האלגוריתמים של פייסבוק יכולים לקטוף את הפרצוף שלך מהקהל (או לנסות לפחות), אבל זה עדיין לא יכול לדעת אם אתה מתחזה לדיוקן משפחתי או שותה עם חברים - הוא לא יכול להגיד לך איך אתה מתקשר עם אחרים . בעתיד, מחשבים אולי יוכלו לעשות זאת בדיוק. כעת החוקרים הציעו דרך להבין כיצד מחשבים חכמים מזהים חזותית. הם מכנים את המבחן שלהם מבחן טיורינג חזותי, לאחר מבחן מדען המחשבים אלן טיורינג אם מחשב יכול להציג אינטליגנציה דמוית אנוש.
התפיסה הפופולרית של הבדיקה היא שמשמשת להבחנה בין בני אדם למחשבים - וגרסה אחת משמשת לכך, כשאתה מבצע CAPTCHA כדי להירשם לדוא"ל חדש. אולם חוקרי בינה מלאכותית חושבים באמת על המבחן כדרך למדוד עד כמה בינה מחשבים מתקדמת עד כה.
בהודעת העיתונאים אומר סטיוארט ג'מן, פרופסור למתמטיקה באוניברסיטת בראון ואחד החוקרים שהציע את ההערכה החדשה, "היו כמה התקדמות מרשימה בחזון המחשבים בשנים האחרונות. "הרגשנו שאולי הגיע הזמן להעלות את הרף מבחינת אופן ההערכה והמערכת של מערכות אלה."
במקום להכיר בכך שתמונה מציגה שני אנשים, הבדיקה רואה אם מחשבים יכולים להבין ששני האנשים מנהלים שיחה או אפילו ויכוח. נכון לעכשיו, חוקרים משתמשים במערכות נתונים הזמינות לציבור כדי לבדוק את התוכניות שלהם - ל- MIT יש LableMe, שמשתמש במוצרי היבשה כדי לזהות את "המכונית", "העץ" וה"בניין "בתמונות, למשל. כדי לשפר את זה ולהציע אתגר גדול יותר, חוקרים שהוקמו בבראון גיבשו מסגרת לבדיקת טיורינג חזותית סטנדרטית.
לי גומס עבור IEEE Spectrum מדווח:
השיטה המוצעת שלהם קוראת למעצבי מבחן אנושיים לפתח רשימה של תכונות מסוימות שיש לתמונה, כמו אם בסצנת רחוב יש אנשים בה, או האם האנשים נושאים משהו או מדברים זה עם זה. תצלומים יועברו לראשונה על ידי בני אדם על פי קריטריונים אלה; לאחר מכן תוצג מערכת ראיית מחשבים אותה תמונה, ללא ה"תשובות ", כדי לקבוע אם היא מסוגלת לברר מה הבחינו בבני האדם.
בתחילה, השאלות יהיו גסות, לשאול אם יש אדם באזור המיועד לתמונה, למשל. אבל השאלות היו צומחות במורכבות ככל שהתוכניות מתוחכמות יותר; שאלה מורכבת יותר עשויה להיות כרוכה באופי האינטראקציה בין אנשים שונים בתמונה.
הצוות תיאר את המבחן בהמשך לאקדמיה הלאומית למדעים . נכון לעכשיו, גרמנית אומרת ששום מערכת מחשבים לא תוכל לעבור אפילו את הגרסאות הפשוטות של הבדיקה החדשה. אבל הם עתידים לעשות זאת בעתיד. מכיוון שיש הרבה תכונות אפשריות לתמונה כלשהי, החוקרים יצטרכו למצוא דרכים חדשניות למחשבים שלהם ללמוד להעריך תמונות.
"כחוקרים אנו נוטים 'ללמד את המבחן', " אומר ג'מן בהצהרה. "אם יש תחרויות מסוימות שכולם נכנסים אליהם ואלה הם מדדי ההצלחה, אז זה מה שאנחנו מתמקדים בו. אז אולי יהיה זה חכם לשנות את הבדיקה, להניח אותה רק מחוץ להישג ידם של מערכות הראייה הנוכחיות. "
