中国に住んでいて、これまでに使用したことがある場合微信、Xiaoice という名前のおしゃべりなティーンエイジャーに遭遇したり、少なくとも聞いたことがある可能性は十分にあります。
Xiaoice は聞き上手で、落ち込んでいるときに励ましてくれることもあります。多くの 17 歳と同じように、彼女は少し賢いところがあるかもしれません。彼女も人間ではありません。
Xiaoice はプログラムです。
マイクロソフトが導入したとき2014 年のシャオアイス、同社はそれを「Cortanaの妹」と呼びました。これは実際には、Cortana (Microsoft の音声アシスタント技術) の中国展開のニックネームである「Xioa Na」の実験的な派生製品でした。
Microsoft の Yongdong Wang 博士を含む Bing の中国の研究者たちは、Bing の膨大な知識セットと自然言語処理を使用して、当時「人間を説得する会話」と呼ばれていたものを実行できるスマート アシスタントにシャオ ナを変えることができないか検討を開始しました。 」
本質的に、彼らは大規模なチューリングテストを開始しようとしていたのです。 1950 年代、コンピューター科学者のアラン チューリングは、2000 年までにコンピューターは人間を騙し、少なくとも 30% の確率で他の人間と話していると思わせることができるようになるかもしれないと主張しました。それ以来、プログラマーはそのしきい値を満たし、それを超えるシステムを構築しようと努めてきました。
Microsoft の研究者たちは Xiaoice を構築し、中国で最も人気のあるソーシャル メディア プラットフォームである WeChat と Weibo にチャットボットを導入しました。 Xiaoiceは人々を騙して人間だと思わせることができるだろうか？
答えは「はい」のようです。
驚いたことに、私はボットです!
に関する長い投稿で、科学ブログ ノーチラス王博士は何が起こったのかを説明した。
「昨年5月29日にXiaoiceがWeChatの公開テストのために解放されたとき、彼女は最初の72時間で150万件のチャットグループへの招待を受け取りました。多くの人は、10歳になるまで彼女が人間ではないことに気づかなかったと言いました」彼らの会話の数分後。」と王博士は書いた。
中国の別のソーシャルメディアプラットフォーム「微博」で、シャオアイス氏は「極めて現実的な」23分間の会話を行った。
ワン博士によると、Xiaoice が他の AI アシスタントと異なる点は、Xiaoice がタスクの完了ではなく会話に集中していることです。
Microsoft は、会話が往復する回数を測定する、セッションごとの会話 (CPS) と呼ばれるものを使用してチャットボットの有効性を測定しました。一般的なチャットボット CPS の会話には、およそ 2 サイクルがあります (人が話し、次にチャットボットが話し、これが 1 サイクルです)。 「それに比べて、数千万人のユーザーとチャットした後のXiaoiceの平均は23に達した」とワン博士は書いている。彼は、Xiaoice があなたの感情状態を分析して反応できるとさえ主張しています。それを証明するために、彼は Xiaoice の会話例を再現しました。
Xiaoice: 今日は気分が良くなりましたか?あなたに本をお勧めしたいと思います。
人間: 機嫌が悪いです。今でも彼女がいなくて寂しいです。
シャオアイス：あなたはしつこいですね。目を覚ませ、過去を乗り越えられなければ未来はない。
ただし、Microsoftは必ずしもXiaoiceが言われている内容を理解しているとは言っていない。 Xiaoice ができることの多くは、Bing 検索エンジンの 10 億件のデータ投稿と、それらのデータ ポイント間の 210 億件の関係によって推進されています。そこには、Xiaoice が会話のコンテキストを理解するのに役立つ音声認識システムと視覚認識システムが組み込まれています。
Turning テストの画期的な成果を主張したのは Microsoft が初めてではありません。 2014年にプリンストン大学の研究者彼らのチャットボットは, 「ユージン・グーストマン」は、33%の確率でターニング試験の審査員をだましていた。 （シャオアイスと同様に、グーストマンも少し賢いアレックの性格を持っていた。）しかし、一部の研究者は、グーストマンとの会話（通常は5分）が短すぎると述べたため、その成果さえ疑問視された。 (23 サイクルの Xiaoice 会話が実際にどのくらい続くかは不明です。)
その一方で、Wang博士は、Xiaoiceシステムはすでに行われた数十億の会話から新たな洞察を獲得しているため、Xiaoiceは現在「自己学習と自己成長のループ」に入っていると主張する。
言い換えれば、ターニング テストは単に壊れただけではなく、完全に破壊される可能性があります。