Eksperyment Turinga stanowi metodykę służącą do oceny kompetencji maszyny w zakresie wykorzystania języka naturalnego, co w konsekwencji ma implikować zdolność do myślenia w sposób zbliżony do ludzkiego. Koncepcja testu została sformułowana w 1950 roku przez Alana Turinga, uznawanego za pioniera dziedziny sztucznej inteligencji. Turing zamierzał zastąpić emocjonalne i niedokładne pytanie „Czy maszyny myślą?” bardziej określonym i mierzalnym kryterium. 

Mechanika testu jest następująca: sędzia – osoba – prowadzi dyskusję w języku naturalnym z dwoma innymi podmiotami, z których jeden to maszyna, a drugi człowiek. Sędzia nie jest informowany, który uczestnik jest którym, i na podstawie odpowiedzi stara się to ustalić. Jeżeli sędzia nie jest w stanie niezawodnie odróżnić maszyny od człowieka, wówczas stwierdza się, że maszyna pomyślnie przeszła test. Zakłada się, że zarówno człowiek, jak i maszyna dążą do zaliczenia testu, zachowując się w sposób jak najbardziej podobny do ludzkiego. 

Test Turinga jest często uznawany za standardowy sprawdzian sztucznej inteligencji, jednak nie jest wolny od krytyki i kontrowersji. Niektórzy argumentują, że test nie ocenia prawdziwej inteligencji, ale jedynie zdolność do dezinformacji i manipulacji sędzią. Inni twierdzą, że test jest zbyt antropocentryczny i nie zauważa innych form inteligencji, które mogą charakteryzować maszyny. Jeszcze inni podkreślają, że test nie uwzględnia innych aspektów ludzkiego myślenia, takich jak emocje, kreatywność czy moralność. 

Do tej pory niewiele maszyn zdołało przekonująco zaliczyć test Turinga. Jednym z najbardziej znanych przykładów jest program ELIZA, symulujący terapeutę, który zdołał wprowadzić w błąd niektórych użytkowników. Innym jest Eugene Goostman, który udawał 13-letniego chłopca z Ukrainy i wprowadził w błąd 33% sędziów w 2014 roku. Niemniej jednak, te sukcesy są często podważane lub zminimalizowane przez ekspertów w dziedzinie sztucznej inteligencji, którzy twierdzą, że te programy wykorzystywały ograniczenia lub uprzedzenia sędziów, a nie prezentowały prawdziwej inteligencji. 

Test Turinga nadal stanowi aktualny i ciekawy temat dla naukowców i filozofów badających sztuczną inteligencję. Test jest wyzwaniem dla projektantów maszyn i systemów komputerowych, którzy starają się nadać im coraz większą zdolność do komunikacji i zrozumienia języka naturalnego. Test stawia również pytania o naturę ludzkiej inteligencji i świadomości oraz o relacje między człowiekiem a maszyną. 

Z pomocą aplikacji Dature wykorzystasz sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe oparte o sieci neuronowe do prognozowania popytu i optymalizacji zapasów. Dzięki czemu znacznie usprawnisz swój łańcuch dostaw. Połączenie prognozowania popytu z modułem optymalizacji zapasów Dature pozwala określić właściwe poziomy zapasów oraz generuje optymalne rekomendacje zatowarowania. Wypróbuj już teraz!

Niniejszy artykuł powstał dzięki środkom pochodzącym ze współfinansowania przez Unię Europejską Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój 2014-2020, projektu realizowanego w ramach konkursu Narodowego Centrum Badań i Rozwoju: w ramach konkursu „Szybka Ścieżka” dla mikro-, małych i średnich przedsiębiorców – konkurs dla projektów z regionów słabiej rozwiniętych w ramach Działania 1.1: Projekty B+R przedsiębiorstw Poddziałanie 1.1.1 Badania przemysłowe i prace rozwojowe realizowane przez przedsiębiorstwa. Tytuł projektu: „Stworzenie oprogramowania do poprawy trafności prognoz i optymalizacji zapasów z perspektywy odbiorcy i dostawcy współpracujących w ramach łańcucha dostaw przy zastosowaniu rozmytych, głębokich sieci neuronowych.