Google Duplex AI Demo пройшов тест Тьюрінга

Google Duplex AI Demo пройшов тест Тьюрінга

Вчора в 2018 році I / O компанія Google показала новий потенціал цифрових асистентів, що має на меті поліпшити ваше життя, виконуючи прості, нудні телефонні дзвінки від вашого імені. Нова функція Google Duplex призначена для того, щоб претендувати на те, що вона є людиною, з достатньою людською функцією, щоб планувати зустрічі або робити аналогічні незрозумілі телефонні дзвінки. За словами генерального генерального директора Google Сундар Пічай, телефонні дзвінки компанії, що грали, були цілком реальними. Ви можете створити аргумент на основі цих аудіокліпів, що Google фактично пройшов тест Тьюринга.

Якщо ви не чули звуку двох дзвінків, ви повинні надати кліпу слухати. Ми вклали відповідну частину презентації Pichai нижче.

Я підозрюю, що дзвінки були відредаговані, щоб видалити місце роботи, але, крім цього, вони звучать як реальні телефонні дзвінки. Якщо ви слухаєте обидва сегменти, чоловічий голос, який реєструє ресторан, звучить дещо більше, ніж особа, ніж жінка, але цей розрив не великий, а жіночий голос все ще помітно кращий, ніж типовий інтерфейс. Одного разу жінка-спікер має досить роботове "At 12PM", що призводить до зменшення загальної презентації, але минулого, компанія Google значно покращила мову AI. Я підозрюю, що ті ж технології на роботі в Google Duplex - це ті, що ми охопили приблизно шість тижнів тому.

Так що ж таке Тест Тьюрінга і чому він пройшов це важливий етап? Британський комп'ютерний вчений, математик і філософ Алан Тьюринг розробив тест Тьюрінга як засіб вимірювання того, чи здатний комп'ютер демонструвати інтелектуальну поведінку, яка є еквівалентною або не відрізняється від людської. Ця широка формулювання дозволяє споглядати багато таких тестів, хоча загальний тестовий випадок, представлений в дискусії, - це розмова між дослідником та комп'ютером, в якому комп'ютер відповідає на запитання. Третій, оцінювач, поставив завдання визначити, який індивід у розмові є людиною і яка є машиною. Якщо оцінювач не може сказати, машина пройшла тест Тьюрінга.

Тест Тьюринга не має на меті бути остаточним словом про те, чи є AI інтелектуальним, і, з огляду на те, що Тьюрінг задумав це в 1950 році, очевидно, не враховує подальші досягнення або прориви у полі. Протягом десятиріч існують міцні дебати, чи пройшовши тест Тьюрінга, це означало б значний прорив. Але те, що розмежовує Google Duplex, - це чудова міміка людської мови. Оригінальний тест Тьюринга передбачав, що будь-яке обговорення між комп'ютером та дослідником відбудеться в тексті. Управління створення голосу факсимільного зв'язку досить близько до стандартного людини, щоб уникнути підозри та відхилення від цієї компанії є значним подвигом.

На даний момент Duplex призначений для обробки рота-відповідей, наприклад, прохання поговорити з представником або простим, формулічним соціальним взаємодіям. Тим не менш, продемонстрована здатність програми справлятися з плутаниною (як і у другому дзвінку), все ще залишається значним кроком вперед для таких видів голосових взаємодій. Оскільки штучний інтелект продовжує вдосконалюватися, якість передачі голосу покращиться, а ІС стане кращим у відповідь на все більше і більше типів питань. Ми, очевидно, ще далеко від створення свідомого ІІ, але ми покращуємося завдяки роботі наших систем - і швидше, ніж багато хто вважатиме можливим.

Читати далі

Google Lunar X призу може закінчитися без переможців
Google Lunar X призу може закінчитися без переможців

Фонд готовий виплатити призи на суму до 30 мільйонів доларів, але, як видається, пропозиція може закінчитися через кілька місяців без перемог.

Деталі Google Spectre та Meltdown виправлено для своїх хмарних служб
Деталі Google Spectre та Meltdown виправлено для своїх хмарних служб

Це було непросто, але Google розгорнув патчі до своїх послуг, і ви навіть не помітили.

Chromecast, Google Home може перевантажувати ваш Wi-Fi
Chromecast, Google Home може перевантажувати ваш Wi-Fi

Якщо у вас виникли проблеми з Wi-Fi після підключення смартфону Google чи Chromecast, можливо, це не ваш маршрутизатор чи інтернет.

Google AutoML створює моделі машинного навчання без досвіду програмування
Google AutoML створює моделі машинного навчання без досвіду програмування

Сутність Cloud AutoML полягає в тому, що майже кожен може надати каталог зображень, імпортувати теги для зображень та створити функціональну модель машинного навчання на основі цього.