ChatGPT ट्युरिंग चाचणी पास करू शकते?

ChatGPT ट्युरिंग चाचणी पास करू शकते का? नवीनतम निष्कर्ष

ChatGPT च्या माध्यमातून ट्युरिंग चाचणी यशस्वीपणे पार पाडणे हे आता अधिकाधिक शक्य वाटू लागले आहे. काही संशोधकांना तर ते आधीच साध्य झाले आहे, असा विश्वास आहे.

ChatGPT द्वारे दर्शविलेले चॅटबॉट्सचे उत्क्रांतीकरण बुद्धिमत्ता, नैसर्गिक स्वरूप आणि मानवी गुणधर्मांमध्ये लक्षणीय वाढ दर्शवते. हे प्रगती तार्किक आहे, कारण मानवी मोठ्या भाषिक मॉडेलचे (LLMs) आर्किटेक्ट आहेत, जे या AI चॅटबॉट्सचा आधार आहेत. जसे हे साधने त्यांच्या "तर्क" क्षमता सुधारतात आणि मानवी भाषणाचे अधिक अचूकपणे अनुकरण करतात, एक गंभीर प्रश्न उद्भवतो: ते ट्युरिंग चाचणी पास करण्यासाठी पुरेसे प्रगत आहेत का?

दशकांपासून, ट्युरिंग चाचणी मशीन बुद्धिमत्तेच्या मूल्यांकनात एक महत्त्वपूर्ण मापदंड ठरली आहे. सध्या, संशोधक ChatGPT सारख्या LLMs चे कठोर मूल्यांकन करत आहेत. यशस्वी परिणाम AI विकासाच्या क्षेत्रात एक महत्त्वाचा टप्पा दर्शवेल.

तर, ChatGPT ट्युरिंग चाचणी पास करण्यास सक्षम आहे का? काही संशोधक पुष्टी करतात की ते आहे. तथापि, निकाल अजूनही अर्थ लावण्यासाठी खुले आहेत. ट्युरिंग चाचणी सरळ बायनरी निकाल देत नाही, ज्यामुळे निष्कर्ष काहीसे संदिग्ध होतात. शिवाय, जरी ChatGPT ने ट्युरिंग चाचणी उत्तीर्ण केली तरी, ते LLM मध्ये अंतर्निहित असलेल्या "मानवी-सदृश" गुणधर्मांचे निश्चित संकेत देऊ शकत नाही.

चला गुंतागुंत मध्ये जाऊन पाहूया.

ट्युरिंग चाचणी उलगडणे

ट्युरिंग चाचणीचा सार खूप सोपा आहे.

ब्रिटिश गणितज्ञ एलन ट्युरिंग यांनी याची कल्पना केली, जे संगणक विज्ञानातील एक महत्त्वाचे व्यक्तिमत्व होते. त्यांनी तयार केलेला इमिटेशन गेम, जो सुरुवातीला ओळखला जात होता, तो मशीन इंटेलिजन्ससाठी एक लिटमस चाचणी म्हणून काम करतो. ट्युरिंग चाचणीमध्ये एक मानवी मूल्यमापनकर्ता मानव आणि मशीन दोघांशीही संभाषणात गुंतलेला असतो, त्याला कोण माणूस आहे आणि कोण मशीन हे माहीत नसते. जर मूल्यमापनकर्ता मशीनला माणसापासून वेगळे करण्यात अक्षम असेल, तर मशीनने ट्युरिंग चाचणी उत्तीर्ण केली असे मानले जाते. संशोधनSetting मध्ये, हे चाचणी विविध मूल्यमापनकर्त्यांसह अनेक वेळा आयोजित केली जाते.

हे ओळखणे महत्त्वाचे आहे की ही चाचणी LLM मध्ये मानवाइतकीच बुद्धिमत्ता आहे की नाही हे निश्चितपणे ठरवत नाही. त्याऐवजी, ते LLM ची मानवी व्यक्तीची प्रभावीपणे नक्कल करण्याची क्षमता तपासते.

LLMs ची विचार प्रक्रिया

LLMs मध्ये त्यांच्या मूळ स्वरूपामुळे, भौतिक मेंदू, चेतना किंवा जगाची व्यापक समज नसते. ते आत्म-जागरूकतेपासून वंचित आहेत आणि त्यांचे स्वतःचे कोणतेही मत किंवा विश्वास नाहीत.

हे मॉडेल पुस्तके, ऑनलाइन लेख, कागदपत्रे आणि लिप्यंतरणासह माहितीच्या विस्तृत स्रोतांचा समावेश असलेल्या मोठ्या डेटासेटवर प्रशिक्षित केले जातात. जेव्हा एखादा वापरकर्ता टेक्स्ट्युअल इनपुट प्रदान करतो, तेव्हा AI मॉडेल इनपुटमागील सर्वात संभाव्य अर्थ आणि हेतू ओळखण्यासाठी त्याच्या "तर्क" क्षमता वापरते. त्यानंतर, मॉडेल या स्पष्टीकरणावर आधारित प्रतिसाद निर्माण करते.

त्यांच्या केंद्रस्थानी, LLMs अत्याधुनिक शब्द भविष्यवाणी इंजिन म्हणून कार्य करतात. त्यांच्या विस्तृत प्रशिक्षण डेटाचा लाभ घेऊन, ते प्रतिसादाच्या प्रारंभिक "टोकन" (सामान्यत: एकच शब्द) साठी संभाव्यतांची गणना करतात, त्यांच्या शब्दसंग्रहाचा वापर करतात. ही पुनरावृत्ती प्रक्रिया पूर्ण प्रतिसाद तयार होईपर्यंत सुरू राहते. हे स्पष्टीकरण सरळ असले तरी, LLMs जगाच्या वास्तविक समजाऐवजी सांख्यिकीय संभाव्यतेवर आधारित प्रतिसाद कसे निर्माण करतात, याचा सार ते पकडते.

त्यामुळे, LLMs पारंपरिक अर्थाने "विचार" करतात असे म्हणणे अचूक नाही.

अनुभवजन्य पुरावे: ChatGPT आणि ट्युरिंग चाचणी

अनेक अभ्यासांनी ट्युरिंग चाचणीवर ChatGPT च्या कामगिरीचे परीक्षण केले आहे, ज्यात अनेक सकारात्मक परिणाम मिळाले आहेत. यामुळे काही संगणक वैज्ञानिकांनी असा दावा केला आहे की GPT-4 आणि GPT-4.5 सारख्या LLMs ने आता ट्युरिंग चाचणीची मर्यादा ओलांडली आहे.

यापैकी बहुतेक मूल्यमापन OpenAI च्या GPT-4 मॉडेलवर केंद्रित आहेत, जे ChatGPT च्या बहुतेक संवादांना शक्ती देतात. UC San Diego ने केलेल्या अभ्यासात असे दिसून आले आहे की मानवी मूल्यमापनकर्ता GPT-4 ला माणसांपासून वेगळे करण्यात अनेकदा अयशस्वी ठरले. या अभ्यासात, GPT-4 ला 54% प्रकरणांमध्ये माणूस म्हणून चुकीचे ओळखले गेले. तथापि, ही कामगिरी अजूनही वास्तविक मानवांपेक्षा मागे होती, ज्यांना 67% वेळा अचूकपणे मानव म्हणून ओळखले गेले.

GPT-4.5 च्या रीलिझनंतर, UC San Diego च्या संशोधकांनी अभ्यासाची पुनरावृत्ती केली. यावेळी, LLM ला 73% प्रकरणांमध्ये माणूस म्हणून ओळखले गेले, जे वास्तविक मानवांच्या कामगिरीपेक्षा जास्त होते. अभ्यासात असेही सूचित केले आहे की Meta चे LLaMa-3.1-405B हे चाचणी उत्तीर्ण करण्यास सक्षम आहे.

UC San Diego पासून स्वतंत्रपणे केलेल्या तत्सम अभ्यासांनी देखील GPT ला उत्तीर्ण श्रेणी दिली आहे. रीडिंग विद्यापीठाच्या 2024 च्या अभ्यासात GPT-4 ने पदवीपूर्व अभ्यासक्रमांसाठी घरी बसून करायच्या मूल्यांकनांना प्रतिसाद निर्माण केले. ग्रेडर्स प्रयोगाबद्दल अनभिज्ञ होते आणि त्यांनी 33 पैकी फक्त एकच सबमिशन Flag केले. ChatGPT ला उर्वरित 32 नोंदींसाठी सरासरीपेक्षा जास्त ग्रेड मिळाले.

हे अभ्यास निर्णायक आहेत का? पूर्णपणे नाहीत. काही टीकाकारांचे म्हणणे आहे की हे संशोधन निष्कर्ष दिसतात त्यापेक्षा कमी प्रभावी आहेत. या संशयामुळे ChatGPT ने ट्युरिंग चाचणी उत्तीर्ण केली आहे, असे निश्चितपणे घोषित करण्यापासून आपण दूर राहतो.

तरीही, हे स्पष्ट आहे की GPT-4 सारख्या LLMs च्या मागील पिढ्यांनी अधूनमधून ट्युरिंग चाचणी उत्तीर्ण केली असली तरी, LLMs जसजसे प्रगती करत आहेत, तसतसे यशस्वी परिणाम अधिकाधिक सामान्य होत आहेत. GPT-4.5 सारख्या अत्याधुनिक मॉडेल्सच्या उदयामुळे, आपण झपाट्याने अशा टप्प्यावर पोहोचत आहोत जिथे मॉडेल सातत्याने ट्युरिंग चाचणी उत्तीर्ण करू शकतात.

OpenAI अशा भविष्याची कल्पना करते जिथे मानव आणि AI मध्ये फरक करणे अशक्य होईल. ही दृष्टी OpenAI CEO सॅम Altman यांच्या मानवी पडताळणी प्रकल्पात दिसून येते, ज्यात The Orb नावाचे eyeball-scanning डिव्हाइस समाविष्ट आहे.

ChatGPT चे स्व-मूल्यांकन

जेव्हा ChatGPT ला ट्युरिंग चाचणी पास करू शकते का, असे विचारले गेले, तेव्हा त्याने सकारात्मक प्रतिसाद दिला, परंतु काही शर्तींसह ज्या आधीच चर्चिल्या गेल्या आहेत. जेव्हा AI चॅटबॉटला (4o मॉडेल वापरून) प्रश्न विचारला गेला की "ChatGPT ट्युरिंग चाचणी पास करू शकते का?" तेव्हा त्याने उत्तर दिले की "ChatGPT काही परिस्थितीत ट्युरिंग चाचणी पास करू शकते, परंतु ते विश्वसनीय किंवा सार्वत्रिक नाही." चॅटबॉटने निष्कर्ष काढला की "हे सामान्य परिस्थितीत सरासरी वापरकर्त्यासोबत ट्युरिंग चाचणी पास करू शकते, परंतु एक दृढनिश्चयी आणि विचारपूर्वक चौकशी करणारा जवळजवळ नेहमीच त्याला उघड करू शकतो."

ट्युरिंग चाचणीच्या मर्यादा

काही संगणक वैज्ञानिक आता ट्युरिंग चाचणीला कालबाह्य आणि LLMs चे मूल्यांकन करण्यासाठी मर्यादित उपयुक्तता मानतात. अमेरिकन मानसशास्त्रज्ञ, संज्ञानात्मक वैज्ञानिक, लेखक आणि AI समालोचक Gary Marcus यांनी अलीकडील ब्लॉग पोस्टमध्ये या दृष्टिकोणाचे थोडक्यात वर्णन केले आहे, ते म्हणतात की "मी (आणि इतर अनेकांनी) अनेक वर्षांपासून म्हटल्याप्रमाणे, ट्युरिंग चाचणी मानवी भोळेपणाची चाचणी आहे, बुद्धिमत्तेची नाही."

हे लक्षात ठेवणे देखील महत्त्वाचे आहे की ट्युरिंग चाचणी वास्तविक बुद्धिमत्तेऐवजी बुद्धिमत्तेच्या आकलनावर लक्ष केंद्रित करते. हा फरक महत्त्वाचा आहे. ChatGPT 4o सारखे मॉडेल केवळ मानवी भाषणाची नक्कल करून चाचणी उत्तीर्ण करू शकते. याव्यतिरिक्त, चाचणीमध्ये LLM चे यश चर्चेच्या विषयावर आणि मूल्यमापनकर्त्यावर अवलंबून असेल. ChatGPT अनौपचारिक संभाषणात उत्कृष्ट ठरू शकते, परंतु ज्या संवादांना खऱ्या भावनिक बुद्धिमत्तेची आवश्यकता आहे, त्यात संघर्ष करू शकते. शिवाय, आधुनिक AI प्रणालींचा वापर साध्या संभाषणा पलीकडे अधिकाधिक ऍप्लिकेशन्ससाठी केला जातो, विशेषत: जसे आपण एजंटिक AI च्या जगाकडे वाटचाल करत आहोत.

याचा अर्थ असा नाही की ट्युरिंग चाचणी पूर्णपणे अप्रासंगिक आहे. हे एक महत्त्वपूर्ण ऐतिहासिक मापदंड आहे आणि LLMs ते उत्तीर्ण करण्यास सक्षम आहेत हे उल्लेखनीय आहे. तथापि, ट्युरिंग चाचणी ही मशीन बुद्धिमत्तेचे अंतिम मापन नाही.

ट्युरिंग चाचणीच्या पलीकडे: एक चांगला मापदंड शोधणे

ट्युरिंग चाचणी, ऐतिहासिकदृष्ट्या महत्त्वपूर्ण असली तरी, खऱ्या कृत्रिम बुद्धिमत्तेचे अपुरे मापन म्हणून अधिकाधिक पाहिले जाते. मानवी संभाषणाचे अनुकरण करण्यावर लक्ष केंद्रित केल्याने बुद्धिमत्तेच्या महत्त्वपूर्ण पैलूंकडे दुर्लक्ष होते, जसे की समस्या- निराकरण, सर्जनशीलता आणि अनुकूलता. चाचणीचा फसवणुकीवर असलेला भर नैतिक चिंता वाढवतो, कारण तो AI प्रणालींना वास्तविक बुद्धिमत्ता विकसित करण्याऐवजी मानवी-सदृश गुणधर्म दर्शविण्यास प्रोत्साहित करतो.

नवीन मेट्रिक्सची गरज

AI तंत्रज्ञान जसजसे प्रगत होत आहे, तसतसे अधिक व्यापक आणि संबंधित मानकांची गरज अधिकाधिक स्पष्ट होत आहे. या नवीन मेट्रिक्सने ट्युरिंग चाचणीतील त्रुटी दूर केल्या पाहिजेत आणि AI क्षमतांचे अधिक अचूक मूल्यांकन केले पाहिजे. भविष्यातील मानकांसाठी काही संभाव्य दिशांमध्ये हे समाविष्ट आहे:

• वास्तविक-जगातील समस्या- निराकरण: अशा चाचण्या ज्या AI प्रणालींना जटिल वास्तविक-जगातील समस्या सोडवण्याची आवश्यकता असते, जसे की टिकाऊ ऊर्जा ग्रीड डिझाइन करणे किंवा रोगावर उपाय शोधणे.
• सर्जनशील कार्ये: अशी मूल्यमापने जी AI ची मूळ आणि काल्पनिक सामग्री निर्माण करण्याची क्षमता तपासतात, जसे की कादंबरी लिहिणे, संगीत तयार करणे किंवा कलाकृती तयार करणे.
• अनुकूलता आणि शिक्षण: मेट्रिक्स जे नवीन अनुभवांमधून शिकण्याची आणि बदलत्या वातावरणाशी जुळवून घेण्याची AI ची क्षमता मोजतात.
• नैतिक विचार: अशी मूल्यमापने जी AI ची नैतिक निर्णय घेण्याची आणि पूर्वाग्रह टाळण्याची क्षमता तपासतात.

उदयोन्मुख मानकांची उदाहरणे

ट्युरिंग चाचणीच्या मर्यादांना संबोधित करण्यासाठी अनेक नवीन मानक उदयास येत आहेत. यात हे समाविष्ट आहे:

• Winograd Schema Challenge: ही चाचणी वाक्यांमधील संदिग्ध सर्वनामांचा अर्थ समजून घेण्याच्या AI च्या क्षमतेवर लक्ष केंद्रित करते.
• AI2 Reasoning Challenge: हे मानक AI च्या जटिल ग्रंथांवर आधारित तर्क आणि प्रश्नांची उत्तरे देण्याच्या क्षमतेचे मूल्यांकन करते.
• Commonsense Reasoning Challenge: ही चाचणी सामान्य ज्ञानाची AI ची समज आणि अनुमान काढण्याची क्षमता तपासते.

AI मूल्यांकनाचे भविष्य

AI मूल्यांकनाच्या भविष्यात वेगवेगळ्या मानकांचे संयोजन असण्याची शक्यता आहे, प्रत्येक बुद्धिमत्तेच्या विशिष्ट पैलूंचे मूल्यांकन करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे. AI तंत्रज्ञानातील जलद प्रगतीशी जुळवून घेण्यासाठी ही मानके सतत विकसित झाली पाहिजेत. याव्यतिरिक्त, AI मानकांच्या विकास आणि मूल्यांकनामध्ये संशोधक, धोरणकर्ते आणि जनता यांसारख्या विविध भागधारकांना समाविष्ट करणे महत्त्वाचे आहे.

नक्कल करण्याच्या पलीकडे जाणे

अखेरीस, AI संशोधनाचे ध्येय अशा प्रणाली विकसित करणे असले पाहिजे जे केवळ बुद्धिमत्तेचेच नव्हे तर मानवतेसाठी फायदेशीर देखील असतील. यासाठी मानवी-सदृश नक्कल करण्याच्या प्रयत्नांच्या पलीकडे जाणे आणि AI प्रणाली विकसित करण्यावर लक्ष केंद्रित करणे आवश्यक आहे जे वास्तविक-जगातील समस्या सोडवू शकतील, सर्जनशीलता वाढवू शकतील आणि नैतिक निर्णय घेण्यास प्रोत्साहन देऊ शकतील. नवीन मानकांचा स्वीकार करून आणि या व्यापक ध्येयांवर लक्ष केंद्रित करून, आपण AI ची पूर्ण क्षमता अनलॉक करू शकतो आणि एक असे भविष्य तयार करू शकतो जिथे AI आणि मानव एकत्र येऊन एक चांगले जग निर्माण करतील.