Le test de Turing (Turing test) est un concept proposé par Alan Turing en 1950 dans son article Computing machinery and intelligence pour évaluer l’intelligence artificielle. Il consiste à déterminer si une machine peut imiter une conversation humaine au point de tromper un observateur.
Découvrez comment ce test a façonné notre compréhension de l’intelligence et des échanges dans le domaine de l’informatique.
Alan turing en quelques mots
Alan Turing, mathématicien et informaticien britannique du XXe siècle, né en 1912 à Londres. Au cours de la Seconde Guerre mondiale, il décrypte les codes nazis créés par la machine cryptographique « Enigma ». Ses travaux en informatique théorique et son expérience avec Enigma ont jeté les bases de l’IA moderne (article publié dans la revue Mind en 1950 : « Computing Machinery and Intelligence ») .
Il est à l’origine de l’Automatic Computing Engine (ACE), un prototype du premier ordinateur capable de réaliser des calculs en virgule flottante. Aujourd’hui, Alan Turing est reconnu comme l’un des plus grands esprits du siècle. Son test de Turing reste une influence majeure sur la réflexion autour d’une intelligence artificielle (l’IA) et de la pensée humaine.
Comment fonctionne le test de turing ?
Le Test de Turing, appelé jeu d’imitation par Turing, est une évaluation fondamentale de l’IA (intelligence artificielle). Son objectif est de mesurer si une machine peut apporter la preuve de signes démontrant une intelligence humaine. La définition du Test Turing consiste à estimer si un robot peut imiter une conversation humaine. Dans un scénario de Test de Turing standard, trois participants sont impliqués :
- un être humain (l’interrogateur) ;
- un second être humain (premier interlocuteur) ;
- une machine (l’IA à évaluer, second interlocuteur).
L’interrogateur pose des questions aux deux interlocuteurs, sans les voir, par le biais d’une conversation textuelle. L’objectif pour la machine est de convaincre l’interrogateur qu’elle est également un être humain. Pour y parvenir, elle doit générer des réponses qui semblent indiscernables de celles d’un être humain. En se référant aux réponses données par l’humain et la machine, l’interrogateur doit identifier lequel est la machine.
A lire aussi : Big data définition : c’est quoi les données massives ?
Le Test de Turing repose sur plusieurs principes déterminants. Premier principe, il évalue la faculté de la machine à appréhender et à entraîner du langage naturel de façon contextuelle. La machine doit être capable de saisir le sens d’une question posée et de répondre de manière pertinente.
Ensuite, le Test de Turing met l’accent sur l’aptitude de la machine à imiter le comportement humain. Il évolue sa manière de penser, de réagir aux questions et aux sujets de conversation. Cela inclut la capacité de la machine à comprendre le contexte et à produire des réponses cohérentes. Enfin, le Test de Turing illustre la complexité de l’interaction humaine. Il demande à la machine de s’adapter à une variété de sujets de discussion et de maintenir des échanges fluides.
En réussissant le test, une machine prouve sa compétence à simuler l’intelligence humaine. Elle démontre sa faculté à agir de façon convaincante dans un contexte conversationnel.
Ces IA qui ont réussi à passer le test de turing
Au fil des décennies, plusieurs programmes d’intelligence artificielle ont réussi à franchir le seuil du Test de Turing, marquant des étapes significatives dans le développement de la conversation machine-humain.
ELIZA
En 1966, Joseph Weizenbaum a développé ELIZA, l’un des premiers programmes à réussir le Test de Turing. ELIZA était conçu pour simuler une séance de psychothérapie rogerienne. ELIZA donne l’impression que la machine comprend et réagit aux pensées et aux émotions de l’utilisateur. En fait, le programme ne fait que manipuler les réponses en recourant à des modèles préétablis.
Eugene Goostman
En 2014, des chercheurs de l’Université de Reading annoncent qu’un chatbot nommé Eugene Goostman a réussi le Test de Turing. Le chatbot se faisait passer pour un adolescent ukrainien de 13 ans. Eugene a démontré une capacité impressionnante à répondre aux questions de manière humaine, déjouant ainsi l’interrogateur.
LaMDA
Plus récemment, en 2022, Google AI a présenté LaMDA (Language Model for Dialogue Applications). Ce chatbot a également pu passer le Test de Turing. Ce programme informatique utilise l’intelligence artificielle pour produire des conversations. LaMDA est capable de répondre de manière fluide à des questions complexes et de participer à des conversations variées.
Ces succès illustrent l’évolution rapide de la maîtrise des machines à simuler la conversation humaine, ouvrant la voie à des applications variées de l’intelligence artificielle dans le domaine de la communication et de l’interaction avec les humains.
À noter qu’il existe une autre version du test de Turing en ligne. L’occasion à tout à chacun de découvrir s’il a affaire à une machine ou non.
A lire aussi : Data mining : définition & usages
ChatGPT et le test de Turing
ChatGPT ne passe pas le Test de Turing. En 2023, des chercheurs de l’Université d’Oxford ont soumis ChatGPT à un test rigoureux, et les résultats ont été sans équivoque. ChatGPT est impressionnant dans sa capacité à générer des réponses claires et contextuelles. Toutefois, il n’est pas parvenu à tromper un humain expérimenté dans plus de 50 % des cas.
A lire aussi : Chat GPT alternative : les meilleures alternatives
Cela met en lumière les défis persistants dans le domaine de l’intelligence artificielle conversationnelle. La compréhension contextuelle et son aptitude à soutenir un entretien cohérent demeurent des domaines complexes.
Même si ChatGPT n’a pas réussi le Test de Turing, il s’agit d’une étape dans un parcours continu d’amélioration. Chat GPT-4 rappelle sa nature lorsque les discussions s’orientent vers des questions philosophiques ou que son opinion est sollicitée. Cependant, malgré certaines lacunes, le développement permanent de ce modèle de langage dans les mois et années à venir semble inexorable. Une évolution qui conforte ainsi la possibilité qu’une machine accomplisse le test de Turing.
Le prix Loebner, ce concours annuel du test de Turing
Le Prix Loebner est un concours annuel qui tourne autour du célèbre Test de Turing. Il a été créé en 1991 par Hugh Loebner, un inventeur américain. L’objectif principal du concours est de stimuler et de promouvoir le développement de l’intelligence artificielle conversationnelle. Il met en compétition des chatbots et des programmes d’IA pour déterminer lequel d’entre eux peut le mieux simuler une conversation humaine.
Le fonctionnement du Prix Loebner est assez simple, bien qu’il repose sur un concept complexe. Les chatbots ou programmes d’IA sont soumis à des interrogatoires par des juges humains. Les juges posent des questions aux chatbots et aux personnes en utilisant un ordinateur, sans voir les interlocuteurs.
Le chatbot qui parvient à convaincre le plus grand nombre de juges qu’il est un être humain l’emporte et reçoit le Prix Loebner. Trois niveaux de réussite du test sont récompensés par des médailles de bronze, d’argent et d’or. Hugh Loebner a déclaré qu’il arrêterait son concours lorsqu’une IA remporterait la médaille d’or.
Le Prix Loebner joue un rôle important dans la communauté de l’IA. Il encourage la recherche et l’innovation dans le domaine de la conversation machine-humain. Il sert de vitrine pour les dernières avancées en matière d’IA. Le prix Loebner contribue à stimuler la compétition pour développer des chatbots de plus en plus sophistiqués et capables de conversation naturelle.
Les limites du test de Turing
Le Test de Turing a suscité de nombreuses critiques et débats parmi les philosophes et les scientifiques. Il évalue la capacité d’une machine à imiter une conversation humaine, mais il ne va pas au-delà de cette simulation.
Évaluer le comportement humain plutôt que l’intelligence
Certains reprochent au test de ne pas évaluer l’intelligence d’une machine, mais sa capacité à agir comme un être humain. Cependant, le comportement humain n’est pas toujours synonyme d’intelligence, ce qui peut entraîner des confusions. Parfois, les machines réussissent à tromper les interrogateurs en simulant des erreurs humaines.
Comportements intelligents non humains
Le test ne tient pas compte des comportements intelligents qui ne sont pas humains. Ainsi, une machine peut résoudre un problème mathématique particulièrement complexe plus efficacement qu’un être humain. Les interrogateurs en déduiront qu’ils ont affaire à une machine. Ce problème de détection d’intelligence supérieure nécessite d’autres systèmes de mesures.
Simulation de comportement sans compréhension
Le Test de Turing évalue uniquement le comportement observable de la machine. Ainsi, une machine peut réussir en reconstituant une attitude intelligente sans véritable compréhension, comme pour ELIZA. Le philosophe américain John Searle souligne que le test ne permet pas de distinguer si l’IA pense réellement ou simule la pensée.
L’influence des interrogateurs et l’anthropomorphisme
Les résultats du test peuvent être influencés par la naïveté des interrogateurs. L’anthropomorphisme, l’attribution de caractéristiques humaines à des objets non humains, peut conduire à une perception erronée de la réussite du test. Les interrogateurs peuvent également confondre des humains pour des machines, rendant le test moins fiable.
Ralentissement de la recherche en IA
De nombreux chercheurs estiment que le test de Turing peut ralentir la recherche en intelligence artificielle. Ils considèrent qu’il existe des méthodes plus simples pour évaluer des programmes d’IA. Il s’agit de se concentrer sur des objectifs plus spécifiques et pratiques, plutôt que d’essayer de rivaliser avec l’intelligence humaine.