Cos’è il test di Turing? Definizione e funzione

Il test di Turing, sviluppato nel 1950 dal matematico Alan Turing, è un esperimento che punta a verificare l’esistenza di un’intelligenza nei computer. Il test si svolge sotto forma di gioco e prevede una serie di domande e risposte. Se la persona che pone le domande non è in grado di distinguere se il suo interlocutore sia una macchina o un umano, allora il test confermerebbe che i computer possiedono un’intelligenza simile a quella dell’uomo. Tuttavia, questo test è fonte di controversie, perché secondo molti non costituirebbe una prova oggettiva che l’intelligenza dei computer possa essere equiparata a quella umana.

È un umano o un bot? Chi trascorre molto tempo sui social oppure legge i commenti degli articoli online, si trova spesso davanti a questo dubbio. I cosiddetti social bot sono dei robot che imitano gli utenti in carne e ossa, influenzando discussioni e postando commenti automatici. Spesso indistinguibili dalle persone, si basano su algoritmi che sfruttano l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico per imitare la comunicazione umana. È proprio qui che entra in gioco il test di Turing: questo esperimento aiuterebbe a determinare se stiamo avendo a che fare con una persona o con una macchina.

Cos’è il test di Turing?

Il test di Turing è stato inventato e sviluppato nel 1950 dall’omonimo Alan Turing, matematico, informatico e studioso di logica britannico. Nell’ambito di un progetto di lavoro sui primi computer a valvole Manchester Mark I presso l’Università di Manchester, Turing si è occupato in modo approfondito della questione dell’intelligenza artificiale e delle sue caratteristiche.

Nel suo articolo “Computing machinery and intelligence”, pubblicato sulla rivista specializzata “Mind”, Turing gettò le basi di quello che oggi è conosciuto come il test di Turing, ma che allora venne chiamato “Imitation Game”. Poiché a quel tempo le reti neurali non ricoprivano ancora un ruolo importante nell’intelligenza artificiale, né esisteva ancora una prova oggettiva e scientifica di come funzionassero i processi cognitivi, si puntò ad analizzare la comunicazione con i computer sulla base di fenomeni osservabili. Lo scopo di questa analisi era confermare l’esistenza di un’intelligenza artificiale o di un’intelligenza dei computer, qualora la comunicazione messa in atto dalla macchina fosse risultata indistinguibile da quella dell’uomo.

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Test di Turing: svolgimento e significato

La strutturazione e lo svolgimento del test di Turing sono molto basilari: il test consiste in un semplice alternarsi di domande e risposte fra un intervistatore umano e due interlocutori anonimi, nascosti alla vista dell’intervistatore. Le domande, che non sono prestabilite e possono spaziare su qualsiasi argomento, vengono inviate dall’intervistatore ai suoi interlocutori senza alcun tipo di contatto visivo o uditivo attraverso uno strumento di immissione dati, ad esempio una tastiera. Se al termine dell’esperimento l’intervistatore umano non è in grado di stabilire quale dei due interlocutori sia una macchina in base alle risposte fornite da entrambi, allora l’intelligenza della macchina può essere definita simile o pari a quella umana.

Fino a oggi (marzo 2022) non esistono macchine che abbiano ufficialmente superato il test di Turing. Ciononostante, questo esperimento è ancora oggi rilevante per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale, ad esempio nel contesto del deep learning, del reinforcement learning e del supervised learning oppure dell’unsupervised learning. In futuro, la comunicazione tra macchine basata sulle reti neurali svolgerà un ruolo sempre più importante, non solo sui social media e nel servizio clienti. Anche settori come medicina, diagnostica, scienze agrarie, sicurezza e controllo, marketing, trasporti e produzione saranno sempre più caratterizzati dalla comunicazione artificiale intelligente.

Fatto

Un aneddoto interessante sul test di Turing: il film di fantascienza “Blade Runner”, tratto dal romanzo di Philip K. Dick “Il cacciatore di androidi”, presenta una versione fittizia di questo esperimento. Nel film, il test Voigt-Kampff consiste nel porre una serie di domande, grazie alle quali sarebbe possibile distinguere gli umani dai replicanti in base al grado di empatia delle loro risposte.

Quali sono le critiche mosse al test di Turing?

Ancora oggi non è chiaro se con il test di Turing sia possibile ottenere una prova credibile e oggettiva dell’intelligenza artificiale. La maggior parte delle critiche mosse al test nascono soprattutto da questa domanda: “Una macchina che imita la comunicazione umana è realmente dotata di un intelligenza artificiale indipendente oppure si limita solo a imitare in modo perfetto l’uomo?” L’osservazione del comportamento di una macchina che potrebbe suggerire o presuppone un’intelligenza artificiale non è equiparabile all’esistenza oggettiva dell’intelligenza artificiale stessa. La dinamica domanda-risposta del test di Turing non sarebbe quindi adatta a rappresentare né a dimostrare l’esistenza di intenzione né intelletto.

Alternative al test di Turing

Il test di machine learning Winograd Schema Challenge (WSC) è spesso citato come un’alternativa migliore rispetto al test di Turing. Questo esperimento si basa su uno schema di domande predeterminato che richiede l’applicazione attiva di conoscenze, cultura generale e pensiero razionale per ottenere risposte corrette. Per rispondere alle domande dello Schema di Winograd dell’omonimo Terry Winograd sono necessari comprensione del contesto, del comportamento umano, un background culturale e l’uso della logica. Un altro esperimento noto è il test Marcus, che consiste nel far “guardare” a una macchina un programma televisivo, per poi verificare il suo grado di comprensione dei contenuti con una serie di domande. Il Lovelace Test 2.0, invece, esamina fino a che punto l’intelligenza artificiale possa essere creativa.

Tre esempi pratici di utilizzo

Nonostante le critiche sollevate, l’idea alla base del test di Turing (ovvero l’imitazione perfetta della comunicazione umana) svolge tutt’oggi un ruolo importante nella digitalizzazione.

Tre esempi mostrano l’importanza tuttora invariata del test di Turing:

  • Human Interaction Proof (HIP): la cosiddetta autenticazione CAPTCHA è definita anche test di Turing negativo. La Human Interaction Proof serve a distinguere il più rapidamente possibile le macchine dall’uomo, fungendo da filtro in grado di bloccare i bot mediante quiz contenenti test e immagini visualizzati prima di visitare un sito web. Il nome CAPTCHA fa riferimento al test di Turing: Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart.
  • Bot: i bot sono strumenti digitali la cui funzione può essere positiva o negativa a seconda dell’uso che se ne fa. Ad esempio, vengono impiegati sotto forma di chatbot per automatizzare in modo efficiente l’assistenza clienti, ma spesso vengono anche usati come social bot o spam bot, per veicolare notizie false o virus informatici. In entrambi i casi, il test di Turing nelle sue diverse versioni serve a incentivare lo sviluppo dei bot, rendendoli il più possibile uguali agli umani.
  • Assistenti vocali: gli assistenti vocali sono forse una delle innovazioni che più si avvicina all’idea originale di Alan Turing. Gli assistenti digitali a comando vocale, come Alexa o Siri, si basano sul principio domanda-risposta e sono destinati ad automatizzare varie funzioni ed esigenze quotidiane degli utenti. Sebbene nessuna di queste applicazioni sia attualmente in grado di superare il test di Turing, le funzioni vocali smart vengono costantemente ottimizzate attraverso l’apprendimento automatico e l’analisi del comportamento degli utenti, rendendole più simili a quelle umane.