w. W wielu przypadkach generuj\u0105 odpowiedzi, kt\u00f3rych nie da si\u0119 odr\u00f3\u017cni\u0107 od ludzkich.<\/p>\n

Nie musi to jednak oznacza\u0107, \u017ce chatbot jest inteligentny. W d\u0142ugotrwa\u0142ych interakcjach du\u017ce modele j\u0119zykowe, kt\u00f3re obs\u0142uguj\u0105 chatboty, mog\u0105 mie\u0107 halucynacje<\/a> i generowa\u0107 niesp\u00f3jne, sprzeczne lub nielogiczne wyniki.<\/p>\n

Pocz\u0105tkowe zastrze\u017cenia do testu Turinga<\/span><\/h2>\n

Warto podkre\u015bli\u0107, \u017ce cho\u0107 Turing obecnie uchodzi za wizjonera, za \u017cycia uwa\u017cano go za do\u015b\u0107 kontrowersyjn\u0105 osob\u0119<\/a>, a jego praca nie zawsze by\u0142a doceniana. Wielu naukowc\u00f3w i teolog\u00f3w w\u0105tpi\u0142o, by maszyny mog\u0142y kiedykolwiek na\u015bladowa\u0107 ludzkie my\u015blenie. Co wi\u0119cej, do\u015b\u0107 radykalne pomys\u0142y Turinga dotycz\u0105ce inteligencji maszyn wywo\u0142a\u0142y wiele burzliwych debat filozoficznych i teologicznych.<\/p>\n

Turing przewidzia\u0142 jednak zastrze\u017cenia do swoich pomys\u0142\u00f3w i przedstawi\u0142 kontrargumenty, kt\u00f3re wyja\u015bnia\u0142y, dlaczego jego zdaniem maszyny mog\u0105 na\u015bladowa\u0107 ludzkie my\u015bli. Przekonanie to zosta\u0142o uzasadnione w tezie Churcha-Turinga<\/a>.<\/p>\n

Teza Churcha-Turinga sugeruje, \u017ce ka\u017cde obliczenie lub problem matematyczny, kt\u00f3ry cz\u0142owiek potrafi rozwik\u0142a\u0107 przy u\u017cyciu okre\u015blonego zestawu instrukcji, mo\u017ce zosta\u0107 rozwi\u0105zany tak\u017ce przez maszyn\u0119. Koncepcja sta\u0142a si\u0119 podstaw\u0105 wsp\u00f3\u0142czesnej informatyki.<\/p>\n

Maszyna Turinga a uniwersalna maszyna Turinga<\/span><\/h2>\n

Turing po raz pierwszy wprowadzi\u0142 poj\u0119cie inteligencji maszynowej (machine intelligence) w swoim artykule \u201eOn Computable Numbers, with an Application to the Entscheidung’s Problem<\/a>\u201d z 1936 roku. Przedstawi\u0142 w nim proste urz\u0105dzenie teoretyczne, kt\u00f3re w zasadzie mog\u0142oby obliczy\u0107 dowoln\u0105 sekwencj\u0119 liczb, je\u015bli otrzyma odpowiednie instrukcje.<\/p>\n

Maszyna Turinga (TM) to abstrakcyjny model matematyczny do oblicze\u0144. W umy\u015ble Turinga jego wyimaginowana maszyna sk\u0142ada\u0142a si\u0119 z niesko\u0144czonej ta\u015bmy podzielonej na kom\u00f3rki, ruchomej g\u0142owicy ta\u015bmy, kt\u00f3ra mo\u017ce porusza\u0107 si\u0119 w lewo lub w prawo, oraz zestawu stan\u00f3w i regu\u0142, kt\u00f3re dyktowa\u0142y, w jaki spos\u00f3b g\u0142owica ta\u015bmy odczytuje i zapisuje informacje na ta\u015bmie. Przewidywa\u0142 on, \u017ce ka\u017cda maszyna Turinga b\u0119dzie zaprojektowana do wykonywania okre\u015blonego zadania lub obliczenia.<\/p>\n

Zaproponowa\u0142 r\u00f3wnie\u017c uniwersaln\u0105 maszyn\u0119 Turinga. By\u0142by to specjalny rodzaj maszyny Turinga, kt\u00f3ra mo\u017ce symulowa\u0107 ka\u017cd\u0105 inn\u0105 maszyn\u0119 Turinga. Gdy UTM otrzyma\u0142aby opis innej maszyny Turinga (i jej dane wej\u015bciowe), teoretycznie mog\u0142aby wykorzysta\u0107 te informacje jako w\u0142asne dane wej\u015bciowe.<\/p>\n

Koncepcja Uniwersalnej Maszyny Turinga wprowadzi\u0142a ide\u0119, \u017ce jedna maszyna obliczeniowa mo\u017ce symulowa\u0107 dowoln\u0105 maszyn\u0119 obliczeniow\u0105, je\u015bli otrzyma odpowiednie dane wej\u015bciowe. Sta\u0142o si\u0119 to podstaw\u0105 dzisiejszych program\u00f3w komputerowych i wa\u017cnym krokiem w rozwoju komputer\u00f3w og\u00f3lnego przeznaczenia.<\/p>\n

Czy test Turinga jest nadal istotnym narz\u0119dziem oceny?<\/span><\/h2>\n

Test Turinga jest dzi\u015b uwa\u017cany przede wszystkim za historyczne narz\u0119dzie do oceny sztucznej inteligencji.<\/p>\n

Jest jednak nadal omawiany ze wzgl\u0119du na jego wp\u0142yw na badania nad sztuczn\u0105 inteligencj\u0105. Zasadniczo Turing przeni\u00f3s\u0142 filozoficzne pytanie \u201eczy maszyny mog\u0105 my\u015ble\u0107?\u201d na inne, na kt\u00f3re mo\u017cna by\u0142o udzieli\u0107 odpowiedzi popartej danymi.<\/p>\n

Jest to wa\u017cne, poniewa\u017c na nowe pytanie (\u201eCzy maszyny mog\u0105 zachowywa\u0107 si\u0119 w spos\u00f3b nieodr\u00f3\u017cnialny od ludzi podczas rozmowy?\u201d) mo\u017cna jednoznacznie odpowiedzie\u0107 przy wykorzystaniu metody badawczej.<\/p>\n

Ta subtelna, lecz g\u0142\u0119boka zmiana perspektywy wywar\u0142a ogromny wp\u0142yw. Zach\u0119ci\u0142a bowiem pierwszych badaczy AI do po\u0142o\u017cenia wi\u0119kszego nacisku na badanie przetwarzania j\u0119zyka naturalnego (NLP)<\/a>, rozumienia j\u0119zyka naturalnego (NLU) i generowania j\u0119zyka naturalnego (NLG).<\/p>\n

Konwersacyjna sztuczna inteligencja a test Turinga<\/span><\/h2>\n

Po dekadach od \u015bmierci Turinga powszechnie znana sta\u0142a si\u0119 jego rola w z\u0142amaniu szyfru Enigmy<\/a>. Ponownie zbadano tak\u017ce wk\u0142ad i spostrze\u017cenia Alana na temat inteligencji maszyn. Poni\u017csze technologie i koncepcje dziel\u0105 wsp\u00f3lny w\u0105tek z testem Turinga. Wszystkie d\u0105\u017c\u0105 bowiem do dok\u0142adnego odtworzenia ludzkiego zachowania w kontek\u015bcie maszyny.<\/p>\n

Chatboty<\/strong>: S\u0105 to aplikacje zaprojektowane do symulowania ludzkiej konwersacji<\/a>. Wczesne przyk\u0142ady mia\u0142y na celu na\u015bladowanie interakcji podobnych do ludzkich i sta\u0142y si\u0119 bezpo\u015brednim odniesieniem do cel\u00f3w testu Turinga.<\/p>\n

Asystenci g\u0142osowi:<\/strong> Technologie, takie jak Amazon Alexa, Google Assistant, Siri czy Cortana, zosta\u0142y zaprojektowane tak, aby rozumie\u0107 i reagowa\u0107 na polecenia u\u017cytkownika w spos\u00f3b podobny do ludzkiego, odzwierciedlaj\u0105c wzorce konwersacyjne testu Turinga.<\/p>\n

Przetwarzanie j\u0119zyka naturalnego (NLP):<\/strong> Koncentracja testu Turinga na konwersacji przyczyni\u0142a si\u0119 do bada\u0144 nad zrozumieniem i generowaniem ludzkiego j\u0119zyka, co doprowadzi\u0142o do rozwoju narz\u0119dzi i algorytm\u00f3w natural language processing (NLP) dla biznesu.<\/p>\n

Machine Learning:<\/strong> Mimo i\u017c nie s\u0105 bezpo\u015brednio zwi\u0105zane z testem Turinga, techniki uczenia maszynowego, zw\u0142aszcza w obszarach takich jak g\u0142\u0119bokie uczenie modeli j\u0119zykowych<\/a> (np. seria GPT OpenAI), mo\u017cna postrzega\u0107 jako wysi\u0142ki, kt\u00f3re maj\u0105 na celu wygenerowanie wynik\u00f3w bardziej podobnych do ludzkich i zdanie testu Turinga.<\/p>\n

Platformy konwersacyjnej sztucznej inteligencji:<\/strong> Narz\u0119dzia i platformy, takie jak Dialogflow Google lub Bot Framework Microsoftu, umo\u017cliwiaj\u0105 tworzenie agent\u00f3w konwersacyjnych i konwersacyjnych interfejs\u00f3w u\u017cytkownika (CUI).<\/p>\n

CAPTCHA:<\/strong> Testy te, cz\u0119sto u\u017cywane na stronach internetowych w celu odr\u00f3\u017cnienia ludzi od bot\u00f3w, s\u0105 rodzajem odwrotnego testu Turinga. Zosta\u0142y zaprojektowane tak, aby by\u0142y \u0142atwe do wykonania przez ludzi, ale trudne do wykonania przez maszyny.<\/p>\n

Liczba Turinga:<\/strong> Jest to kolejny proces sprawdzania u\u017cytkownik\u00f3w online i odr\u00f3\u017cniania ludzi od bot\u00f3w.<\/p>\n

Narz\u0119dzia analizy nastroj\u00f3w:<\/strong> Podczas gdy narz\u0119dzia te koncentruj\u0105 si\u0119 na zrozumieniu emocji w tek\u015bcie, ich celem jest uchwycenie ludzkiego aspektu komunikacji, kt\u00f3ry przypomina test Turinga.<\/p>\n

Interaktywne opowiadanie historii i postacie niezale\u017cne (NPC):<\/strong> Gry wideo z postaciami NPC, zaawansowanymi dialogami i drzewami decyzyjnymi staraj\u0105 si\u0119 zapewni\u0107 interakcje podobne do ludzkich, a wi\u0119c odzwierciedla\u0107 wzorce testu Turinga.<\/p>\n

Boty obs\u0142ugi klienta:<\/strong> Boty te powszechnie spotyka si\u0119 na stronach internetowych i kana\u0142ach wsparcia klienta. Pr\u00f3buj\u0105 odpowiada\u0107 na zapytania w spos\u00f3b podobny do ludzkiego, zanim, w razie potrzeby, przeka\u017c\u0105 rozmow\u0119 prawdziwemu cz\u0142owiekowi.<\/p>\n

Generative Adversarial Networks (GAN):<\/strong> Przeciwstawny proces, kt\u00f3ry wykorzystuj\u0105 sieci GAN do generowania nowych danych, przypomina nieco test Turinga. W obu przypadkach celem jest wygenerowanie danych wyj\u015bciowych, kt\u00f3rych nie da si\u0119 odr\u00f3\u017cni\u0107 od \u201eprawdziwego\u201d lub \u201eautentycznego\u201d \u017ar\u00f3d\u0142a.<\/p>\n

Test Turinga a GenAI<\/span><\/h2>\n

Test Turinga jest cz\u0119sto wspominany w artyku\u0142ach o generatywnej sztucznej inteligencji<\/a>, gdy\u017c z natury jest generatywny. Kiedy model j\u0119zykowy generuje histori\u0119, artyku\u0142 lub wiersz, nie chodzi tylko o po\u0142\u0105czenie s\u0142\u00f3w. Pr\u00f3buje wykreowa\u0107 tre\u015b\u0107, kt\u00f3ra sprawia wra\u017cenie, jakby zosta\u0142a stworzona przez cz\u0142owieka.<\/p>\n

Jednym z pierwszych program\u00f3w komputerowych, kt\u00f3re podj\u0119\u0142y pr\u00f3b\u0119 interaktywnej konwersacji, by\u0142 chatbot ELIZA. Stworzy\u0142 go w latach 60. XX wieku Joseph Weizenbaum na MIT. ELIZA cz\u0119sto pojawia si\u0119 w dyskusjach na temat testu Turinga, poniewa\u017c uchodzi za jeden z pierwszych program\u00f3w komputerowych, kt\u00f3ry potrafi na\u015bladowa\u0107 ludzk\u0105 rozmow\u0119 i oszuka\u0107 ludzi w taki spos\u00f3b, by my\u015bleli, \u017ce wchodz\u0105 w interakcj\u0119 z prawdziw\u0105 osob\u0105.<\/p>\n

Ponadto w kontek\u015bcie tamtych czas\u00f3w ELIZA mog\u0142a by\u0107 postrzegana jako generatywna, gdy\u017c tworzy\u0142a zr\u00f3\u017cnicowane odpowiedzi bez konieczno\u015bci okre\u015blania przez cz\u0142owieka ka\u017cdego mo\u017cliwego zwrotu konwersacji.<\/p>\n

S\u0142ynne pr\u00f3by zdania testu Turinga<\/span><\/h2>\n

ELIZA nie zosta\u0142a zaprojektowana specjalnie w celu przej\u015bcia testu Turinga, ale dzi\u0119ki zdolno\u015bci chatbota do na\u015bladowania niekt\u00f3rych rodzaj\u00f3w interakcji mi\u0119dzyludzkich sta\u0142 si\u0119 kamieniem milowym w historii sztucznej inteligencji i interakcji cz\u0142owiek-komputer.<\/p>\n

Jak na ironi\u0119, reakcje na Eliz\u0119 uwypukli\u0142y r\u00f3wnie\u017c ludzk\u0105 tendencj\u0119 do przypisywania maszynom innych ludzkich cech. Zjawisko to, znane jako efekt Elizy, stosuje si\u0119 jako synonim personifikacji<\/em> w kontek\u015bcie technologii informatycznych.<\/p>\n

Opr\u00f3cz Elizy do godnych uwagi chatbot\u00f3w zwi\u0105zanych z konwersacyjn\u0105 sztuczn\u0105 inteligencj\u0105 i testem Turinga nale\u017c\u0105:<\/p>\n

PARRY (1972):<\/strong> Zaprojektowany przez psychiatr\u0119 Kennetha Colby’ego, PARRY symulowa\u0142 pacjenta ze schizofreni\u0105 paranoidaln\u0105<\/a>. Kiedy u\u017cy\u0142 dalekopisu do \u201erozmowy\u201d z psychiatrami, niekt\u00f3rzy lekarze uwierzyli, \u017ce komunikuj\u0105 si\u0119 z prawdziwym cz\u0142owiekiem.<\/p>\n

Racter (lata 80.):<\/strong> Jego tw\u00f3rcy twierdzili, \u017ce Racter by\u0142 pierwszym programem AI, kt\u00f3ry napisa\u0142 ksi\u0105\u017ck\u0119. Jej tytu\u0142 brzmia\u0142 \u201eThe Policeman’s Beard is Half Constructed<\/a>\u201d. Podnoszono jednak kwesti\u0119, ile ludzkiej interwencji zaanga\u017cowano w stworzenie ksi\u0105\u017cki.<\/p>\n

Jabberwacky (1990):<\/strong> Zaprojektowany przez brytyjskiego programist\u0119 Rollo Carpentera Jabberwacky<\/a> powsta\u0142 w celu na\u015bladowania ludzkiej konwersacji i uczenia si\u0119 na podstawie interakcji. Jego nast\u0119pca, Cleverbot<\/a>, wzi\u0105\u0142 udzia\u0142 w formalnym te\u015bcie Turinga podczas festiwalu Techniche w Indiach (2011).<\/p>\n

Eugene Goostman (2014):<\/strong> Ten chatbot, zaprojektowany do symulowania rozmowy 13-letniego ukrai\u0144skiego ch\u0142opca, twierdzi, \u017ce zda\u0142 test Turinga podczas turnieju w Royal Society w Londynie. Bot Goostman bra\u0142 udzia\u0142 w wielu konkursach testu Turinga i zaj\u0105\u0142 drugie miejsce w walce o nagrod\u0119 Loebnera<\/a> (2005 i 2008).<\/p>\n

Google Duplex (2018):<\/strong> Google Duplex powsta\u0142 w celu dokonywania za u\u017cytkownik\u00f3w rezerwacji w restauracjach, umawiania wizyt w salonach i podobnych zada\u0144. Cho\u0107 bot nigdy nie pretendowa\u0142 do testu Turinga w tradycyjnym sensie, jego oprogramowanie zas\u0142uguje na uznanie ze wzgl\u0119du na zdolno\u015b\u0107 do prowadzenia naturalnie brzmi\u0105cych rozm\u00f3w przez telefon z u\u017cyciem wype\u0142niaczy, takich jak \u201ehmm\u201d i \u201eyyy\u201d.<\/p>\n

GPT-3 OpenAI (2020):<\/strong> Trzecia iteracja chatbota OpenAI Generative Pre-trained Transformer odnowi\u0142a zainteresowanie i debat\u0119 na temat tre\u015bci generowanych maszynowo i ogranicze\u0144 testu Turinga.<\/p>\n

S\u0142ynne konkursy testu Turinga<\/span><\/h2>\n

Na przestrzeni lat kilka konkurs\u00f3w wykorzysta\u0142o kontrowersyjny test Turinga do oceny \u201einteligencji\u201d oprogramowania AI. Te najs\u0142ynniejsze z nich to:<\/p>\n