知ってるようで知らないチューリングテスト :論文から考察してみよう

Pythonを学び始めて、A.Iとは何かと考えるときによく聞くものとしてアラン M. チューリングの名前を冠したチューリングテストがあります。今回はこのチューリングテストの元になった論文を考察してみましょう。

チューリングテストとは

1950年にイギリスの数学者アラン M. チューリングが考案した論文から作られたコンピュータが人間的なふるまいをできているかを判定するためのテストです。

1950年当時、機械は思考することができるのか?という疑問への研究が数学者の間で盛んにおこなわれていました。
ただ、この研究は非常に難しく、機械とは何か?考えるとは何か?知能があるとはどういう状態か?をまず定義する必要があり、統計的に考えるしか手段がありませんでした。
しかし、統計的に考えても、最終的な結論にはなかなか達することができません。世論調査でコンピュータが思考できるかどうかを調査しても何の意味もないのと同じです。

そこでチューリングは、そのような言葉を「定義してから研究することには意味は無い」と考えました。
そしてコンピューターが思考することができるのか?について考えるのではなく、コンピューターが人間のようであるかを判定する方法について考察したのです。

テストの方法

それでは、具体的にチューリングテストとはどのようなものか見ていきましょう。
テストでは、人間の審査員が、相手のことが見えない状態で一人の人間、一台のコンピュータとそれぞれ会話をします。このとき、人間もコンピューターも人間と思われるように会話をします。本の感想を尋ねてみたり、詩を作ってもらったりするのもありです。
会話を終えたときに、審査員が自分が話していた相手が人間なのかコンピュータなのか判断ができなければ、そのコンピュータは人間のように試行しているとみなせる、という内容になります。

論文から読み解いてみよう

アラン M. チューリングの論文「Computing Machinery and Intelligence」には上記のようなテスト方法が具体的に書いてあるわけではありません。

チューリングは、まず人間だけで行う模倣ゲームをコンピュータに置き換えてみたらどうかと考えました。
模倣ゲームとは、男女一人ずつと質問者を用意して質問者は男女とは別の部屋から紙などで質問と回答のやり取りをして、どちらが男性でどちらが女性かを当てるゲームです。
それぞれにA、Bと名前を付けて「Aが男性、Bが女性」のように回答をして、正解できれば勝利となります。ただ、Aは質問者が誤った回答を導き出すように仕向けます。Bは逆に正解するように助けます。もちろん、質問者は、どちらがどの役割なのかは知りません。
チューリングは、このゲームを、コンピュータは考えることができるのか?に置き換えられるのではないかという着想を得ました。
そうなると、「コンピュータは考えることができるのか」という疑問は、 「模倣ゲームを上手にこなすことができるコンピュータは存在しうるか?」というものに変わります。

チューリングは論文の中で、この方法はコンピュータ側に勝算が大きいかもしれないとも述べています。コンピュータは人間の模倣ができるかもしれないが、人間はコンピュータの模倣はできません。
コンピュータの巨大なメモリを使用すれば人間には記憶しきれない莫大な知識を蓄えることができるでしょうし、膨大な計算を瞬間的にこなすこともできるからです。

そして以下のような例文を上げています。

Q: フォース橋 がテーマの詩を書いてください。
A: それはできません。私は詩などかけません。
Q: 34957 と 70764 を足してください。
A: (約30秒の沈黙) 105621。
Q: チェスはできますか?
A: はい。
Q: 私のキングは K1 にあり、それ以外はありません。 あなたはキングが K6 、ルークが R1 にあります。 次の一手はどう打ちますか?
A: (15秒の沈黙) R-R8 で、チェックメイト。

さて、これはコンピュータとの会話なのか人間との会話なのか。
判断するのは難しいですね。
詩が書ける人も書けない人も、計算が遅い人も早い人も、チェスが得意な人も苦手な人も人間にはいるからです。
一瞬で計算ができるコンピュータに、人間のように沈黙の間を置かせる処理は簡単にできてしまいます。

この考え方への反対意見

チューリングは反対意見に関しても考察をしています。
考察の内容まではここには挙げませんが、それぞれに意見を述べ解決方法を見出しています。
論文上にはたくさんありますが、5つほど上げてみたいと思います。


・神学的反論

思考は人間の魂の成せる技である神が与えたもの。動物や機械には与えていないので、考えることはできない。

・見なかったことにする反論

機械が考えるなんて怖いので信じない。

・数学的な反論

人間の思考で可能な離散的状態を構築するのにコンピュータでは限界があることを数学的な倫理帰結する方法がたくさんある。
*離散的状態とは、状態が前の状態と無関係に切り替わること。気が変わるような状態。

・意識からみた反論

コンピュータが感情の赴くままに詩を書いたり、曲を作ったりできないと思考ができると認めない。また、書くだけではなく、それが自分の内側から作られたものであることを理解できていないとならない。

ラブレス夫人の反論

コンピュータには、本当に新しい何かを生み出して作り上げることはできない。

学習する機械

現在、機械学習を研究するうえで、チューリングが挙げる思考する機械への反論を打ち消していくような仕組みが作られています。そして、その反論が全て消えたときに、また一歩、コンピュータは思考している状態に近づいていくのかもしれません。

また、一般的な大人の思考を再現しようとしたときに、その人の思考がどのようなプロセスで育成されたのかを考える必要が出てきます。これに対し、チューリングは教育の初期と過程を考える定義をしました。

(a) 生まれたときの、心の初期状態
(b) それまでに与えられた教育
(c) その他、教育とはいえないが、なにか影響されたもの

そして、未学習の未熟なプログラムのトレーニングによって、成熟した思考をさせるための進化プロセスについても挙げています。

未熟な機械の構造 = 遺伝形質
未熟な機械の変化 = 突然変異
自然選択 = 実験者の判断

これらは、まさに今研究されている内容ですが、それが70年も前に考案されていたものというのが驚きです。
チューリングは機械に学習をさせるための多くの手法についても意見をしています。
それらも非常に興味が引かれる内容です。いくつかを例に挙げてみましょう。

・一定の複雑さを持った命題の組み合わせで推論の余地を作る
・報酬と罰を定義することで感情を作ることができる
・学習とは100%を作るためのものではない。忘れる、という処理が無くなってしまう。
・ランダムに感がることで試行錯誤をすることができる

近年は、A.I、機械学習の分野は凄まじい勢いで加速しています。
もしかしたら近い将来、本当に思考する機械が完成するかもしれませんね。