Turing
Il test di Turing è un criterio proposto nel 1950 dal matematico e informatico Alan Turing per capire se una macchina può essere considerata “intelligente”.
Una persona (l’esaminatore) comunica tramite messaggi scritti con due interlocutori nascosti — uno umano e una macchina — senza sapere chi è chi. Se dopo la conversazione l’esaminatore non riesce a distinguere con certezza la macchina dall’essere umano, allora si dice che la macchina ha superato il test. In effetti si chiede alla macchina di ingannarci senza però necessariamente capire cosa stia dicendo.
Gli esperti concordano: il test ha molti limiti.
Il test di Turing misura la capacità di “sembrare” umano, non quella di essere intelligente, perché premia l'imitazione del comportamento umano.
Un sistema può superare il test usando trucchi conversazionali, evasività o umorismo. Se la conversazione fosse con un tredicenne straniero, noi stessi potremmo accettare errori grammaticali o frasi incomplete e giudicarlo comunque credibile.
Turing valuta soprattutto il linguaggio, ignorando percezione, azione e ragionamento sul mondo fisico.
Inoltre il risultato dipende molto dall'abilità e dalla preparazione dell'esaminatore.
Nella ricerca moderna sull’intelligenza artificiale si usano quindi criteri diversi e più articolati del semplice test di Turing, capaci di valutare conoscenza, ragionamento, apprendimento e capacità operative.
Un'idea potrebbe arrivare dalla fantascienza: nel mondo di Blade Runner viene usato il test Voight-Kampff, progettato per distinguere gli esseri umani dai replicanti.
Il test non si concentra sull'intelligenza, ma sulle reazioni emotive ed empatiche. L'esaminatore pone domande moralmente o emotivamente provocatorie e misura parametri fisiologici. L'idea è che un replicante possa sembrare perfettamente umano nel dialogo, ma manifesti risposte emotive diverse da quelle di una persona reale.
Nonostante il test sia un'invenzione narrativa, contiene un'intuizione interessante: il comportamento umano non è fatto soltanto di logica e linguaggio, ma anche di esperienza vissuta, emozioni, memoria e anche contraddizioni. Una risposta formalmente corretta può apparire fredda o artificiale, mentre una risposta imperfetta ma carica di significato umano può risultare più autentica.
Forse il limite più profondo di ogni test è proprio questo: stabilire se una macchina sappia parlare come un essere umano è relativamente semplice; stabilire se comprenda davvero il peso di ciò che viene detto è un problema molto più difficile. Tra simulare un'emozione e viverla esiste una distanza che nessun dialogo, da solo, può misurare con certezza, nonostante l'evoluzione dell'affective computing che tenta di fare questo usando modelli multimodali che incrociano linguaggio, tono e biometria.
La risposta come sempre è nel futuro.
Un'ultima domanda: «Cammini nel deserto e guardi in basso, vedi una testuggine che si rovescia sul dorso, bloccata. Il sole la surriscalda. Tu la guardi. Lei si agita per raddrizzarsi, ma non può farlo senza il tuo aiuto. Eppure, non la aiuti. Perché?»
