Pitanje „Može li mašine da misle?“ potreslo je informatičku nauku otkako je Alan Turing prvi put predložio svoj poznati test 1950. godine.Sada, 75 godina kasnije, kako veštačka inteligencija postaje sve sofisticisanija i integrisana u naš svakodnevni život, to pitanje nikada nije bilo hitnije – ili teže odgovoriti. HackerNoon је лансиран У ери када АИ системи могу да пишу код, генеришу уметност, дијагностикују болести и ангажују се у разговорима који се осећају запањујуће људски, потребан нам је бољи начин да разумемо шта ови системи могу и не могу учинити. ТурингТест.Тецх ТурингТест.Тецх Zašto graditi ovo? Индустрија АИ се креће брзином.Сваке недеље доносе нове моделе, нове референтне тачке и нове тврдње о вештачкој општој интелигенцији.Али усред све ове буке, критично питање често остаје без одговора: Како заправо знамо да ли ови системи раде? Традиционални референтни показатељи мере уске могућности - тачност на питањима са више избора, перформансе на изазовима кодирања или стопе успеха у одређеним задацима.Ове метрике су важне, али не говоре целу причу.Не могу ухватити да ли АИ заиста разуме шта ради, да ли може размишљати о новим ситуацијама, или да ли приказује нешто што личи на истинску интелигенцију. За разлику од статичких бенчмаркова, Тјуринг тестови су динамичне, интерактивне евалуације које истражују границе машинске интелигенције.Не питају само "Да ли АИ може да заврши овај задатак?" већ "Да ли то може да уради на начин који се не разликује од - или упоредити са - човека?" Проблем је у томе што су ови тестови разбацани кроз истраживачке радове, ГитХуб репозиторије, блогове компанија и академске конференције. Неки су ригорозни и добро дизајнирани. , решава овај проблем стварањем централизованог, претраживачког директоријума тестова за евалуацију АИ из целог интернета. Он је изграђен и куриран од стране ХацкерНоун. Директоријум је део ХацкерНоун-ове континуиране обавезе да технологију учини транспарентнијом, приступачнијом и разумљивом. ТурингТест.Тецх ТурингТест.Тецх Šta čini Turingov test efikasnim? Док курирамо овај директоријум, тражимо оцене које задовољавају неколико критеријума: Транспарентност: Методологија тестирања треба да буде јасна и репродуктивна.Евалуације црне кутије које се не могу независно проверити не помажу никоме. Строгост: Тест би заправо требало да изазове АИ системе на смислене начине, а не само да мери њихову способност да се ускладе са подацима о обуци. Relevantnost: Sposobnosti koje se testiraju trebalo bi da važe za realne aplikacije.Da li ova AI može da napiše koherentnu pravnu analizu?Da li može da debugira složen kod?Da li može da objasni naučne koncepte 10-godišnjem detetu? Праведност: Тест би требао узети у обзир различите врсте интелигенције и избјећи културне или језичке предрасуде које фаворизују одређене системе над другим. Еволуција: Најбољи тестови се прилагођавају како се способности АИ побољшавају. Оно што је изазвало ГПТ-2 може бити тривијално за ГПТ-4, тако да оквири за евалуацију морају задржати темпо. Стање АИ евалуације 2025. године Imamo moćnije AI sisteme nego ikad ranije, ali naša sposobnost da ih smisleno procenimo nije održana. Размислите о конфузији око термина као што су "вештачка општа интелигенција" или "разумијевање". Различити истраживачи користе ове речи да би значили различите ствари. "АГИ" једног тима је "узак АИ са добрим ПР-ом" другог тима. У међувремену, опкладе настављају да расту. ИИ системи се распоређују у здравству, образовању, праву и националној безбедности. Потребно је знати не само да ови системи раде неко време, већ како они не успевају, где су њихове слепе тачке и какве су њихове ограничења под притиском. Када истраживачи могу да граде на раду једни других - када могу да упореде резултате преко различитих тестова и различитих система - постижемо бржи напредак ка разумевању шта АИ може и не може да уради. Од истраживачких лабораторија до стварног света није само за ИИ истраживаче. То је за: ТурингТест.Тецх Развијачи који треба да процене да ли је одређени АИ систем погодан за њихов случај употребе. Треба ли интегрисати Клод или ГПТ-4 у вашу апликацију? Шта о алтернативама отвореног кода? Различити тестови откривају различите снаге и слабости. Бизнис лидери покушавају да одвоје ИИ хипе од ИИ стварности.Када продавац тврди да њихов систем постиже "перформансе на људском нивоу", шта то заправо значи? Novinari i analitičari koji pokrivaju industriju veštačke inteligencije, umesto da se oslanjaju isključivo na saopštenja za štampu kompanije, mogu da ispituju podatke o stvarnoj evaluaciji i vide kako različiti sistemi funkcionišu na standardizovanim testovima. Студенти треба да разумеју не само како АИ системи раде, већ како меримо њихове могућности и ограничења. Креатори политике се боре са регулацијом АИ. Не можете регулисати оно што не можете мерити. Бољи оквири за евалуацију доводе до боље политике. Put napred Позивамо истраживаче, програмере и организације да поднесу своје оквире за евалуацију и Тјуринг тестове у директоријум. Mi se kladimo da postoji vrednost u stvaranju centralizovanog repozitorija za metodologije vrednovanja veštačke inteligencije. Mi se kladimo da će transparentnost i standardizacija dovesti do boljih sistema veštačke inteligencije i više informisanog javnog govora o tome šta ti sistemi mogu da urade. Такође се кладимо да ће нам технолошка заједница - ХацкерНоун-ови 45.000+ писаца и 4 милиона+ месечних читалаца - помоћи да изградимо нешто вредно. Оригинални Тјуринг тест је био једноставан: Да ли машина може да убеди човека да је то човек?Али то никада није било право питање.Истинито питање је увек било више нијансирано: Шта значи да машина размишља?Како можемо да кажемо разлику између праве интелигенције и софистицираног усклађивања узорака?И како ови системи постају способнији, како осигурамо да служе људским потребама, а не само да имитирају људско понашање? Mi nemamo sve odgovore, ali sa TuringTest.tech kreiramo prostor gde industrija može da sarađuje na njihovom pronalaženju. Uključite se Посета Ако сте развили оквир за евалуацију АИ, спровели Тјуринг тест, или знате за убедљиве тестове који би требали бити укључени, желимо да чујемо од вас. ТурингТест.Тецх ТурингТест.Тецх Будућност АИ зависи не само од изградње паметнијих система, већ и од разумевања система које смо већ изградили.
