অনুকরণ খেলা: AI কি ট্যুরিং টেস্টকে হারিয়েছে?

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জগৎ প্রতিনিয়ত পরিবর্তিত হচ্ছে, যা একসময় কল্পবিজ্ঞানের বিষয় ছিল তা আজ মাইলফলক হিসেবে চিহ্নিত হচ্ছে। এর মধ্যে সবচেয়ে স্থায়ী মানদণ্ডগুলির মধ্যে একটি হল Turing test, যা সত্তর বছরেরও বেশি আগে একটি মেশিনের মানুষের কথোপকথন বিশ্বাসযোগ্যভাবে অনুকরণ করার ক্ষমতা পরিমাপের জন্য তৈরি করা হয়েছিল। কয়েক দশক ধরে, এটি একটি কঠিন, সম্ভবত প্রতীকী, চ্যালেঞ্জ হিসেবে রয়ে গেছে। তবে সাম্প্রতিক উন্নয়নগুলি ইঙ্গিত দেয় যে এই সীমাটি সম্ভবত নিশ্চিতভাবে অতিক্রম করা হয়েছে। University of California at San Diego থেকে প্রকাশিত একটি গবেষণা ইঙ্গিত দেয় যে OpenAI-এর উন্নত ভাষা মডেল, GPT-4.5, কেবল পরীক্ষাটি সফলভাবে নেভিগেট করেনি, বরং এটি বিস্ময়কর সাফল্যের সাথে করেছে, প্রায়শই মানুষের ছদ্মবেশ ধারণে প্রকৃত মানুষের চেয়েও বেশি বিশ্বাসযোগ্য প্রমাণিত হয়েছে। এই ফলাফল AI সক্ষমতা সম্পর্কে আলোচনাকে নতুন দিকে চালিত করে, পরীক্ষা নিজেই, যন্ত্র বুদ্ধিমত্তার প্রকৃতি এবং আমাদের নিজস্ব ভাষাগত আচরণকে এত কার্যকরভাবে অনুকরণ করতে পারে এমন সত্তা তৈরির প্রভাবগুলির উপর গভীর দৃষ্টিপাতের দাবি রাখে।

ডিজিটাল প্রতারণার পাঠোদ্ধার: পরীক্ষার অভ্যন্তরে

গবেষণা প্রচেষ্টা, যার উপযুক্ত শিরোনাম ‘Large Language Models Pass the Turing Test’ এবং বর্তমানে পিয়ার রিভিউ চলছে, এতে এমন একটি পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়েছে যা AI-এর কথোপকথন ক্ষমতাকে মানুষের সাথে সরাসরি তুলনা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এর পরিবেশ ছিল একটি অনলাইন প্ল্যাটফর্ম যেখানে মিথস্ক্রিয়া সম্পূর্ণরূপে পাঠ্যের মাধ্যমে মধ্যস্থতা করা হয়েছিল, যা একটি অ-মানব অংশগ্রহণকারীকে প্রকাশ করতে পারে এমন চাক্ষুষ এবং শ্রুতি সংকেতগুলি সরিয়ে দেয়। প্রায় তিনশ বিশ্ববিদ্যালয় ছাত্রকে এই ডিজিটাল মুখোশ খেলার জন্য নিয়োগ করা হয়েছিল। প্রতিটি অংশগ্রহণকারীকে এলোমেলোভাবে তিনটি ভূমিকার মধ্যে একটি বরাদ্দ করা হয়েছিল: বিচক্ষণ বিচারক, একজন মানব ‘সাক্ষী’, অথবা, বিচারকের কাছে প্রাথমিকভাবে অজানা, একটি AI ‘সাক্ষী’।

মূল কাজটি ছিল প্ররোচিত করার একটি খেলা। মানব সাক্ষী এবং AI সাক্ষী উভয়ই, পৃথক ডিজিটাল রুম থেকে কাজ করে, বিচারকের সাথে পাঠ্য-ভিত্তিক কথোপকথনে নিযুক্ত ছিল। তাদের উদ্দেশ্য ছিল একক: বিচারককে তাদের মানব পরিচয়ের বিষয়ে বোঝানো। বিচারক, একটি নির্দিষ্ট সময় মিথস্ক্রিয়ার পর, গুরুত্বপূর্ণ সিদ্ধান্তের মুখোমুখি হতেন – কোন কথোপকথনকারী মানুষ এবং কোনটি যন্ত্র তা সনাক্ত করা।

এটি কেবল একটি AI-এর মানব ভিত্তিরেখার বিরুদ্ধে পরীক্ষা ছিল না। গবেষকরা বিভিন্ন AI প্রোগ্রামকে এই চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি করেছিলেন, যা কথোপকথনমূলক AI-এর অবস্থার উপর একটি তুলনামূলক দৃষ্টিভঙ্গি প্রদান করে:

• GPT-4.5 (পার্সোনা প্রম্পট সহ): এই মডেলটি, যখন বিশেষভাবে একটি মানব-সদৃশ ব্যক্তিত্ব গ্রহণ করার নির্দেশ দেওয়া হয়েছিল, তখন একটি অসাধারণ কৃতিত্ব অর্জন করেছিল। ৭৩% ক্ষেত্রে যেখানে এটি এই শর্তে পরিচালিত হয়েছিল, বিচারকরা ভুলবশত এটিকে মানব অংশগ্রহণকারী হিসাবে চিহ্নিত করেছিলেন। এই সংখ্যাটি কেবল পরম মানেই বেশি নয়; এটি একই পরীক্ষামূলক বিন্যাসে নিজেদের মানবতা প্রমাণ করার চেষ্টাকারী প্রকৃত মানব সাক্ষীদের সাফল্যের হারকেও ছাড়িয়ে গেছে।
• Meta’s LLaMa 3.1 405b (পার্সোনা প্রম্পট সহ): আরেকটি শক্তিশালী সমসাময়িক বৃহৎ ভাষা মডেল, LLaMa 3.1, একইভাবে প্রম্পট করা হলে উল্লেখযোগ্য প্ররোচনামূলক ক্ষমতা প্রদর্শন করেছে, বিচারকদের ৫৬% সময় বোকা বানিয়েছে। যদিও এই নির্দিষ্ট পরীক্ষায় GPT-4.5-এর উচ্চতায় পৌঁছাতে পারেনি, তবুও এর কর্মক্ষমতা মানব এবং যন্ত্র যোগাযোগের মধ্যেকার সীমারেখাকে উল্লেখযোগ্যভাবে ঝাপসা করে দিয়েছে।
• GPT-4o (OpenAI’s পূর্ববর্তী মডেল): মজার বিষয় হল, OpenAI-এর সামান্য আগের মডেল, GPT-4o, নির্দিষ্ট পার্সোনা প্রম্পট ছাড়া পরীক্ষা করার সময় উল্লেখযোগ্যভাবে ভিন্ন পারফর্ম করেছে। এটিকে মাত্র ২১% সময় মানুষ হিসাবে চিহ্নিত করা হয়েছিল, যা নির্দেশ করে যে নির্দিষ্ট নির্দেশাবলীর গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা বা সম্ভবত মডেলগুলির কথোপকথন শৈলীতে অন্তর্নিহিত পার্থক্য যখন স্পষ্টভাবে নির্দেশিত না হয়।
• ELIZA: একটি ঐতিহাসিক মানদণ্ড হিসাবে, গবেষকরা ELIZA অন্তর্ভুক্ত করেছিলেন, যা ১৯৬০-এর দশকে তৈরি একটি অগ্রণী চ্যাটবট যা একজন Rogerian সাইকোথেরাপিস্টের অনুকরণে সহজ প্যাটার্ন-ম্যাচিং কৌশলগুলির জন্য পরিচিত। আশ্চর্যজনকভাবে, ELIZA-এর মানব অনুকরণের প্রচেষ্টা আধুনিক অংশগ্রহণকারীদের কাছে অনেক কম বিশ্বাসযোগ্য ছিল, মাত্র ২৩% সময় মানুষ হিসাবে বিচার করা হয়েছিল। এটি বিগত দশকগুলিতে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণে অর্জিত বিশাল অগ্রগতি তুলে ধরে।

Cameron Jones, UC San Diego’s Language and Cognition Lab থেকে গবেষণায় জড়িত একজন গবেষক, এই আকর্ষণীয় ফলাফলটি সংক্ষিপ্তভাবে তুলে ধরেন। তিনি উল্লেখ করেছেন যে মানব বিচারকরা উল্লেখযোগ্যভাবে সংগ্রাম করেছেন, যখন GPT-4.5 বা LLaMa-এর প্রম্পটেড সংস্করণ এবং মানুষের মধ্যে পার্থক্য করার চেষ্টা করার সময় এলোমেলো সুযোগের চেয়ে ভাল পারফর্ম করেননি। আরও স্পষ্টভাবে, তিনি এই স্ববিরোধী ফলাফলের উপর জোর দিয়েছিলেন: ‘এবং ৪.৫ এমনকি প্রকৃত মানুষের চেয়ে উল্লেখযোগ্যভাবে বেশিবার মানুষ হিসাবে বিচার করা হয়েছিল!’ এটি ইঙ্গিত দেয় যে AI, নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে, পাঠ্যে মানবতা অভিনয় করতে মানুষের চেয়ে ভাল হতে পারে, সম্ভবত কথোপকথনের নিয়মগুলি আরও ঘনিষ্ঠভাবে মেনে চলার মাধ্যমে বা বাস্তব মানুষের দেখানো অদ্ভুত বৈশিষ্ট্যগুলি এড়িয়ে যাওয়ার মাধ্যমে। এর প্রভাব গভীর – AI কেবল পাস করছিল না; এটি এই নির্দিষ্ট প্রেক্ষাপটে অনুভূত মানবত্বের জন্য একটি নতুন মান স্থাপন করছিল।

মানদণ্ড পুনর্বিবেচনা: ট্যুরিং টেস্ট কি এখনও গোল্ড স্ট্যান্ডার্ড?

একটি যন্ত্র সম্ভাব্যভাবে Turing test ‘পাস’ করেছে, বিশেষ করে মানুষকে ছাড়িয়ে যাওয়ার মাধ্যমে, এই খবরটি অনিবার্যভাবে বিতর্কের জন্ম দেয়। এটি কি প্রকৃত যন্ত্র বুদ্ধিমত্তার ভোরের ইঙ্গিত দেয়, যার সম্পর্কে Alan Turing নিজেই অনুমান করেছিলেন? নাকি এটি কেবল আমাদের নিজস্ব থেকে ভিন্ন একটি যুগে তার প্রস্তাবিত পরীক্ষার সীমাবদ্ধতা প্রকাশ করে? AI সম্প্রদায়ের বেশ কয়েকজন বিশিষ্ট কণ্ঠস্বর সতর্কতার আহ্বান জানিয়েছেন, পরামর্শ দিয়েছেন যে এই নির্দিষ্ট পরীক্ষায় উত্তীর্ণ হওয়া কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তা (AGI) অর্জনের সমতুল্য নয় – একটি AI-এর বিস্তৃত পরিসরের কাজগুলিতে মানব পর্যায়ে জ্ঞান বোঝা, শেখা এবং প্রয়োগ করার অনুমানমূলক ক্ষমতা।

Melanie Mitchell, Santa Fe Institute-এর একজন AI পণ্ডিত, Science জার্নালে এই সংশয়বাদকে জোরালোভাবে ব্যক্ত করেছেন। তিনি যুক্তি দেন যে Turing test, বিশেষ করে এর ক্লাসিক কথোপকথনমূলক রূপে, প্রকৃত জ্ঞানীয় ক্ষমতার পরিমাপের চেয়ে আমাদের নিজস্ব মানবিক প্রবণতা এবং অনুমানের প্রতিফলন হতে পারে। আমরা সামাজিক প্রাণী, সাবলীল ভাষাকে অন্তর্নিহিত চিন্তা এবং অভিপ্রায়ের চিহ্ন হিসাবে ব্যাখ্যা করতে পূর্বনির্ধারিত। GPT-4.5-এর মতো বৃহৎ ভাষা মডেলগুলি মানুষের পাঠ্যের বিশাল ডেটাসেটে প্রশিক্ষিত, যা তাদের প্যাটার্ন সনাক্ত করতে এবং পরিসংখ্যানগতভাবে সম্ভাব্য ভাষাগত প্রতিক্রিয়া তৈরি করতে অসাধারণভাবে পারদর্শী করে তোলে। তারা সিনট্যাক্সে পারদর্শী, কথোপকথনের প্রবাহ অনুকরণ করে এবং এমনকি শৈলীগত সূক্ষ্মতাও প্রতিলিপি করতে পারে। যাইহোক, Mitchell যুক্তি দেন, ‘প্রাকৃতিক ভাষায় সাবলীলভাবে কথা বলার ক্ষমতা, দাবা খেলার মতো, সাধারণ বুদ্ধিমত্তার চূড়ান্ত প্রমাণ নয়।’ একটি নির্দিষ্ট দক্ষতার উপর দক্ষতা, এমনকি ভাষার মতো জটিল একটি হলেও, অগত্যা ব্যাপক বোঝাপড়া, চেতনা বা প্রশিক্ষণের সময় শেখা প্যাটার্নের বাইরে অভিনব যুক্তির ক্ষমতা বোঝায় না।

Mitchell আরও Turing test ধারণার বিবর্তিত ব্যাখ্যা, এবং সম্ভবত লঘুকরণের দিকে ইঙ্গিত করেছেন। তিনি Stanford University থেকে পূর্ববর্তী GPT-4 মডেলের উপর গবেষণা সংক্রান্ত একটি ২০২৪ সালের ঘোষণার উল্লেখ করেছেন। Stanford দল তাদের ফলাফলকে ‘প্রথমবারগুলির মধ্যে একটি যখন একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উৎস একটি কঠোর Turing test পাস করেছে’ বলে অভিহিত করেছে। তবুও, Mitchell যেমন পর্যবেক্ষণ করেছেন, তাদের পদ্ধতিতে মনস্তাত্ত্বিক সমীক্ষা এবং ইন্টারেক্টিভ গেমগুলিতে GPT-4-এর প্রতিক্রিয়াগুলির পরিসংখ্যানগত প্যাটার্নগুলিকে মানব ডেটার সাথে তুলনা করা জড়িত ছিল। যদিও তুলনামূলক বিশ্লেষণের একটি বৈধ রূপ, তিনি শুষ্কভাবে মন্তব্য করেছেন যে এই সূত্রায়ন ‘Turing-এরকাছে স্বীকৃত নাও হতে পারে’, যার মূল প্রস্তাবটি অবিচ্ছেদ্য কথোপকথনের উপর কেন্দ্রীভূত ছিল।

এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় তুলে ধরে: Turing test একটি একক সত্তা নয়। এর ব্যাখ্যা এবং প্রয়োগ পরিবর্তিত হয়েছে। UC San Diego পরীক্ষাটি Turing-এর মূল কথোপকথনমূলক ফোকাসের কাছাকাছি বলে মনে হচ্ছে, তবুও এখানেও প্রশ্ন উঠছে। পরীক্ষাটি কি সত্যিই বুদ্ধিমত্তা পরিমাপ করছিল, নাকি এটি AI-এর একটি নির্দিষ্ট কাজ – ব্যক্তিত্ব গ্রহণ এবং কথোপকথনমূলক অনুকরণ – ব্যতিক্রমীভাবে ভালভাবে সম্পাদন করার ক্ষমতা পরিমাপ করছিল? GPT-4.5 যখন একটি ‘পার্সোনা প্রম্পট’ দেওয়া হয়েছিল তখন উল্লেখযোগ্যভাবে ভাল পারফর্ম করেছে এই সত্যটি ইঙ্গিত দেয় যে এর সাফল্য একটি অন্তর্নিহিত, সাধারণীকরণযোগ্য মানব-সদৃশ গুণের চেয়ে নির্দেশাবলীর উপর ভিত্তি করে দক্ষ অভিনয়ের বিষয় হতে পারে।

সমালোচকরা যুক্তি দেন যে LLM গুলি মৌলিকভাবে মানব মন থেকে ভিন্নভাবে কাজ করে। তারা মানুষের মতো ধারণাগুলি ‘বোঝে’ না; তারা শেখা পরিসংখ্যানগত সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে প্রতীকগুলি পরিচালনা করে। তাদের জীবন অভিজ্ঞতা, মূর্ত প্রতীক, চেতনা এবং প্রকৃত ইচ্ছাকৃততার অভাব রয়েছে। যদিও তারা আবেগ বা অভিজ্ঞতা সম্পর্কে পাঠ্য তৈরি করতে পারে, তারা সেগুলি অনুভব করে না। অতএব, শুধুমাত্র ভাষাগত আউটপুটের উপর ভিত্তি করে একটি পরীক্ষায় উত্তীর্ণ হওয়া প্রকৌশল এবং ডেটা বিজ্ঞানের একটি চিত্তাকর্ষক কৃতিত্ব হতে পারে, তবে এটি অগত্যা প্রকৃত সংবেদনশীল বুদ্ধিমত্তার ব্যবধান পূরণ করে না। পরীক্ষাটি মেশিনের অভ্যন্তরীণ অবস্থার চেয়ে বিশাল ডেটাসেট এবং অত্যাধুনিক অ্যালগরিদমের উপরিভাগের মানব আচরণ প্রতিলিপি করার ক্ষমতা সম্পর্কে আরও বেশি প্রকাশ করতে পারে। এটি আমাদের মুখোমুখি হতে বাধ্য করে যে ভাষাগত সাবলীলতা মানব বুদ্ধিমত্তার গভীর, বহুমুখী প্রকৃতির জন্য যথেষ্ট প্রক্সি কিনা।

এমন এক বিশ্বে পথচলা যেখানে সীমারেখা ঝাপসা হয়ে যায়

GPT-4.5-এর কর্মক্ষমতা প্রকৃত বুদ্ধিমত্তা গঠন করুক বা কেবল অত্যাধুনিক অনুকরণ হোক, এর ব্যবহারিক প্রভাবগুলি অনস্বীকার্য এবং সুদূরপ্রসারী। আমরা এমন এক যুগে প্রবেশ করছি যেখানে অনলাইনে মানব এবং যন্ত্র-উৎপন্ন পাঠ্যের মধ্যে পার্থক্য করা ক্রমশ কঠিন হয়ে উঠছে, নির্দিষ্ট প্রসঙ্গে অসম্ভব না হলেও। এটি বিশ্বাস, যোগাযোগ এবং আমাদের ডিজিটাল সমাজের মূল কাঠামোর জন্য গভীর পরিণতি বহন করে।

AI-এর বিশ্বাসযোগ্যভাবে মানুষের ছদ্মবেশ ধারণ করার ক্ষমতা ভুল তথ্য এবং কারসাজি সম্পর্কে অবিলম্বে উদ্বেগ বাড়ায়। দূষিত অভিনেতারা অত্যাধুনিক ফিশিং স্ক্যাম, ব্যক্তিদের জন্য তৈরি করা প্রচারণা ছড়ানো, বা জনমতকে প্রভাবিত করতে বা অনলাইন সম্প্রদায়গুলিকে ব্যাহত করার জন্য নকল সোশ্যাল মিডিয়া প্রোফাইলের সেনাবাহিনী তৈরি করতে এই ধরনের প্রযুক্তি ব্যবহার করতে পারে। যদি একটি নিয়ন্ত্রিত পরীক্ষায় বিচক্ষণ ব্যবহারকারীরাও পার্থক্য করতে সংগ্রাম করে, তবে উন্মুক্ত ইন্টারনেটে প্রতারণার সম্ভাবনা 엄청나다। AI-চালিত ছদ্মবেশ এবং AI-শনাক্তকরণ সরঞ্জামগুলির মধ্যে অস্ত্রের প্রতিযোগিতা তীব্র হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে, তবে সুবিধা প্রায়শই ছদ্মবেশ ধারণকারীদের দিকে থাকতে পারে, বিশেষ করে যখন মডেলগুলি আরও পরিমার্জিত হয়।

দূষিত ব্যবহারের বাইরে, ঝাপসা সীমারেখা দৈনন্দিন মিথস্ক্রিয়াকে প্রভাবিত করে। যখন চ্যাটবটগুলি মানব এজেন্টদের থেকে неотличимый হয়ে উঠবে তখন গ্রাহক পরিষেবা কীভাবে পরিবর্তিত হবে? অনলাইন ডেটিং প্রোফাইল বা সামাজিক মিথস্ক্রিয়াগুলির জন্য কি নতুন ধরনের যাচাইকরণের প্রয়োজন হবে? মানুষের উপর মনস্তাত্ত্বিক প্রভাবও তাৎপর্যপূর্ণ। আপনি অনলাইনে যার সাথে কথোপকথন করছেন সে সত্তাটি একটি AI হতে পারে জেনে অবিশ্বাস এবং বিচ্ছিন্নতা তৈরি করতে পারে। বিপরীতভাবে, অত্যন্ত বিশ্বাসযোগ্য AI সঙ্গীদের সাথে মানসিক সংযুক্তি গঠন করা, এমনকি তাদের প্রকৃতি জেনেও, নিজস্ব নৈতিক এবং সামাজিক প্রশ্নের জন্ম দেয়।

GPT-4.5-এর মতো মডেলগুলির সাফল্য আমাদের শিক্ষা ব্যবস্থা এবং সৃজনশীল শিল্পকেও চ্যালেঞ্জ করে। যখন AI বিশ্বাসযোগ্য প্রবন্ধ তৈরি করতে পারে তখন আমরা কীভাবে শিক্ষার্থীদের কাজ মূল্যায়ন করব? যখন AI সংবাদ নিবন্ধ, স্ক্রিপ্ট বা এমনকি কবিতা তৈরি করতে পারে যা পাঠকদের সাথে অনুরণিত হয় তখন মানব লেখকত্বের মূল্য কী? যদিও AI বৃদ্ধি এবং সহায়তার জন্য একটি শক্তিশালী হাতিয়ার হতে পারে, মানব আউটপুট প্রতিলিপি করার ক্ষমতা মৌলিকতা, সৃজনশীলতা এবং বৌদ্ধিক সম্পত্তির পুনর্মূল্যায়নের প্রয়োজন সৃষ্টি করে।

অধিকন্তু, UC San Diego গবেষণা AI অগ্রগতি পরিমাপের জন্য শুধুমাত্র কথোপকথনমূলক পরীক্ষার উপর নির্ভর করার সীমাবদ্ধতা তুলে ধরে। যদি লক্ষ্য হয় প্রকৃত বুদ্ধিমান সিস্টেম (AGI) তৈরি করা, কেবল বিশেষজ্ঞ অনুকরণকারী নয়, তাহলে সম্ভবত ফোকাসটি এমন মানদণ্ডগুলির দিকে স্থানান্তরিত করা দরকার যা বিভিন্ন ডোমেন জুড়ে যুক্তি, সমস্যা-সমাধান, অভিনব পরিস্থিতিতে অভিযোজনযোগ্যতা এবং সম্ভবত চেতনা বা স্ব-সচেতনতার দিকগুলিও মূল্যায়ন করে – কুখ্যাতভাবে সংজ্ঞায়িত করা কঠিন, পরিমাপ করা তো দূরের কথা। Turing test, একটি ভিন্ন প্রযুক্তিগত যুগে পরিকল্পিত, একটি অনুপ্রেরণামূলক গোলপোস্ট হিসাবে তার উদ্দেশ্য পূরণ করতে পারে, কিন্তু আধুনিক AI-এর জটিলতাগুলি আরও সূক্ষ্ম এবং বহুমুখী মূল্যায়ন কাঠামোর দাবি করতে পারে।

GPT-4.5-এর অর্জন একটি শেষবিন্দু কম এবং সমালোচনামূলক প্রতিফলনের জন্য একটি অনুঘটক বেশি। এটি মানব ভাষা আয়ত্তে বর্তমান AI কৌশলগুলির অসাধারণ শক্তি প্রদর্শন করে, যা উপকার এবং ক্ষতি উভয়ের জন্যই 엄청난 সম্ভাবনা সহ একটি কৃতিত্ব। এটি আমাদের বুদ্ধিমত্তা, পরিচয় এবং মানব-যন্ত্র মিথস্ক্রিয়ার ভবিষ্যত সম্পর্কে মৌলিক প্রশ্নগুলির সাথে লড়াই করতে বাধ্য করে এমন এক বিশ্বে যেখানে বিশ্বাসযোগ্যভাবে ‘কথা বলার’ ক্ষমতা আর একচেটিয়াভাবে মানুষের অঞ্চল নয়। অনুকরণ খেলা একটি নতুন স্তরে পৌঁছেছে, এবং নিয়ম, খেলোয়াড় এবং বাজি বোঝা আগের চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠেছে।