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"Computing Machinery and Intelligence" es un artículo académico escrito por Alan Turing sobre el tema de Inteligencia Artificial. El artículo publicado en 1950 en la revista Mind, fue el primero en introducir al público lo que hoy se conoce como Test de Turing.

El artículo escrito por Turing considera la cuestión "¿Pueden las máquinas pensar? Dado que las palabras pensar y máquina no pueden ser definidas de una manera que satisfaga a la mayoría de las personas, Turing sugiere que "Se debe reemplazar la pregunta por otra, la cual está estrechamente relacionada a la anterior en relación a preguntas no ambiguas".​ Para hacer esto, el primero tuvo que encontrar una manera simple y no ambigua de reemplazar la palabra "pensar", posteriormente se debe explicar exactamente la palabra "máquina" para no dejar dudas sobre su significado y el que tiene en el artículo, finalmente cuando se tienen esas definiciones formula una nueva pregunta relacionada a la primera que piensa que puede contestar afirmativamente.

Test de Turing test

The "standard interpretation" of the Turing Test, in which the interrogator is tasked with trying to determine which player is a computer and which is a human

Mas que tratar de determinar si una máquina está pensando, Turing sugiere que que nos debemos preguntar si una máquina puede ganar un juego, llamado "El Juego de la Imitación". El Juego de la Imitación como Turing lo describe es una simple juego por turnos que involucra tres jugadores. Jugador A es un hombre, Jugador B es una mujer y Jugador C (El que tiene el papel del interrogador) puede ser de cualquier sexo. En el Juego de la Imitación el jugador C no puede ver ni al Jugador A, ni al B (Solo los conoce por X y Y) y se puede comunicar con ellos solo notas escritas u otra forma que no de detalles sobre su género. Mediante preguntas del jugador A y el jugador B, el jugador C trata de determinar cual de los dos es hombre y cual es mujer. El rol del jugador A is engañar al interrogador en hacer la decisión incorrecta, mientras que el jugador B trata de ayudar al interrogador en hacer la decisión correcta.

Turing propone una variación de este juego que involucre una computadora: "¿Qué pasaría cuando una máquina toma la parte del jugador A en este juego?". ¿El interrogador decidirá equivocadamente tan seguido como cuando el juego es jugado por un hombre y una mujer? Estas preguntas reemplazan a las originales de ¿Pueden las computadoras pensar? '​ Así que el juego modificado se vuelve uno en donde los tres participantes se ponen en cuartos aislados, una computadora (Que será el sujeto de prueba), un humano y un juez (humano). El juez puede conversar tanto con la computadora como con el humano participante mediante una terminal que se comunica con los dos participantes. Tanto la computadora como el participante tratarán de convencer al juez de que son humanos, si el juez no puede decidir consistentemente quien es quien, entonces la computadora gana el juego.​

Como Stevan Harnad nota​ la pregunta se vuelve en "¿Pueden las máquinas hacer lo que nosotros como entidades pensantes podemos hacer?" En otras palabras, Turing ya no se pregunta si una máquina puede pensar, si no que se pregunta si una máquina puede actuar indistinguible ​ de la forma como un pensado actúa. La pregunta evita el problema filosófico de definir el verbo pensar y se enfoca en evaluar las capacidades que el pensar hace posible y como un sistema casual puede generarlo.

Varios han tomado la pregunta de Turing como "¿Puede una computadora comunicarse a través de una terminal y engañar a una persona de que es humana?" ​ pero parece claro que Turing no hablaba de engañar personas, si no de generar capacidades cognitivas​

Máquinas digitales

Véanse también: Turing machine y Church–Turing thesis.

Turing también nota que necesitamos determinar cuales máquinas estamos determinados en considerar. El apunta que un clon de humano, hecho por un humano no aportaría un ejemplo interesante. Turing sugiere que debemos enfocarnos en las capacidades de las máquinas digitales, máquinas que pueden manipular dígitos del 1 al 0 y reescribirlos en la memoria usando simples reglas, el nos da dos razones.

Primero, no hay razón para especular de si existen o no existen, ya lo hicieron en 1950.

Segundo, la máquina digital es universal. La investigación de Turing en los principios de la computación probaron que una máquina digital, puede en teoría simular el comportamiento de cualquier otra máquina digital, teniendo el monto necesario de tiempo y memoria. Por lo tanto, si cualquier máquina digital puede actuar como si estuviera pensando, entonces cualquier máquina digital lo podría hacer. Turing escribe, "Todas las máquinas digitales son en un sentido equivalentes"​

Esto permite que la pregunta original sea aún más específica. Turing ahora dice la pregunta original como "Prestemos nuestra atención en una máquina digital particular C. Es verdad que modificando esta computadora tendremos un adecuado funcionamiento, incrementando su velocidad de acción y proveyendola de un programa apropiado, C puede jugar satisfactoriamente la parte de A en el juego de la imitación"​

Por lo tanto Turing dice que donde debemos enfocarnos no es en tanto en como las computadoras pueden tener éxito ene el juego, si no en como las computadora harán esto posible. ​ Lo que es más importante es considerar los avances posibles en el estado de nuestras máquinas hoy en día, independientemente de si tenemos o no disponibles los recursos para hacerlo.

Nueve objeciones comunes

Véase también: Philosophy of artificial intelligence

Una vez clarificada la pregunta, Turing la responde. El considera las siguientes nueve objeciones comunes, las cuales incluyen los principales argumentos en ocntra de la inteligencia artificial que se mostraron en los años posteriores a la publicación del artículo.​

1. Objeción Religiosa: Menciona que pensar es una función del alma inmortal del humano, por lo tanto una máquina no podría pensar. "En el intento de construir estas máquinas" escribe Turing "N debemos usar su poder para crear almas, en lugar eso estamos creando instrumentos de la voluntad de el para edificar mansiones de las almas que el crea".
2. Objeción 'Heads in the Sand': "Las consecuencias de que las máquinas puedan pensar son terribles. Mejor hay que dejar y esperar a que eso nunca pase" Este es el pensamiento popular acerca de la gente intelectual, que continuamente creen que la superioridad viene de inteligencia más alta y la posibilidad de ser tomada como un peligro (como las máquinas tienen una memoria suficiente junto a sus capacidades de procesamiento sus capacidades de aprender son muy altas). Esta objeción es una falacia que apela a las consecuencias, confundiendo entre lo que no se debe hacer contra lo que no se puede hacer(Wardrip-Fruin, 56).
3. Objeciones matemáticas: Esta objeción usa teoremas matemáticos, como el teorema de la incompletud de Godel, para mostrar que hay límites para las preguntas que una computadora puede responder. Turing sugiere que los humanos usualmente estamos incorrectos con nosotros mismos y eso aumenta la factibilidad de una máquina (Este argumento fue hecho de nuevo por el filósofo John Lucas en 1961 y el físico Roger Penrose en 1989)​.
4. Argumento de la consciencia: Este argumento sugerido por el profesor Geoffrey Jefferson en su "Lister Oration" de 1949 menciona que "Hasta que una máquina pueda escribir un soneto o componer un concierto debido a sus emociones sentidas, no por una secuencia de símbolos, podemos decir que la máquina imita el cerebro humano​ Turing responde diciendo que no tenemos forma de saber los sentimientos de otras personas, mas que los de uno mismo, por lo tanto deberíamos aceptar la prueba. Añade diciendo "No deseo dar la impresión que pienso que no hay misterio sobre la consciencia ... sin embargo no veo que estos misterio tengan que ser resueltos antes de contestar la pregunta [Si las máquinas pueden pensar]" (Este argumento, que las computadoras no puede experiencias conscientes o ser entendidas fue hecha en 1980 por el filósofo John SearleTen su argumento del Cuarto Chino. Turing responde diciendo que hay otras mentes que pueden responder. Se puede ver también ¿Puede una máquina tener una mente? en la filosofía de la IA).​
5. Argumentos sobre varias incapacidades : Estos argumento tiene la forma de "Una computadora nunca hará tal cosa" Turing ofrece una solución a este problema: Sea amable , ingenioso , hermoso, agradable , tener iniciativa , tienen un sentido del humor , distinguir el bien del mal, cometer errores , caer en el amor , disfrutar de las fresas y crema, hacer que alguien se enamore de él, aprender de la experiencia , utilizar palabras correctamente , ser objeto de su propio pensamiento , tener tanta diversidad de comportamiento como un hombre , hacer algo realmente nuevo . Las notas de Turing que no soportan lo que usualmente es ofrecido por estas sentencias. Y estas dependen en suposiciones inocentes acerca de que tan versátiles pueden ser las máquinas en el futuro o si son formas disfrazadas de la consciencia. Turing escogió responder unas de estas preguntas.
   1. Las máquinas no pueden cometer errores . Él nota que es fácil programar una máquina para hacer parecer que ha cometido un error
   2. Una máquina no puede ser consciente de ella misma. Un programa puede reportar sus procesos internos y sus procesos externos en el simple sentido de un Debugger. Turing dice que inequívocamente una máquina si ruede ser consciente de sus procesos internos.
   3. Una máquina no puede tener mucha diversidad de comportamiento. Turing nota que con suficiente capacidad de almacenamiento las máquinas pueden comportarse de una manera infinita de formas.
6. Objeción de Ada Lovelace: Una de las objeciones la cual dice que las computadora no son capaces de tener originalidad. Esto es principalmente porque de acuerdo con Ada Lovelacemlas máquinas no pueden aprender independientemente.

   La máquina analítica no tiene aspiraciones de ser original en algo. Puede hacer lo que sea que le ordene o programe hacer y como se le ordene hacer. Puede seguir análisis, pero no puede anticipar análisis del que no se tiene información

   Turing sugiere que la objeción de Lovelace puede ser reducida a una aserción donde las computadoras nunca nos pueden tomar por sopresa y argumenta que, al contrario las computadoras aún pueden sorprender a los humanos, en particular donde las consecuencias son diferentes a los hechos que nos inmediatamente reconocibles. Turing de igual forma argumenta que Lady Lovelace estaba envuelta en el contexto en el cual escribió esta objeción y no estaba expuesta al conocimiento matemático y computacional del tiempo de Turing, el cual dice que el cerebro humano es similar a una computadora.
   1. Argumento de la continuidad en el sistema nervioso: La investigación neurológica moderna ha mostrado que el cerebro no es digital. A pesar de que las neuronas reaccionan en impulsos eléctricos de todo o nada, tanto el pulso como la probabilidad de que ocurra tiene componentes análogos. Turing reconoce esto, pero argumenta que en cualquier sistema análogo puede ser simulado con aparente semejanza por cualquier computadora.​
   2. Argumento de la informalidad del comportamiento: Este argumento dice que cualquier sistema gobernado por leyes será predecible por las lyes y por lo tanto no será realmente inteligente. Turing menciona que es confuso que las leyes del comportamiento con las leyes de conducta general puede hacer que una computadora sea realmente predecible. De igual forma argumenta que si no podemos ver las leyes no significa que estas no existan. EL escribe claramente que no sabemos las circunstancias bajo las cuales las leyes no existen.

Aprendizaje de máquinas

Véase también: Machine learning

In the final section of the paper Turing details his thoughts about the Learning Machine that could play the imitation game successfully.

Aquí Turing regresa a la objeción de Lady Lovelance donde la máquina solo puede hacer o que le ordenan y hace una comparación de la situación como si un humano le inyectara una idea a la máquina la cual hace que responda y caiga en un estado de quietud. Turing extiende este pensamiento en una analogía a una pila atómica de un tamaño críticamente menor considerada al de la máquina y una inyección de idea equivale a un neutrón entrando en la pila, el neutron causaría cierta molestia y ruido que eventualmente se desvanecerá. Turing construye una analogía que menciona el tamaño de la pila es suficientemente largo para que un neutron pueda entrar sin causas ruido o molestia, así la pila podría incrementarse hasta destruirse, eso sería que la pila sería super crítica. Turing se pregunta si esta pila puede ser extendida a un humano y por lo tanto a una máquina. Concluye diciendo que tal analogía puede ser adaptada a la naturaleza humana y su mente "No parece haber una para la mente humana . La mayoría de ellos parecen ser " subcrítico ", es decir, que corresponde en esta analogía con pilas de sub tamaño crítico . Una idea presentada a tal mente se dan en medio de la altura de menos de una idea en la respuesta. Una proporción pequeña son supercrítico. Una idea presentada a una mente de tal manera que pueda dar lugar a una "teoría " Todo consiste en ideas secundarias , terciarias y más remotas". Finalmente pregunta si una máquina puede ser supercrítica.

Turing luego menciona que la tarea de crear una máquina que pueda jugar al juego de la imitación es una que programa y postula puede ser tecnológicamente posible al terminar el siglo, posteriormente menciona que en el proceso de hacer que imite a un adulto humano se convierte importante considerar procesos que pueden hacer que la mente humana llegue a su estado actual, estos procesos los sumariza en los siguientes:

1. El estado inicial de la mente, es decir el nacimiento.

2. La educación a la uno es expuesto

3. Otra experiencia que no se describe como educación, sin embargo también se esta expuesto.

Dado el proceso que el pregunta que sería más apropiado para un programa de niños en lugar de una mente adulta . El piensa que un niño es como comprar un cuaderno nuevo y especula que debido a su simplicidad sería más fácil de ser programado. El problema sería cuando se divide en dos partes, que es programar la mente del niño y su procesos de educación. Menciona no es lo que el programador en un inicio quisiera experimentar en un primer inicio, el proceso de aprendizaje involucra un método donde hay castigos y recompensas que deben ser puestos en patrones específicos en la mente del niño, todo este proceso Turing menciona que es similar a la evolución por selección natural, por ejemplo las similitudes son las siguientes:

Estructura del niño como máquina = material hereditario

Cambios en la mente del niño = mutaciones

Selección natural = juicio del experimentador

Siguiendo con la discusión Turing dicta los aspectos del aprendizaje automático:

• Naturaleza de la complejidad heredad: La máquina niño puede ser tan simple como sea posible, con que tenga consistencia con los principios generales o la máquina puede ser completada con un sistema lógica que tiene una interfaz programada en el. Este sistema que generalmente es muy complejo es explicado por Turing como "..Puede ser que la máquina sea largamente ocupada por definiciones y preposiciones. Las proposiciones tienen varios tipos de status, por ejemplo hecho bien establecidos, conjeturas matemáticas que prueban teoremas, hecho dadas por las autoridades, expresiones que tienen forma lógica pero un sistema de creencias. Ciertas proposiciones pueden ser descritas como imperativas. La máquina estará construida de tal forma que esa bien establecida y la acción tome lugar" Aparte de eso, en este sistema construido desde la lógica la inferencia lógica programada no es formal, si no más pragmático, en cierta adición la lógica esta basada en inducción científica.

• Ignorancia del experimentador: Una característica importante de una máquina con aprendizaje que Turing apunta es la ignorancia de enseñarle a las máquina sobre sus procesos interno durante el proceso de aprendizaje. Esto es en contraste a una máquina de estados convencional donde el objetivo es tener un claro entendimiento de los estados internos de la máquina durante cada momento de la computación. Esta máquina vería como hacer las cosas para que tengan sentido o sea algo completamente aleatorio. Turing menciona que este puede convertirse en algo determinístico o convencional de la computación.

• La importancia de esta conducta aleatoria es bastante importante, a través de las precauciones que Turing tomo al involucra un elemento aleatoria en una máquina que aprenda de forma aleatoria que puede tener un valor en el sistema. De igual forma menciona que este puede ser el valor donde se tengan múltiples respuestas o las que se tengan se aproximen a un sistema que investigue bastantes soluciones insatisfactorias a un problema de antes para poder encontrar una solución óptima al procesos ineficiente. Turing de igual forma menciona que el proceso de evolución toma lugar en múltiples mutaciones aleatoria que encuentra una solución a algún beneficio de un organismo, pero también admite que en caso de evolución sistemática se encuentre un método de no hacer lo posible

Turing concluye por especulaciones acerca del tiempo en que las máquinas compitan con los humanos por tareas intelectuales y sugiere tareas por las que podrían empezar. Turing sugiere tareas abstractas como jugar ajedrez, el cual sería un buen método para iniciar o algún otro método como enseñar a que entienda el inglés.

A través de una examinación oficial en el desarrollo de la Inteligencia artificial Aque se ha llevado ha revelado que una máquina de aprendizaje haga una tarea abstracta, tal es el caso de Deep Blue, una computadora desarrollada por IBM que puede jugar y ganarle al campeón mundial de ajedrez Gari Kaspárov (a pesar de que fue muy controversial) y los numeroso programas de juego en ajedrez pueden ser ganados por amateurs​ Como una segunda sugerencia Turing dice que ha sido indicado por varios autores a llamar a un simulacro de desarrollo cognitivo​ Dichos intentos son encontrados a la hora de ver algoritmos mediante los cuales los niños aprenden las características del mundo que los rodea.​​​

See also

• Turing test

References

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• Harnad, Stevan; Scherzer, Peter (2008), «First, Scale Up to the Robotic Turing Test, Then Worry About Feeling», Artificial Intelligence in Medicine 44 (2): 83-9, PMID 18930641, doi:10.1016/j.artmed.2008.08.008 ..
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• Turing, Alan (October 1950), «Computing Machinery and Intelligence», Mind LIX (236): 433-460, doi:10.1093/mind/LIX.236.433 .
• Saygin, A. P. (2000), "Turing Test: 50 years later". Minds and Machines 10 (4): 463–518.
• Noah Wardrip-Fruin and Nick Montfort, eds. (2003). The New Media Reader. Cambridge: MIT Press. ISBN 0-262-23227-8. "Lucasfilm's Habitat" pp. 663–677.

External links

• PDF with the full text of the paper
• Full text of the paper
• An analysis and review of the next 50 years. 10.1.1.157.1592. 

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