ChatGPT ట్యూరింగ్ పరీక్షను అధిగమించగలదా?

ChatGPT ట్యూరింగ్ పరీక్షను విజయవంతంగా దాటుతుందనే భావన పెరుగుతోంది. నిజానికి, కొంతమంది పరిశోధకులు ఇది సాధించిందని నమ్ముతున్నారు.

ChatGPT ద్వారా ఉదాహరించబడిన చాట్‌బాట్‌ల పరిణామం, తెలివితేటలు, సహజత్వం మరియు మానవుని వంటి లక్షణాలలో గణనీయమైన పెరుగుదలను ప్రదర్శిస్తుంది. ఈ పురోగతి సహేతుకమైనది, ఎందుకంటే పెద్ద భాషా నమూనాలు (LLMలు) ఈ AI చాట్‌బాట్‌లకు మూలం. ఈ సాధనాలు వాటి "హేతుబద్ధమైన" సామర్థ్యాలను మెరుగుపరుచుకుని, మానవ ప్రసంగాన్ని మరింత ఖచ్చితత్వంతో అనుకరించినప్పుడు, ఒక కీలకమైన ప్రశ్న తలెత్తుతుంది: అవి ట్యూరింగ్ పరీక్షలో ఉత్తీర్ణత సాధించడానికి తగినంతగా అభివృద్ధి చెందాయా?

దశాబ్దాలుగా, ట్యూరింగ్ పరీక్ష యంత్ర మేధస్సు యొక్క అంచనాలో ఒక కీలకమైన బెంచ్‌మార్క్‌గా నిలిచింది. ప్రస్తుతం, పరిశోధకులు ChatGPT వంటి LLMలను ఈ కఠినమైన మూల్యాంకనకు గురి చేస్తున్నారు. విజయవంతమైన ఫలితం AI అభివృద్ధి రంగంలో ఒక స్మారక మైలురాయిని సూచిస్తుంది.

కాబట్టి, ChatGPT ట్యూరింగ్ పరీక్షలో ఉత్తీర్ణత సాధించగలదా? కొంతమంది పరిశోధకులు అవునని ధృవీకరిస్తున్నారు. అయినప్పటికీ, ఫలితాలు వివరణకు అందుబాటులో ఉన్నాయి. ట్యూరింగ్ పరీక్ష సూటిగా ద్వితీయ ఫలితాన్ని అందించదు, ఫలితాలను కొంతవరకు అస్పష్టంగా చేస్తుంది. అంతేకాకుండా, ChatGPT ట్యూరింగ్ పరీక్షలో ఉత్తీర్ణత సాధించినప్పటికీ, అది LLMలో అంతర్గతంగా ఉండే "మానవుని వంటి" లక్షణాల యొక్క ఖచ్చితమైన సూచనను అందించకపోవచ్చు.

దాని చిక్కుల్లోకి వెళ్దాం.

ట్యూరింగ్ పరీక్ష యొక్క విశ్లేషణ

ట్యూరింగ్ పరీక్ష యొక్క సారాంశం చాలా సులభం.

బ్రిటిష్ గణిత శాస్త్రవేత్త అలన్ ట్యూరింగ్ రూపొందించిన ఈ పరీక్ష, కంప్యూటర్ సైన్స్‌లో మార్గదర్శకుడు. ఇమిటేషన్ గేమ్, మొదట్లో పిలువబడేది, యంత్ర మేధస్సు కోసం లిట్మస్ పరీక్షగా పనిచేస్తుంది. ట్యూరింగ్ పరీక్షలో ఒక మానవ మూల్యాంకకుడు మానవుడితో మరియు యంత్రంతో సంభాషణలలో పాల్గొంటాడు, ఏది ఏంటో తెలియకుండా. మూల్యాంకకుడు యంత్రాన్ని మానవుడి నుండి వేరు చేయలేకపోతే, యంత్రం ట్యూరింగ్ పరీక్షలో ఉత్తీర్ణత సాధించినట్లుగా పరిగణించబడుతుంది. పరిశోధనా అమరికలో, ఈ పరీక్షను విభిన్న మూల్యాంకదారులతో చాలాసార్లు నిర్వహిస్తారు.

ఈ పరీక్ష LLM మానవుడికి ఉన్నంతటి తెలివితేటలను కలిగి ఉందో లేదో ఖచ్చితంగా నిర్ధారించదని గుర్తించడం చాలా ముఖ్యం. బదులుగా, ఇది మానవుడిని ఒప్పించదగిన రీతిలో అనుకరించే LLM సామర్థ్యాన్ని అంచనా వేస్తుంది.

LLMల ఆలోచనా విధానం

LLMలకు వాటి స్వభావం ప్రకారం, భౌతిక మెదడు, స్పృహ లేదా ప్రపంచం గురించి సమగ్ర అవగాహన లేదు. వారికి స్వీయ-అవగాహన లేదు మరియు నిజమైన అభిప్రాయాలు లేదా నమ్మకాలు లేవు.

ఈ నమూనాలు విస్తృత శ్రేణి సమాచార వనరులను కలిగి ఉన్న విస్తారమైన డేటాసెట్‌లపై శిక్షణ పొందుతాయి, ఇందులో పుస్తకాలు, ఆన్‌లైన్ కథనాలు, పత్రాలు మరియు లిప్యంతరీకరణలు ఉంటాయి. వినియోగదారు టెక్స్ట్‌ను ఇన్‌పుట్‌గా అందించినప్పుడు, AI నమూనా ఇన్‌పుట్ వెనుక ఉన్న అత్యంత సంభావ్య అర్ధం మరియు ఉద్దేశాన్ని గుర్తించడానికి దాని "హేతుబద్ధమైన" సామర్థ్యాలను ఉపయోగిస్తుంది. తరువాత, నమూనా ఈ వివరణ ఆధారంగా ప్రతిస్పందనను ఉత్పత్తి చేస్తుంది.

వాస్తవానికి, LLMలు అధునాతన పద అంచనా ఇంజిన్‌లుగా పనిచేస్తాయి. వారి విస్తృతమైన శిక్షణా డేటాను ఉపయోగించి, వారు ప్రతిస్పందన యొక్క ప్రారంభ "టోకెన్" (సాధారణంగా ఒకే పదం) కోసం సంభావ్యతలను లెక్కిస్తారు, వారి పదజాలం నుండి తీసుకుంటారు. ఈ పునరావృత ప్రక్రియ పూర్తి ప్రతిస్పందన రూపొందించబడే వరకు కొనసాగుతుంది. ఈ వివరణ సరళీకృతం అయినప్పటికీ, LLMలు ప్రపంచం యొక్క నిజమైన అవగాహన కంటే గణాంక సంభావ్యతలపై ఆధారపడి ప్రతిస్పందనలను ఎలా ఉత్పత్తి చేస్తాయో ఇది తెలియజేస్తుంది.

కాబట్టి, LLMలు సాంప్రదాయ భావనలో "ఆలోచిస్తాయని" సూచించడం సరికానిది.

అనుభవపూర్వక సాక్ష్యం: ChatGPT మరియు ట్యూరింగ్ పరీక్ష

ChatGPT ట్యూరింగ్ పరీక్షలో పనితీరును అనేక అధ్యయనాలు పరిశోధించాయి, వాటిలో చాలా వరకు సానుకూల ఫలితాలను ఇచ్చాయి. ఇది GPT-4 మరియు GPT-4.5 వంటి LLMలు ఇప్పుడు ట్యూరింగ్ పరీక్ష యొక్క పరిమితిని అధిగమించాయని కొంతమంది కంప్యూటర్ శాస్త్రవేత్తలు చెప్పడానికి దారితీసింది.

ఈ మూల్యాంకనలలో చాలా వరకు OpenAI యొక్క GPT-4 నమూనాపై దృష్టి సారించాయి, ఇది ChatGPT పరస్పర చర్యలలో ఎక్కువ భాగాన్ని శక్తివంతం చేస్తుంది. UC శాన్ డియాగో నిర్వహించిన ఒక అధ్యయనంలో మానవ మూల్యాంకదారులు GPT-4ని మానవుడి నుండి వేరు చేయలేకపోయారు. ఈ అధ్యయనంలో, GPT-4ని 54% కేసుల్లో మానవుడిగా తప్పుగా గుర్తించారు. అయితే, ఈ పనితీరు వాస్తవ మానవుల కంటే వెనుకబడి ఉంది, వారు 67% సమయం మానవులుగా గుర్తించబడ్డారు.

GPT-4.5 విడుదల తరువాత, UC శాన్ డియాగో పరిశోధకులు అధ్యయనాన్ని పునరావృతం చేశారు. ఈసారి, LLMని 73% కేసుల్లో మానవుడిగా గుర్తించారు, ఇది వాస్తవ మానవుల పనితీరును అధిగమించింది. Meta యొక్క LLaMa-3.1-405B పరీక్షలో ఉత్తీర్ణత సాధించగలదని కూడా ఈ అధ్యయనం సూచించింది.

UC శాన్ డియాగో నుండి స్వతంత్రంగా నిర్వహించిన ఇలాంటి అధ్యయనాలు కూడా GPTకి ఉత్తీర్ణత మార్కులను కేటాయించాయి. రీడింగ్ విశ్వవిద్యాలయం నిర్వహించిన 2024 అధ్యయనంలో GPT-4 అండర్ గ్రాడ్యుయేట్ కోర్సుల కోసం టేక్-హోమ్ అంచనాలకు ప్రతిస్పందనలను ఉత్పత్తి చేసింది. గ్రేడర్‌లకు ప్రయోగం గురించి తెలియదు మరియు 33 సమర్పణలలో ఒకదాన్ని మాత్రమే ఫ్లాగ్ చేశారు. ChatGPT మిగిలిన 32 ఎంట్రీలకు సగటు కంటే ఎక్కువ గ్రేడ్‌లను అందుకుంది.

ఈ అధ్యయనాలు నిర్ధారణాత్మకంగా ఉన్నాయా? పూర్తిగా కాదు. ఈ పరిశోధన ఫలితాలు కనిపించేంత ఆకట్టుకునేవి కావని కొంతమంది విమర్శకులు వాదిస్తున్నారు. ఈ సందేహం ChatGPT ట్యూరింగ్ పరీక్షలో ఉత్తీర్ణత సాధించిందని ఖచ్చితంగా ప్రకటించకుండా నిరోధిస్తుంది.

అయినప్పటికీ, GPT-4 వంటి మునుపటి తరాల LLMలు అప్పుడప్పుడు ట్యూరింగ్ పరీక్షలో ఉత్తీర్ణత సాధించినప్పటికీ, LLMలు అభివృద్ధి చెందుతున్నందున విజయవంతమైన ఫలితాలు పెరుగుతున్నాయని స్పష్టంగా తెలుస్తుంది. GPT-4.5 వంటి అత్యాధునిక నమూనాల ఆవిర్భావంతో, నమూనాలు స్థిరంగా ట్యూరింగ్ పరీక్షలో ఉత్తీర్ణత సాధించగల స్థితికి మనం వేగంగా చేరుకుంటున్నాము.

మానవుడికి మరియు AIకి మధ్య తేడాను గుర్తించడం అసాధ్యమయ్యే భవిష్యత్తును OpenAI ఊహించింది. ఈ దృష్టి OpenAI CEO సామ్ ఆల్ట్‌మన్ యొక్క మానవ ధృవీకరణ ప్రాజెక్ట్‌లో ప్రతిబింబిస్తుంది, ఇందులో ది ఓర్బ్ అని పిలువబడే కనుగుడ్డు-స్కానింగ్ పరికరం ఉంటుంది.

ChatGPT స్వీయ-మూల్యాంకనం

ట్యూరింగ్ పరీక్షలో ఉత్తీర్ణత సాధించగలదా అని అడిగినప్పుడు, ChatGPT సానుకూలంగా స్పందించింది, అయితే ఇప్పటికే చర్చించిన హెచ్చరికలతో. "ChatGPT ట్యూరింగ్ పరీక్షలో ఉత్తీర్ణత సాధించగలదా?" అనే ప్రశ్నకు ప్రతిస్పందిస్తూ, AI చాట్‌బాట్ (4o మోడల్‌ను ఉపయోగించి) "ChatGPT కొన్ని సందర్భాల్లో ట్యూరింగ్ పరీక్షలో ఉత్తీర్ణత సాధించగలదు, కానీ విశ్వసనీయంగా లేదా సార్వత్రికంగా కాదు" అని పేర్కొంది. "సగటు వినియోగదారుతో సాధారణ పరిస్థితుల్లో ట్యూరింగ్ పరీక్షలో ఉత్తీర్ణత సాధించవచ్చు, కానీ దృఢమైన మరియు ఆలోచనాత్మకమైన విచారణకర్త దాదాపు ఎల్లప్పుడూ దాన్ని బయటపెట్టగలడు" అని చాట్‌బాట్ ముగించింది.

ట్యూరింగ్ పరీక్ష యొక్క పరిమితులు

కొంతమంది కంప్యూటర్ శాస్త్రవేత్తలు ట్యూరింగ్ పరీక్షను LLMలను మూల్యాంకనం చేయడంలో పాతది మరియు పరిమిత విలువ కలిగినదిగా భావిస్తున్నారు. అమెరికన్ సైకాలజిస్ట్, కాగ్నిటివ్ సైంటిస్ట్, రచయిత మరియు AI వ్యాఖ్యాత అయిన గ్యారీ మార్కస్, ఇటీవల ఒక బ్లాగ్ పోస్ట్‌లో ఈ దృక్పథాన్ని సంక్షిప్తంగా సంగ్రహించారు, "నేను (మరియు చాలా మంది ఇతరులు) సంవత్సరాలుగా చెప్పినట్లుగా, ట్యూరింగ్ పరీక్ష తెలివితేటల పరీక్ష కాదు, మానవ అమాయకత్వ పరీక్ష."

ట్యూరింగ్ పరీక్ష వాస్తవ తెలివితేటల కంటే తెలివితేటల అవగాహనపై దృష్టి పెడుతుందని గుర్తుంచుకోవడం కూడా ముఖ్యం. ఈ వ్యత్యాసం చాలా కీలకం. ChatGPT 4o వంటి నమూనా మానవ ప్రసంగాన్ని అనుకరించడం ద్వారా పరీక్షలో ఉత్తీర్ణత సాధించవచ్చు. అంతేకాకుండా, పరీక్షలో LLM యొక్క విజయం చర్చనీయాంశం మరియు మూల్యాంకనంపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ChatGPT సాధారణ సంభాషణలో రాణించవచ్చు, కానీ నిజమైన భావోద్వేగ మేధస్సు అవసరమయ్యే పరస్పర చర్యలతో పోరాడవచ్చు. అంతేకాకుండా, ఆధునిక AI వ్యవస్థలు సాధారణ సంభాషణకు మించిన అనువర్తనాల కోసం ఎక్కువగా ఉపయోగించబడుతున్నాయి, ముఖ్యంగా మనం ఏజెంటిక్ AI ప్రపంచం వైపు వెళుతున్నప్పుడు.

ట్యూరింగ్ పరీక్ష పూర్తిగా అసంబద్ధమని చెప్పడం లేదు. ఇది ఇప్పటికీ ఒక ముఖ్యమైన చారిత్రక బెంచ్‌మార్క్, మరియు LLMలు దానిలో ఉత్తీర్ణత సాధించగలగడం గమనించదగిన విషయం. అయితే, ట్యూరింగ్ పరీక్ష యంత్ర మేధస్సు యొక్క అంతిమ కొలమానం కాదు.

ట్యూరింగ్ పరీక్షకు మించి: మెరుగైన బెంచ్‌మార్క్ కోసం వెతకడం

ట్యూరింగ్ పరీక్ష చారిత్రాత్మకంగా ముఖ్యమైనది అయినప్పటికీ, నిజమైన కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క తగిన కొలమానంగా ఎక్కువగా చూడబడుతోంది. ఇది మానవ సంభాషణను అనుకరించడంపై దృష్టి సారించడం వలన సమస్య పరిష్కారం, సృజనాత్మకత మరియు అనుకూలత వంటి మేధస్సు యొక్క కీలకమైన అంశాలను విస్మరిస్తుంది. పరీక్ష మోసంపై ఆధారపడటం నైతికపరమైన ఆందోళనలను కూడా లేవనెత్తుతుంది, ఎందుకంటే ఇది AI వ్యవస్థలను నిజమైన మేధస్సును అభివృద్ధి చేయడం కంటే మానవుని వంటి లక్షణాలను నటింపజేస్తుంది.

కొత్త కొలమానాల అవసరం

AI సాంకేతికత అభివృద్ధి చెందుతున్నందున, మరింత సమగ్రమైన మరియు సంబంధిత బెంచ్‌మార్క్‌ల అవసరం పెరుగుతోంది. ఈ కొత్త కొలమానాలు ట్యూరింగ్ పరీక్ష యొక్క లోపాలను పరిష్కరించాలి మరియు AI సామర్థ్యాల యొక్క మరింత ఖచ్చితమైన అంచనాను అందించాలి. భవిష్యత్తు బెంచ్‌మార్క్‌ల కోసం కొన్ని సంభావ్య దిశలు:

• నిజ-ప్రపంచ సమస్య పరిష్కారం: స్థిరమైన శక్తి గ్రిడ్‌ను రూపొందించడం లేదా వ్యాధికి నివారణను అభివృద్ధి చేయడం వంటి సంక్లిష్టమైన నిజ-ప్రపంచ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి AI వ్యవస్థలకు అవసరమైన పరీక్షలు.
• సృజనాత్మక పనులు: నవల రాయడం, సంగీతం స్వరపరచడం లేదా కళాఖండాన్ని సృష్టించడం వంటి అసలైన మరియు ఊహాత్మక కంటెంట్‌ను రూపొందించడానికి AI యొక్క సామర్థ్యాన్ని అంచనా వేసే మూల్యాంకనాలు.
• అనుకూలత మరియు అభ్యాసం: కొత్త అనుభవాల నుండి నేర్చుకునే మరియు మారుతున్న వాతావరణాలకు అనుగుణంగా AI యొక్క సామర్థ్యాన్ని కొలిచే కొలమానాలు.
• నైతిక పరిశీలనలు: నైతిక నిర్ణయాలు తీసుకునే మరియు పక్షపాతాలను నివారించే AI యొక్క సామర్థ్యాన్ని మూల్యాంకనం చేసే అంచనాలు.

ఉద్భవిస్తున్న బెంచ్‌మార్క్‌ల ఉదాహరణలు

ట్యూరింగ్ పరీక్ష యొక్క పరిమితులను పరిష్కరించడానికి అనేక కొత్త బెంచ్‌మార్క్‌లు ఉద్భవిస్తున్నాయి. వీటిలో:

• వినోగ్రాడ్ స్కీమా ఛాలెంజ్: ఈ పరీక్ష వాక్యాలలో అస్పష్టమైన సర్వనామాలను అర్థం చేసుకునే AI యొక్క సామర్థ్యంపై దృష్టి పెడుతుంది.
• AI2 రీజనింగ్ ఛాలెంజ్: ఈ బెంచ్‌మార్క్ సంక్లిష్టమైన గ్రంథాల ఆధారంగా ప్రశ్నలకు సమాధానం చెప్పడానికి మరియు కారణం చెప్పడానికి AI యొక్క సామర్థ్యాన్ని అంచనా వేస్తుంది.
• కామన్సెన్స్ రీజనింగ్ ఛాలెంజ్: ఈ పరీక్ష సాధారణ జ్ఞానం గురించి AI యొక్క అవగాహన మరియు నిర్ధారణలను చేసే సామర్థ్యాన్ని మూల్యాంకనం చేస్తుంది.

AI మూల్యాంకనం యొక్క భవిష్యత్తు

AI మూల్యాంకనం యొక్క భవిష్యత్తులో విభిన్న బెంచ్‌మార్క్‌ల కలయిక ఉంటుంది, ప్రతి ఒక్కటి మేధస్సు యొక్క నిర్దిష్ట అంశాలను అంచనా వేయడానికి రూపొందించబడింది. ఈ బెంచ్‌మార్క్‌లు AI సాంకేతికతలో వేగవంతమైన పురోగతికి అనుగుణంగా నిరంతరం అభివృద్ధి చెందాలి. ఇంకా, AI బెంచ్‌మార్క్‌ల అభివృద్ధి మరియు మూల్యాంకనంలో పరిశోధకులు, విధాన రూపకర్తలు మరియు ప్రజలతో సహా విభిన్న వాటాదారులను చేర్చడం చాలా ముఖ్యం.

అనుకరణకు మించి

చివరికి, AI పరిశోధన యొక్క లక్ష్యం కేవలం తెలివైన వ్యవస్థలను అభివృద్ధి చేయడం మాత్రమే కాదు, మానవాళికి ప్రయోజనకరంగా ఉండే వ్యవస్థలను అభివృద్ధి చేయడం. దీనికి మానవుని వంటి అనుకరణను కొనసాగించడాన్ని దాటి, నిజ-ప్రపంచ సమస్యలను పరిష్కరించగల, సృజనాత్మకతను మెరుగుపరచగల మరియు నైతిక నిర్ణయం తీసుకోవడాన్ని ప్రోత్సహించగల AI వ్యవస్థలను అభివృద్ధి చేయడంపై దృష్టి పెట్టడం అవసరం. కొత్త బెంచ్‌మార్క్‌లను స్వీకరించడం మరియు ఈ విస్తృత లక్ష్యాలపై దృష్టి పెట్టడం ద్వారా, మనం AI యొక్క పూర్తి సామర్థ్యాన్ని ఉపయోగించుకోవచ్చు మరియు AI మరియు మానవులు కలిసి మెరుగైన ప్రపంచాన్ని సృష్టించే భవిష్యత్తును సృష్టించవచ్చు.