70 साल पहले, जब कृत्रिम बुद्धिमत्ता की संकल्पना की गई थी, एलन ट्यूरिंग ने एक पेपर प्रकाशित किया था जिसमें बताया गया था कि इसे कैसे पहचाना जाए। इसे बाद में ट्यूरिंग टेस्ट के रूप में जाना गया, और इसका उपयोग दशकों से मानव और एआई के बीच अंतर करने के लिए किया जाता रहा है।
हालाँकि, चैटजीपीटी और गूगल बार्ड जैसे उन्नत एआई चैटबॉट्स की शुरूआत के साथ, यह बताना अधिक कठिन हो गया है कि आप एआई से बात कर रहे हैं। यह प्रश्न उठता है; क्या ट्यूरिंग परीक्षण पुराना हो गया है? और यदि ऐसा है तो विकल्प क्या हैं?
क्या ट्यूरिंग टेस्ट पुराना हो गया है?
यह निर्धारित करने के लिए कि क्या ट्यूरिंग परीक्षण पुराना है, आपको पहले यह करना होगा समझें कि यह कैसे काम करता है. ट्यूरिंग टेस्ट पास करने के लिए एआई को मानव पूछताछकर्ता को यह विश्वास दिलाना होगा कि वह एक इंसान है। लेकिन एक समस्या है- एआई का मूल्यांकन मानव के साथ-साथ किया जाता है, और इसे पाठ का उपयोग करके प्रतिक्रिया देनी होगी।
इसके बारे में इस तरह से सोचें; यदि आप पूछताछकर्ता हैं, और आप पाठ का उपयोग करके दो प्रतिभागियों से ऑनलाइन प्रश्न पूछ रहे हैं, लेकिन उनमें से एक एआई मॉडल है - तो क्या आप उन्हें पांच मिनट के बाद अलग बताएंगे? ध्यान रखें कि ट्यूरिंग टेस्ट का उद्देश्य सही उत्तरों के आधार पर एआई मॉडल की पहचान करना नहीं है बल्कि यह मूल्यांकन करना है कि एआई इंसान की तरह सोच सकता है या व्यवहार कर सकता है या नहीं।
केवल मानव जैसी प्रतिक्रियाओं की पहचान करने के ट्यूरिंग परीक्षण दृष्टिकोण के साथ समस्या यह है कि यह अन्य कारकों पर विचार नहीं करता है। उदाहरण के लिए, एआई मॉडल की बुद्धिमत्ता या पूछताछकर्ता का ज्ञान। इसके अलावा, ट्यूरिंग परीक्षण केवल पाठ तक ही सीमित है, और ऐसे एआई की पहचान करना अधिक कठिन होता जा रहा है जो मानव आवाज उत्पन्न करता है या डीपफेक वीडियो जो मानव व्यवहार की नकल करते हैं.
हालाँकि, ChatGPT-4 और Google Bard जैसे मौजूदा AI मॉडल अभी तक उस बिंदु तक आगे नहीं बढ़े हैं कि वे लगातार ट्यूरिंग टेस्ट पास कर सकें। वास्तव में, यदि आप AI से परिचित हैं, तो आप ऐसा कर सकते हैं एआई-जनरेटेड टेक्स्ट को स्पॉट करें.
5 सर्वश्रेष्ठ ट्यूरिंग टेस्ट विकल्प
यह संभव है कि चैटजीपीटी-5 जैसे भविष्य के एआई मॉडल ट्यूरिंग टेस्ट पास कर सकता है. यदि ऐसा होता है, तो हमें यह पहचानने के लिए ट्यूरिंग परीक्षण के साथ संयुक्त विभिन्न परीक्षणों की आवश्यकता होगी कि हम एआई या मानव से बात कर रहे हैं। यहां सर्वोत्तम ट्यूरिंग परीक्षण विकल्प दिए गए हैं:
1. मार्कस टेस्ट
गैरी मार्कस, एक प्रसिद्ध संज्ञानात्मक वैज्ञानिक और एआई शोधकर्ता, ने ट्यूरिंग परीक्षण का एक विकल्प प्रस्तावित किया जो में प्रकाशित हुआ था न्यू यॉर्कर एआई की संज्ञानात्मक क्षमता की पहचान करना। परीक्षण सरल है - आप एआई मॉडल को उपशीर्षक या पाठ के बिना यूट्यूब वीडियो और टीवी शो देखने और समझने की क्षमता के आधार पर आंकते हैं। एआई को मार्कस टेस्ट पास करने के लिए, उसे वीडियो देखते समय व्यंग्य, हास्य, विडंबना और कहानी को समझना चाहिए और एक इंसान की तरह समझाना चाहिए।
इस समय, GPT-4 छवियों का वर्णन कर सकता है, लेकिन अभी तक ऐसा कोई AI मॉडल नहीं है जो इंसान की तरह वीडियो को समझ सके। स्व-चालित वाहन करीब आते हैं, लेकिन वे पूरी तरह से स्वायत्त नहीं हैं और उन्हें सेंसर की आवश्यकता होती है क्योंकि वे अपने आसपास के वातावरण में हर चीज का पता नहीं लगा सकते हैं।
2. विजुअल ट्यूरिंग टेस्ट
पर प्रकाशित एक शोध पत्र के अनुसार पीएनएएस, विज़ुअल ट्यूरिंग टेस्ट का उपयोग छवि प्रश्नावली का उपयोग करके यह पहचानने के लिए किया जा सकता है कि आप किसी इंसान से बात कर रहे हैं या एआई से। यह ट्यूरिंग टेस्ट की तरह काम करता है, लेकिन पाठ का उपयोग करके प्रश्नों का उत्तर देने के बजाय, प्रतिभागियों को चित्र दिखाए जाते हैं और उनसे एक इंसान की तरह सोचते हुए सरल प्रश्नों का उत्तर देने की अपेक्षा की जाती है। हालांकि विज़ुअल ट्यूरिंग टेस्ट कैप्चा से अलग है चूँकि सभी उत्तर सही हैं—लेकिन परीक्षा उत्तीर्ण करने के लिए, एआई को छवियों को मानव की तरह ही संसाधित करना होगा।
इसके अलावा, यदि एक एआई और एक मानव को एक साथ कई छवियां दिखाई जाती हैं और यथार्थवादी छवियों की पहचान करने के लिए कहा जाता है, तो मानव के पास परीक्षण पास करने की संज्ञानात्मक क्षमता होगी। ऐसा इसलिए है क्योंकि एआई मॉडल को उन छवियों को अलग करना मुश्किल लगता है जो ऐसी नहीं लगतीं जैसे वे वास्तविक दुनिया में ली गई हों। वास्तव में, यही कारण है कि आप ऐसा कर सकते हैं AI-जनित छवियों की पहचान करें ऐसी विसंगतियों का उपयोग करना जिनका कोई मतलब नहीं है।
3. लवलेस 2.0 टेस्ट
यह सिद्धांत कि एक कंप्यूटर जो करने के लिए प्रोग्राम किया गया है उससे परे मूल विचार नहीं बना सकता है, इसकी अवधारणा सबसे पहले एडा लवलेस ने ट्यूरिंग टेस्ट से पहले दी थी। हालाँकि, एलन ट्यूरिंग ने उस सिद्धांत पर आपत्ति जताते हुए तर्क दिया कि एआई अभी भी मनुष्यों को आश्चर्यचकित कर सकता है। यह 2001 तक नहीं था कि लवलेस परीक्षण के लिए दिशानिर्देश मानव से एआई को अलग करने के लिए विकसित किए गए थे - और, इसके अनुसार thekurzweillibrary नियमों को बाद में 2014 में संशोधित किया गया।
किसी एआई को लवलेस टेस्ट पास करने के लिए यह प्रदर्शित करना होगा कि वह अपने प्रशिक्षण से बेहतर मौलिक विचार उत्पन्न कर सकता है। GPT-4 जैसे वर्तमान AI मॉडल में हमारे मौजूदा ज्ञान से परे नए आविष्कार करने की क्षमता नहीं है। तथापि, कृत्रिम सामान्य बुद्धि उस क्षमता को हासिल कर सकते हैं और लवलेस टेस्ट पास कर सकते हैं।
4. रिवर्स ट्यूरिंग टेस्ट
ट्यूरिंग परीक्षण के बारे में आपका क्या ख़याल है, लेकिन इसे उल्टा किया गया? यह जानने की कोशिश करने के बजाय कि क्या आप किसी इंसान से बात कर रहे हैं, इसका उद्देश्य क्या है रिवर्स ट्यूरिंग टेस्ट एआई को धोखा देकर यह विश्वास दिलाना है कि आप एआई हैं। हालाँकि, आपको टेक्स्ट का उपयोग करके उन्हीं प्रश्नों का उत्तर देने के लिए एक अन्य AI मॉडल की भी आवश्यकता है।
उदाहरण के लिए, यदि ChatGPT-4 पूछताछकर्ता है, तो आप Google बार्ड और किसी अन्य व्यक्ति को प्रतिभागियों के रूप में नामांकित कर सकते हैं। यदि एआई मॉडल उत्तरों के आधार पर मानव प्रतिभागी की सही पहचान कर सकता है, तो उसने परीक्षण पास कर लिया है।
रिवर्स ट्यूरिंग टेस्ट का नकारात्मक पक्ष यह है कि यह अविश्वसनीय है, विशेष रूप से कभी-कभी इस पर विचार करते हुए AI, AI-जनित को अलग नहीं कर सकता और मानव-लिखित सामग्री।
5. एआई वर्गीकरण ढांचा
द्वारा विकसित एआई वर्गीकरण ढांचे के अनुसार क्रिस सादट्यूरिंग टेस्ट यह जानने के लिए सिर्फ एक मूल्यांकन पद्धति है कि आप एआई से बात कर रहे हैं या नहीं। अधिक संक्षेप में, एआई वर्गीकरण ढांचा मल्टीपल इंटेलिजेंस के सिद्धांत पर आधारित है, जिसके लिए मानव बुद्धि को कम से कम आठ अलग-अलग मानदंडों को पूरा करने की आवश्यकता होती है, जो इसमें शामिल हैं: संगीत-ताल, तार्किक-गणितीय बुद्धि, दृश्य पहचान, भावनात्मक बुद्धि, आत्म-चिंतनशील बुद्धि, अस्तित्व संबंधी सोचने की क्षमता और शरीर आंदोलन।
चूंकि एआई का मूल्यांकन आठ अलग-अलग मापदंडों पर किया जाता है, इसलिए कुछ बेंचमार्क में औसत से बेहतर प्रदर्शन करने पर भी इसके मानव के लिए उत्तीर्ण होने की संभावना नहीं है। उदाहरण के लिए, चैटजीपीटी गणित की समस्याओं को हल कर सकता है, छवियों का वर्णन करें, और मानव की तरह प्राकृतिक भाषा में बातचीत करें, लेकिन यह एआई वर्गीकरण ढांचे में परिभाषित अन्य श्रेणियों को विफल कर देगा।
ट्यूरिंग टेस्ट निर्णायक नहीं है
ट्यूरिंग परीक्षण का उद्देश्य मनुष्यों और एआई के बीच अंतर करने के लिए एक निर्णायक परीक्षण से अधिक एक विचार प्रयोग था। जब इसे शुरू में प्रस्तावित किया गया था, तो यह मशीन इंटेलिजेंस को मापने के लिए महत्वपूर्ण बेंचमार्क था।
हालाँकि, भाषण, दृश्य और श्रवण इंटरैक्टिव क्षमताओं के साथ एआई मॉडल के हालिया विकास के साथ, ट्यूरिंग परीक्षण छोटा पड़ गया है क्योंकि यह पाठ वार्तालाप तक सीमित है। सबसे प्रभावी समाधान ट्यूरिंग परीक्षण विकल्पों को पेश करना होगा जो एआई मॉडल को मनुष्यों से अलग करते हैं।
