Тест Тьюринга, используемый для оценки способности искусственного интеллекта имитировать человеческую речь, может быть заменен классификатором на основе обширной базы данных текстов ИИ. Такое предложение выдвинула заведующая кафедрой алгоритмических языков факультета ВМК МГУ Наталья Лукашевич.
В ходе теста Тьюринга человек пытается определить, с кем он общается — с машиной или с человеком? При этом коммуникация происходит в письменном виде. По словам Натальи Лукашевич, ИИ могут достаточно долго сохранять тайну своей личности в ограниченном наборе вопросов.
Суть предложенного ею метода заключается в создании специализированного классификатора, способного отличать тексты, сгенерированные ИИ, от текстов, написанных человеком. Для этого потребуется собрать большие объемы данных, включающие как естественные тексты, так и сгенерированные языковыми моделями.
По словам Натальи Лукашевич, существующие нейросети пока не способны полностью преодолеть барьер имитации. Эксперименты показали, что обучение моделей на текстах, сгенерированных ими же, приводит к деградации качества контента.
«На вид они умнее, но часто смешные, глупые ошибки показывают, что это имитация», — подчеркнула эксперт.
Она отметила, что современный ИИ не достиг уровня самосознания и самостоятельного принятия решений.
Работы Натальи Лукашевич в области автоматического анализа текстов на русском языке внесли значительный вклад в создание компьютерно-лингвистических ресурсов, необходимых для обучения нейросетевых систем ИИ, сообщает ТАСС.
