Pada tahun 1950, seorang matematikawan dan ahli komputer bernama Alan Turing mengemukakan sebuah makalah dengan judul Computing Machinery and Intelligence yang mempertanyakan “Apakah sebuah mesin bisa berpikir?”
Dalam makalahnya, Turing mengajukan sebuah tes di mana ada manusia, mesin, dan seorang penguji dari manusia tanpa saling melihat satu sama lain.
Dalam tes itu mereka akan saling berbicara melalui teks dan penguji harus bisa menebak apakah yang berbicara itu manusia atau mesin. Itulah asal-usul Turing Test atau Tes Turing/Uji Turing.
Jika Sahabat Qwords penasaran bagaimana teknis dari tes ini dan hasil yang didapatkannya, scroll ke bawah agar tahu lebih lengkapnya!
Apa Itu Turing Test?
Turing Test adalah sebuah percobaan percakapan berbasis teks yang melibatkan dua pihak yaitu penguji dan pembicara. Pihak penguji atau juri diwakili seorang manusia, sedangkan pembicara ada dua yaitu manusia dan robot.
Tujuan dari tes ini adalah untuk mengetahui sejauh mana robot bisa mengelabui penguji. Jika penguji tersebut terkecoh oleh bahasa yang dipakai, sampai tidak bisa dibedakan apakah ini robot atau bukan, maka robot tersebut akan dianggap telah lulus tes.
Tapi jika masih berhasil dikenali sebagai tulisan atau gaya bahasa robot, maka akan dianggap tidak lulus.
Hasil akhir dari Turing Test ini adalah apakah robot bisa meniru perilaku manusia secara konsisten atau tidak. Jadi, bukan untuk tahu apakah robot bisa memahami dan meniru isi kepala manusia atau tidak.
Untuk itu, agar bisa lulus tes ini kadang ada juga robot yang sengaja menyalahkan penulisannya, berusaha sesuai logika, kadang santai, formal, dan kadang baku agar terlihat senatural mungkin di mata penguji.
Pengaruh Turing Test
Tes ini membuat penelitian tentang AI jadi lebih disesuaikan dengan kebutuhan yang ada, sehingga memberikan sudut pandang baru di zaman sekarang, seperti:
Tolak Ukur Intuitif
Turing Test sekarang dipakai oleh para AI Developer sebagai cara cepat untuk menilai seberapa natural atau manusiawi dari respon atau jawaban robot. Jika pengguna merasa sedang berbicara dengan manusia, maka robot atau AI tersebut akan dianggap canggih.
Jembatan Teori AI dan Pengalaman Pengguna
Tes ini jadi sebuah penghubung antara konsep teknis Ai dan pengalaman nyata pengguna, dimana para pengembang sadar kalau bagaimana Ai dapat dirasakan dan memiliki kedekatan dengan pengguna adalah hal yang penting.
Masalah Etika
Selain sisi pengembangan, tes ini juga memunculkan sudut pandang soal pertanyaan etika seperti:
“Jika pengguna tahu dia berbicara dengan AI atau robot, tapi karena komunikasinya sangat natural sehingga dia tidak sadar, lalu terpengaruh untuk melakukan hal buruk, siapa yang harus disalahkan?”
Manfaat Turing Test
Selain pengaruh di atas, tes ini juga punya beberapa manfaat. Berikut penjelasannya:
1. Jadi Standar Kualitas
Turing Test semenjak kemunculannya menjadi sebuah cara standar untuk menentukan apakah robot atau AI ini cukup canggih atau tidak.
Canggih tidaknya dilihat dari seberapa lama robot tersebut bisa menggunakan komunikasi yang natural. Jika semakin lama maka semakin canggih, begitu juga sebaliknya.
2. Riset Bahasa dan NLU/NLP
Dengan adanya Turing Test, pengembangan riset bahasa dan linguistik juga ikut berkembang, di mana para peneliti berusaha membuat robot yang bisa mengerti konteks dan menjawab pertanyaan atau masalah dengan bahasa yang natural dan mudah dipahami.
3. Evaluasi Persona
Muncul ketakutan kalau robot yang terlalu menyerupai manusia akan menyeramkan, tapi jika terlalu kaku, maka tidak nyaman diajak komunikasi.
Maka di sini Turing Test memberikan sebuah tolak ukur dan cara membedakan mana yang komunikasinya natural tetapi tetap tergolong sebagai AI.
Contoh Robot yang Bisa Lolos Turing Test
Ada beberapa robot yang dianggap jika melakukanTuring Test akan medapat peluang lolos yang tinggi, robot-robot itu di antaranya:
ELIZA
ELIZA adalah program klasik yang meniru komunikasi para terapis. Dampaknya seseorang ketika berbicara dengan ELIZA akan merasa dipahami, padahal robot ini hanya merespon dengan pola-pola umum yang sederhana.
Selain itu, robot ini pun akhirnya menimbulkan istilah baru bernama Eliza Effect, di mana manusia cenderung menganggap kalau mesin lebih pintar dari yang sebenarnya.
Chatbot atau LLM
Large Language Model atau Chatbot adalah AI yang saat ini sering dipakai oleh banyak orang.
AI ini memiliki kemungkinan lolos Turing Test karena gaya bahasanya yang natural, bisa merangkum tulisan, atau menjawab pertanyaan teknis dan berbagai masalah.
Dalam hal komunikasi pun, LLM sangat interaktif dan manusiawi, meski tetap terkadang keliru dalam merespon dan memberikan informasi.
Asisten Virtual
Ada banyak asisten virtual saat ini, seperti Siri, Monica, Google Assistant, Alexa, dan lain-lain. Walau jenis ini belum setara manusia dan sepintar LLM, tapi perkembangannya terus meningkat seiring waktu.
Cara Kerja Turing Test
Untuk tahu cara kerja Turing Test, kamu perlu tahu dulu kalau ada beberapa hal teknis yang harus dipersiapkan, yaitu:
- Setup: Juri mengobrol lewat teks dengan manusia dan robot tanpa saling melihat.
- NLP/NLU: Natural Language Processing dan Natural Language Understanding adalah penilaian tentang pemahaman robot soal idiom, konteks percakapan, dan pertanyaan.
- Pengetahuan dan Memori: Penilaian konsistensi robot dengan informasi yang diberikan sebelumnya.
- Reasoning: Penilaian saat robot bisa menarik simpulan ringan.
- Pembelajaran: Penilaian seberapa adaptif robot terhadap pola tanya jawab yang berubah.
Setelah semua hal teknis di atas terpenuhi, maka masuk ke tahapan pengujiannya, yaitu:
- Uji 5 Menit sampai 30 Menit: Percakapan dimulai pada lima menit pertama, lalu setelah tiga puluh menit berlalu lihat hasilnya, apakah jawaban robot konsisten atau tidak.
- Ganti Juri: Mengganti penguji dari orang awam dan ahli, lalu membedakan skenario tanya jawab dan percakapannya.
- Stress Test Konteks: Mengulangi, mengganti, dan mengalihkan dengan halus topik pembicaraan. Kalimat yang digunakan misalnya “yang tadi”, atau menyisipkan humor dan sarkasme untuk mengecoh.
- Kejujuran Identitas: Di akhir sesi, kejujuran para peserta diminta untuk mengetahui apakah mereka robot atau manusia. Dari sana, bisa dinilai berapa kali juri dan peserta terkecoh.
Kontroversi dan Keterbatasan Turing Test
Walau berhasil memberikan sudut pandang baru dalam perkembangan robot dan Ai, Turing Test juga mendapat beberapa kritik, di antaranya:
1. Meniru Bukan Berarti Mengerti
Seorang ilmuwan bernama John Searle mengkritik Turing Test dengan sebuah pernyataan yang terkenal dengan nama Chinese Room Argument.
Isi pernyataannya: jika seseorang yang tidak paham bahasa Mandarin ditempatkan di suatu ruangan dan diminta untuk mempelajari pola penulisannya, lalu menulis ulang sesuai apa yang sudah dia pelajari, dan hasilnya benar, maka apakah itu bisa dibilang dia pintar dan paham? Padahal orang itu hanya meniru tanpa paham bahasa Mandarin sama sekali.
2. Terlalu Berbasis Bahasa
Karena Turing Test fokus pada percakapan tekstual, maka ada beberapa sisi yang tidak dapat dijangkau.
Selain itu, teks juga terlalu mengandalkan kecerdasan linguistik, dimana jika ada robot yang mahir soal linguistik tapi tidak pandai hal lain, maka orang-orang akan mudah tertipu olehnya dan informasi yang diberikan pun menyesatkan.
3. Manipulasi Percakapan
Sebuah robot bisa memanipulasi gaya percakapannya jadi lebih manusiawi dalam durasi singkat. Tapi saat durasi panjang, cara ini akan lebih mudah terbongkar.
Maka, tes ini lebih tepat untuk melihat berapa lama durasi robot bisa meniru gaya manusia, bukannya menilai apakah robot bisa sepintar manusia atau tidak.
Apakah Turing Test Masih Relevan?
Dalam dunia riset akademik, sebenarnya sudah ada banyak matriks penilaian lain untuk mengetahui seberapa akurat robot meniru manusia, seperti Winograd, Commonsense, uji penalaran logis, atau benchmark yang menilai generalisasi robot.
Namun, untuk penelitian dalam percakapan yang nyaman dan wajar, tim produksi untuk AI masih menggunakan Turing Test tersebut.
Di era digital saat ini, Tes Turing jadi salah satu basis pembuatan CAPTCHA dan reCAPTCHA, yaitu sistem untuk mengenali aktivitas robot di situs web.
—
Setelah penjelasan di atas, bisa kita simpulkan kalau Turing Test adalah titik tolak yang mengubah cara kita melihat robot atau kecerdasan buatan.
Meski saat ini sudah banyak metrik penilaian lain yang muncul untuk mengukur secerdas apa robot berpikir, tetapi Turing Test tetap masih relevan, khususnya untuk tim product development di bidang AI
Sebagai pengguna pun kita punya peran dalam perkembangan ini dengan cara memahami batasan AI, mengkritisi responnya, dan tetap menjaga kesadaran di balik layar bahwa mereka adalah mesin.
Bagaimana pendapatmu tentang Turing Test? Tinggalkan komentar di kolom komentar di bawah, ya!
