¿Es posible pasar una prueba de Turing?

Reformularía tu segunda pregunta de la siguiente manera:

“¿No debería requerir mucha información para responder un número casi infinito de preguntas que un humano puede responder?”

En este caso, sí, es casi imposible hacer una máquina que pueda acercarse a la forma humana de pensar porque todo, incluida la información, las ideas y los conceptos, debe estar codificado en una máquina. En contraste, los humanos nos codificamos a nosotros mismos. Comenzamos nuestra recopilación de información justo después de nacer. Y después de haber reunido suficiente información, comenzamos a utilizarla para crear conocimiento, es decir, comenzamos a conectar dos hechos y llegar a una conclusión o “juzgar”. Por ejemplo,
información 1: los hombres son mortales.
información 2: Sócrates es un hombre.
Conocimiento o conclusión: Sócrates es mortal.
Expandiendo el ejemplo anterior donde la conclusión necesita extraerse de muchos hechos, es difícil hacer que las computadoras creen conocimiento. Si son capaces de responder una pregunta lógica, probablemente se deba a que ese conocimiento estaba codificado en esa computadora.

Entonces, mi modesto análisis de la forma en que los humanos obtienen conocimiento lleva a dos preguntas principales. Una es cómo hacer que las computadoras aprendan por sí mismas, para que no tengamos que codificar toda la información que contienen. La otra es, ¿cómo hacerlos ‘juzgar’ o crear conocimiento? Debemos recordar que la única forma en que una computadora o máquina puede sentir u obtener información es a través de una fuerza o de una señal eléctrica. Por otro lado, podemos sentir de 5 maneras diferentes a través de nuestros 5 sentidos únicos. Por lo tanto, podemos cargar nuestra computadora con sensores, al igual que nuestros cinco sentidos, para permitirle seguir aumentando su información sobre este mundo. En lo que respecta a la cuestión de utilizar esa información, sabemos que todos nuestros sentidos envían señales eléctricas de vuelta a nuestros cerebros como una computadora. Y eso, nuestro cerebro interpreta señales eléctricas para crear todo tipo de emociones y experiencias. Entonces, en esencia, podemos concluir que solo necesitamos ese tipo de circuito lógico que está conectado de manera similar a un cerebro humano. Esto puede ser posible.

Pero el problema es, ¿cómo extrae el cerebro humano el conocimiento de la información para que podamos hacer un circuito de computadora en esta línea? ¿Las emociones juegan un papel importante en la obtención de conocimiento? Si hay emociones involucradas, ¿necesita la computadora hormonas para sentir tristeza, felicidad, enojo, paz y otros sentimientos extraños que tenemos? ¿Son los circuitos eléctricos y los chips de silicio incluso una buena plataforma para respaldar la creación de semejanza humana o necesitamos computadoras orgánicas?

Para concluir , la tercera y principal pregunta está bajo investigación. Busque sobre ‘procesamiento del lenguaje natural’. Curiosamente, esta también es una solución al problema de ‘Big Data’.

Espero que haya ayudado.

“Los que pueden imaginar cualquier cosa, pueden crear lo imposible”. – Alan Turing. [1]

Según la Tesis de Turing-Iglesia (Tesis de Turing-Iglesia ) , la respuesta definitiva es afirmativa. El problema (prueba de Turing) es muy difícil y se resolverá dentro de una década. [2]

Notas al pie

[1] Alan Turing – Wikipedia

[2] https://www.researchgate.net/pos

En términos simples, un sistema puede pasar la prueba de Turing si convence al examinador de que está conversando con un humano. ¿Cuántos humanos tienen la base de conocimiento de Google? Ninguna. Incluso alguien sin educación puede mantener una conversación con otro ser humano, suponiendo que tenga buena salud mental.

Eso es todo lo que un sistema tiene que lograr para pasar la prueba de Turing.

Y por cierto, eso es mucho más difícil que construir un sistema de tipo Watson con toda la base de conocimiento de Google.

No se trata de dar respuestas correctas, sino de convencer al interrogador de que son humanos. Los humanos a veces dan respuestas incorrectas. Si nombran correctamente las ciudades capitales de todos los países del mundo, probablemente no pasarían.

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