Úlohou umelej inteligencie (UI) v Turingovom teste je imitovať človeka do takej miery, aby vyšetrovateľ nebol schopný rozlíšiť stroj od človeka. S príchodom hlbokého učenia (DL) (podkategória UI) sa však situácia mení, pretože sa tieto systémy namiesto simulovania ľudskej inteligencie zameriavajú na riešenie konkrétnych problémov. Z dôvodu, že tieto umelé systémy nesimulujú ľudskú inteligenciu, sa otvára otázka, či nie je Turingov test v problematike hlbokého učenia irelevantný. Na problém sa je možné pozrieť v troch častiach. Po prvé, sa je potrebné zamerať na aplikačné využitie Turingovho testu v Loebnerovej cene, v ktorej sú kladené otázky zamerané na aspekty ľudskej inteligencie – učenie, usudzovanie a porozumenie. Po druhé, je možné považovať za problém, že sa v Turingovom teste rozumie pod inteligenciou iba všeobecná ľudská inteligencia. Keďže ani DL touto formou inteligencie nedisponuje, je možné bez pochýb označiť túto UI za neinteligentnú? Nakoniec je otázne, či by vlastne malo zmysel, aby účelovo zameraná UI, akou je DL, absolvovala Turingov test, nakoľko samotný test žiadne ďalšie poznatky o analýze problémov alebo inteligencii neprináša. and The role of artificial intelligence in the Turing test is to imitate human beings to such an extent that people will not realize it is a machine. With the rise of deep learning (a subcategory of AI), the situation is changing rapidly as the new systems do not focus on imitating human intelligence but emphasize thorough solutions to specific issues. The main difference between predefined AI and deep learning (DL) is that these systems are self-learning and have verifiable results. Firstly, we need to analyse the application of the Turing test in the Loebner Prize because, there, the primary emphasis is on aspects of human intelligence – learning, reasoning and understanding. Secondly, in the Turing test, only general intelligence is considered, and this can be questionable. If DL does not possess this form of intelligence, by this reasoning, we should consider it unintelligent. However, is such understanding correct? The third and last aspect questions whether the Turing test is beneficial for an AI designed for specific tasks because the results do not bring any new data and conclusions.
In this paper the idea of the Loebner contest as a practical implementation of the Turing test is presented. The Brian Plüss’ measure of the degrees of non-cooperation in a dialogue is applied to the dialogues of the Loebner contest. The proposal of a typology of non-cooperative features in the contest’s dialogues is discussed and the reliability of annotation with the use of this typology of features is analyzed. The degrees of non-cooperation of judges and programs for the Loebner contest (editions 2009 – 2012) are presented and discussed. On the basis of the results the role of a judge and the strategies used by programs are discussed for the contest and the Turing test., V tomto příspěvku je představena myšlenka soutěže Loebner jako praktické realizace Turingova testu. Míra míry nespolupráce Briana Plüssa v dialogu se vztahuje na dialogy soutěže Loebner. Diskutuje se o návrhu typologie nekooperativních prvků v dialogu soutěže a analyzuje se spolehlivost anotace s využitím této typologie prvků. Jsou prezentovány a diskutovány stupně nespolupráce soudců a programů pro soutěž Loebner (edice 2009 - 2012). Na základě výsledků se pro soutěž a Turingův test projednává role soudce a strategie používané programy., and Paweł Łupkowski
Od začátku 21. století roste vědomí, že software je slepou skvrnou teorie nových médií. Vzrůstající zájem o software ovlivnil také tezi předkládaného příspěvku. Vychází z předpokladu, že koncept univerzálního stroje Alana M. Turinga je jedním z mládeneckých strojů (Carrouges). Předchozí texty založené na podobné hypotéze (Daniels, Baudrillard, Turkle, Ascott) se zaměřily buď na srovnání univerzálního stroje a mládeneckého stroje na základějejich strukturálních podobností, nebo užívaly mládenecký stroj jako metaforu člověka nebo počítače (umělé inteligence). Na rozdíl od nich, tento příspěvek zdůrazňuje význam kontextu (imitační hry Turingova testu), který je klíčem k interpretaci univerzálního Turingova stroje jako mládeneckého stroje a potenciálně jako autoportrétu., Since the beginning of the twenty-first century there has been an increasing awareness that software represents a blind spot in new media theory. the growing interest in software also influences the argument in this paper, which sets out from the assumption that Alan M. Turing’s concept of the universal machine, the first theoretical description of a computer program (software), is a kind of bachelor machine (Carrouges). Previous writings based on a similar hypothesis (Daniels, Baudrillard, Turkle, Ascott) have focused either on a comparison of the universal machine and the bachelor machine in terms of the similarities of their structural features, or they have taken the bachelor machine as a metaphor for a man or a computer (artificial intelligence). Unlike them, this paper stresses the importance of the context (the imitation game of the Turing test) as a key to interpreting the universal Turing machine as a bachelor machine and, potentially, as a self-portrait., and Jana Horáková.