Es la noticia del día: un “chatbot”, un programa diseñado para hacerse pasar por una persona real en un chat, consiguió pasar el test de Turing. Inmediatamente webs de todo el mundo se hicieron eco del acontecimiento, declarando un antes y un después en el desarrollo de IA (Inteligencia Artificial) y la robótica. Es algo comprensible, ya que prácticamente desde su creación pasar el test de Turing es a lo que aspiran todos los proyectos relacionados con este campo de investigación, y de manera famosa ha sido referenciado incluso (con variaciones) en películas como Blade Runner.

Haciéndose pasar por un pre-adolescente

Eugene Gootsman es un programa que se hace pasar por un chaval de 13 años de Ucrania, desarrollado por tres investigadores provenientes de Rusia y Ucrania. En un evento organizado por la Universidad de Reading, consiguió engañar a los jueces el 33% de las veces de que en realidad era una persona humana, lo que según los escritos de Alan Turing es suficiente como para declararla una “máquina pensante”. Sin embargo, ¿es eso cierto?

La verdad tras el test de Turing

La realidad es que no existe un solo test de Turing, ni sus reglas son tan específicas. Ideado por el genio Alan Turing en la década de los 50, fue la respuesta a una duda que se hacían muchos científicos con la llegada de las computadoras: ¿pueden las máquinas pensar? En vez de responder a una pregunta tan difícil, Turing la replanteó de la siguiente manera: “¿Existen ordenadores imaginables capaces de cumplir en el juego de imitación?”. Dicho “juego de imitación” consiste en que dos jugadores, uno hombre y otro mujer, intentan convencer a un interrogador de que son mujeres a base de notas escritas.

Turing_Test_Version_1

Turing sustituyó al hombre con un ordenador que tendría que imitar a base de textos a un “hombre haciéndose pasar por una mujer”. Esta prueba evolucionó hasta convertirse en lo que se conoce como “el test estándar”, en el que un interrogador tiene que decidir cuál de los participantes es un ser humano y cuál es una máquina imitando a uno. Por lo tanto, el propósito del test de Turing no es específicamente engañar al interrogador, sino imitar a un ser humano; parece que es lo mismo, pero en realidad no lo es porque lo segundo implica algo mas que reaccionar a las preguntas del interrogador, es decir, algo mas que “Si me pregunta esto, respondo esto”.

Turing_Test_version_3

Pero tal vez lo mas importante con lo que deberíamos quedarnos es con el hecho de que en realidad las reglas del Test de Turing no son demasiado específicas. No se dice nada del límite de tiempo, mas allá de “lo que sea razonable”, ni de qué porcentaje de gente tiene que convencer, ni nada de eso. Aún mas, el Test de Turing ha ido evolucionando con el tiempo conforme la tecnología ha avanzado desde los tiempos de su creador.

Triunfo basado en una interpretación

De hecho, el test que “Eugene” ha pasado en realidad está basado en una predicción de Turing de que para el año 2000, máquinas con 100 MB de almacenamiento serían capaces de engañar al 30% de los jueces en pruebas de cinco minutos de duración. Decir que “Eugene” ha pasado el Test de Turing puede ser demasiado optimista, sobre todo teniendo en cuenta que esa no es la interpretación actual.

turing-1

Si queremos unas reglas mas precisas del test de Turing lo mejor que podemos hacer es revisar las reglas de la apuesta acordada entre Mitchell Kapor (creador de la suite Lotus y co-fundador de la EFF) y el inventor Raymond Kurzweil, que especifican entre otras cosas que la computadora no solo tendrá que engañar a dos de los tres jueces, sino que también tendrá que compararse con los participantes humanos y obtener una mayor puntuación de “humanidad” que dos de cada tres participantes humanos. De esta manera los jueces tienen una referencia en cuanto a “humanidad” y no corren el riesgo de dejarse llevar por las respuestas de la inteligencia artificial o de humanos haciéndose pasar por una.

Por tanto, es muy complicado decir con seguridad si Eugene ha pasado el test de Turing. Como mucho podemos decir que ha pasado una interpretación del test, pero desde luego no es la mas dura. Así que aún queda margen de mejora que seguro que otros proyectos intentarán cubrir.

Fuente | University of Reading| Long Bets | Danny Sullivan