Искусственный интеллект прошел тест Тьюринга в 60% случаев.
Команда исследователей из Калифорнийского университета Санта-Барбары разработала систему искусственного интеллекта Adversarial REward Learning (AREL), которая способна составлять описание того, что изображено на серии фотографий так же хорошо, как и человек.
В отличие от обычных заголовков, описания предлагают более выразительные языковые стили и содержат много воображаемых концепций, которые фактически не отображены в изображениях. Новая нейронная сеть способна не просто идентифицировать и описывать объекты, а делать заключения о происходящем на изображении и выстраивать смысловые цепочки.
Чтобы протестировать эффективность AREL, команда привлекла нескольких человек с платформы Amazon Mechanical Turk для проведения двух отдельных тестов. Одним из них стал тест Тьюринга. Участников Amazon Mechanical Turk просили определить, кто создал историю – человек или компьютер. По данным исследователей, система AREL смогла пройти тест Тьюринга в 3 случаях из 5 попыток. В другом тесте исследователи просили участников Amazon Mechanical Turk выбрать одно наиболее понравившееся повествование из нескольких доступных на выбор. Эти истории были созданы системой AREL, человеком и предыдущей версией ИИ. Примерно в половине случаев участники теста отдавали предпочтение истории AREL.
