Machine Learning Blog 01: O Teste de Turing

Seriam as máquinas capazes de pensar? Esta é a pergunta que Alan Turing propõe em seu artigo Computing Machinery and Intelligence, de 1950.

No texto, Alan propõe um jogo chamado Imitation Game. O jogo conta com três jogadores, sendo uma mulher, um homem e um terceiro jogador que pode ser homem ou mulher. Os três estão em salas separadas. O terceiro jogador (também conhecido como interrogador) possui um chat aberto para cada um dos outros dois jogadores, através do qual ele pode fazer perguntas. As perguntas devem servir para ele conseguir identificar quem é o homem e quem é a mulher. O objetivo da mulher é convencer o interrogador de que ela é a mulher. O objetivo do homem é enganar o interrogador e fazê-lo pensar que ele é a mulher.

A partir de uma alteração no Imitation Game, Alan propõe o que ficou conhecido como O Teste de Turing. Ao invés de interagir com um homem e uma mulher, o interrogador passa a interagir com uma pessoa e um computador. A pessoa real, assim como a mulher, tenta convencer o interrogador de que ela é uma pessoa de verdade. O computador, assim como o homem, tenta enganar o interrogador, fazendo uso de um algoritmo de inteligência artificial, para tentar convencê-lo de que o computador é que é a pessoa real.

Desde a sua publicação, inúmeros algoritmos foram desenvolvidos e submetidos ao Teste de Turing, produzindo sucessos e fracassos ao longo dos anos, mas mantendo sempre a atenção e curiosidade de estudantes e pesquisadores. O resultado deste interesse crescente, somado ao aumento do poder computacional e dos cenários de aplicação prática nos negócios garantiu o desenvolvimento da inteligência artificial e do aprendizado de máquina (a.k.a. machine learning) até os dias de hoje.

Esta mesma curiosidade me contaminou neste ano, e como entusiasta ainda iniciante na área, resolvi fazer alguns testes usando uma tecnologia com a qual lido todos os dias: ABAP. Na última semana, apresentei durante o SITSP 2014 uma demonstração onde um programa ABAP foi capaz de ler uma imagem a partir de um algoritmo de inteligência artificial chamado redes neurais e nos dizer qual era o número entre 0 e 9 contido no bitmap. O vídeo da apresentação já foi publicado, assim como outros vídeos no canal do SIT Brasil. Os fontes do exemplo também estão publicados no Github.

Como o feedback durante a apresentação foi positivo, pensei em “manter o interesse vivo” no tópico Machine Learning através deste e de outros blogs que pretendo escrever ao longo das próximas semanas e meses. Como meus estudos e meu humilde trabalho de pesquisa continuam, esta é também uma forma de manter um diálogo com outras pessoas interessadas à medida em que o trabalho evolui.

Bem-vindos à bordo do Machine Learning, e não fale com o capitão: ele pode ser um robô!

Referências e leitura recomendada:

• Computing Machinery and Intelligence – Turing, Alan M. – 1950 (link)