機器人的圖靈測試將判斷栩栩如生的人形機器人是如何形成

夏季，雷暴在世界各地都很常見。除了在公園里破壞下午，閃電，雨水和強風可能會損壞電網并導致電力中斷。風暴來臨時很容易判斷，但電力公司希望能夠預測哪些風暴可能會破壞其基礎設施。

機器學習是預測哪些風暴可能導致停電的理想選擇。Roope Tervo，芬蘭氣象研究所(FMI)的軟件架構師和博士。阿爾托大學的研究員Alex Jung的研究小組已經開發(fā)出一種機器學習方法來預測風暴的嚴重程度。

教授計算機如何對風暴進行分類的第一步是為他們提供斷電數(shù)據(jù)。芬蘭中部的三家芬蘭能源公司Järvi-Suomen Energia，LoisteSähkoverkko和ImatraSeudunSähkönsiirto通過風暴中心向芬蘭提供電網，提供了有關其網絡電力中斷次數(shù)的數(shù)據(jù)。風暴分為四類。0級風暴并沒有將電力輸給任何電力變壓器。1級風暴降級高達10%的變壓器，2級高達50%，3級風暴切斷功率超過50%的變壓器。

下一步是從FMI的風暴中獲取數(shù)據(jù)，并使計算機易于理解。“我們使用了一種新的基于對象的方法來準備數(shù)據(jù)，這使得這項工作令人興奮，”Roope說。“風暴由許多元素組成，可以表明它們有多大的危害：表面積，風速，溫度和壓力，僅舉幾例。通過分組每個風暴的16個不同特征，我們能夠訓練計算機識別風暴將會破壞。“

結果是有希望的：該算法非常擅長預測哪個風暴將成為0級并且不會造成任何損害，哪種風暴至少會達到3級并造成大量傷害。研究人員正在將更多風暴數(shù)據(jù)添加到模型中，以幫助提高將1級和2級風暴分開的能力，使預測工具對能源公司更有用。

“我們的下一步是嘗試改進模型，使它適用于比夏季風暴更多的天氣，”Roope說，“眾所周知，芬蘭冬季可能會有大風暴，但它們對夏季風暴的影響不同，所以我們需要不同的方法來預測它們的潛在損害。“阿蘭·圖靈最近被公布為他在第二次世界大戰(zhàn)中破紀錄的代碼并為計算機科學奠定基礎的新50英鎊鈔票。然而，圖靈的工作仍然挑戰(zhàn)并激勵著許多今天工作的人，尤其是機器人和人工智能領域的人。

1950年，他問：“機器能想到嗎?” 并且提出了一項測試，研究人員仍然將其作為一種判斷計算機是否可以像人類一樣被認為是真正智能的方法。但是，從自動機器人剛剛起步的時代來看，圖靈測試只是為了評估人造大腦，而不是一個完整的人造人。

現(xiàn)在我們擁有越來越逼真的外觀，我們需要21世紀的測試版本。我和我的同事設計了一個“多模式圖靈測試”來判斷一臺機器的外觀，運動，聲音以及我們稱之為體現(xiàn)的人工智能(EAI)。這是衡量人工智能與機器人身體整合以表達個性的程度。

這意味著我們可以系統(tǒng)地將人形機器人與生活對手進行比較。通過這種方式，我們可以提出這樣一個問題：“我們能否建造出與人類無法區(qū)分的機器人?”

圖靈認為，如果一個計算機程序可以欺騙超過30%的人類相信它在真實世界條件下有感知力，那么它實際上與人類思維無法區(qū)分 - 它可以思考。計算機能夠在2014年通過這項測試。這并不意味著創(chuàng)建真正的人工智能沒有任何工作要做。離得很遠。但圖靈測試為我們提供了判斷我們進步的基準。

許多學者認為創(chuàng)造一個與真人無法區(qū)分的人形機器人是機器人技術的終極目標。然而，目前還沒有評估栩栩如生的機器人的標準方法，因此不可能對這一發(fā)展進行基準測試。

像圖靈一樣，我們并不是說機器人能夠在復制人類的條件時轉變?yōu)橛袡C存在。但是，如果機器人出現(xiàn)，行為和功能在現(xiàn)實條件下與人類無法區(qū)分，那么它可以被有效地視為與人類相同。

栩栩如生的機器人制造商面臨的最大挑戰(zhàn)之一就是克服所謂的“ 神秘山谷 ”。這指的是機器人在外觀上與人類更接近的一個發(fā)展階段，但實際上對人們更不利，因為它們并不完全正確。問題在于評估問題的傳統(tǒng)方法不夠細致，無法確定機器人為何讓人感到不舒服。

這些方法傾向于將機器人作為一個整體與人類進行比較，而不是將其分解為其組件特征。例如，在看起來很逼真的機器人的眼睛運動中的輕微錯誤計算可以使整個游戲消失。其他面部區(qū)域的高品質特征則成為失敗的一部分。

我們的想法是逐步評估每個領域。只要每個特征看起來像是同一個身體的一部分(同性別，年齡等)，那么如果眼睛和嘴巴可以單獨通過測試，那么他們也應該將它們一起傳遞。這將允許機器人建造者評估進展，以確保每個身體部位與人類的部分無法區(qū)分并且防止最終落入不可思議的山谷中。

我們的測試也分為四個階段，每個階段都比上一階段更難，代表了我們所謂的“人類模擬的層次結構”。首先，機器人在靜止時必須簡單地看起來真實。其次，它必須以自然的方式移動。第三，它必須在外觀和移動方式上產生逼真的物理語音模擬。

最后是體驗人工智能的測試，評估機器人是否可以通過逼真地表達情感來回應世界，從而可以與人類自然地進行交互。如果類人機器人可以同時通過測試的所有四個級別，那么它在感知上與人類無法區(qū)分。

“我們只能看到前方很短的距離，但我們可以看到很多需要做的事情。” 這個陳述今天和圖靈在1950年所說的那樣準確。然而，機器人工程師比以往任何時候都更接近實現(xiàn)他們的現(xiàn)實人類機器的目標，2017年見證了世界上第一個機器人公民的就職典禮。

今天，我們擁有開發(fā)人形機器人的工具，具有越來越逼真的外觀，運動，語音和EAI。但我們的多模式圖靈測試為工程師提供了一種可訪問的方式來評估并改進他們的工作。

正如圖靈的原始測試一樣，我們的方法提出了一個問題，即當我們無法區(qū)分真人和人工之間的區(qū)別時，它將成為一個人的意義。試圖過早回答這些問題是因為我們想要比實際更快地進步，這可能會導致錯誤，例如為一臺栩栩如生的機器提供合法權利。但是我們開發(fā)人形機器人的次數(shù)越多，我們就越了解我們的價值觀，甚至我們的情感。