Il test di Turing è da considerarsi “superato” per valutare l’intelligenza artificiale?

Il test di Turing è, da sempre, il riferimento utilizzato per valutare se un'Intelligenza Artificiale esponga comportamenti analoghi a quelli di una intelligenza umana o meno. Tuttavia il test, sviluppato dal matematico Alan Turing, nasceva negli anni '50 per interrogare sistemi con capacità nemmeno lontanamente comparabili a quelli disponibili attualmente.

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Il test di Turing è ancora affidabile?

Mustafa Suleyman, co-fondatore della startup specializzata in intelligenza artificiale DeepMind, ha espresso forti dubbi in merito all'attualità del test di Turing per valutare i sistemi basati su AI.
Suleyman ha motivato le sue perplessità ritenendo il test non più efficace per differenziare i vari sistemi che, infatti, ultimamente superano tutti agilmente il test. A detta sua il test di Turing:

"Non ci dice nulla su ciò che il sistema può fare o capire, nulla sul fatto che abbia stabilito complessi monologhi interiori o possa impegnarsi nella pianificazione su orizzonti temporali astratti, che è la chiave dell'intelligenza umana"

Le critiche all'attuale utilizzo del test per discernere le capacità di un sistema AI vengono esposte da Suleyman nel libro "The Coming Wave: Technology, Power and the Twenty-first Century's Greatest Dilemma" che propone un nuovo metodo per valutare le capacità di analisi di un software basato su AI.

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La proposta di un nuovo approccio

Suleyman avrebbe proposto di valutare i sistemi chiedendo di trasformare un investimento iniziale di 100.000$ in 1.000.000$. Mediante questo test si potrebbe valutare le capacità dell'IA di:

1. Sviluppare un piano di business;
2. Decidere come investire tale somma;
3. Valutare gli impatti temporali dei ritorni legati all'investimento;
4. Individuare partner e fornitori disposti a supportare il progetto;
5. Stilare un piano di vendita dei prodotti/servizio.

In sostanza Sulleyman propone un approccio differente da quello previsto nel test di Turing nel quale si valutava quanto la capacità discorsiva del sistema fosse difforme da quella umana.

L'approccio di Mustafa è basato sul porre al sistema un problema talmente complesso da costringerlo a mettere in atto tutta una serie di ragionamenti, legati al mondo reale, che sono tipici delle valutazioni umane. Sulleyman ha poi concluso affermando:

“Non dobbiamo interessarci solo di quello che una macchina può dire, ma anche di quello che può fare”