🍜 👩🏿‍🤝‍👩🏾 💨 ट्यूरिंग टेस्ट वास्तव में क्या जाँच करता है 🛢️ 🎱 🙎🏽

कुछ समय पहले, मैंने अपने बॉट मीशा के साथ ट्यूरिंग टेस्ट खेलने का सुझाव दिया । जिसने भी यह कोशिश की है वह जानता है कि रोबोट खिलाड़ी तत्व से निर्धारित होता है। जिन्होंने कोशिश नहीं की है वे उस लेख के तहत पहली टिप्पणी में इसके बारे में पढ़ सकते हैं।

अब समय आ गया है कि एक डीब्रीफिंग की व्यवस्था करें, बॉट डिवाइस के बारे में बात करें और निष्कर्ष निकालें।

खेल के नियम

खेल के नियमों को पिछले लेख में सूचीबद्ध किया गया था, मैं यहां दोहराऊंगा ताकि आप और मैं लिंक पर न चलें।

बॉट से जुड़े प्रत्येक प्रतिभागी सवालों के जवाब देने वाले खिलाड़ी की भूमिका निभा सकते हैं, या जज इन सवालों को पूछ सकते हैं।
अगर कोई प्रतिभागी जज बनने का फैसला करता है, तो बॉट बेतरतीब ढंग से उसके लिए एक खिलाड़ी का चयन करता है - या तो मानव खिलाड़ियों के बीच, या एक रोबोट को जोड़ता है। यही है, खेल में हमेशा एक होता है जो जवाब देता है, और न्यायाधीश केवल उससे सवाल पूछता है।
यदि कोई प्रतिभागी खिलाड़ी बनने का फैसला करता है, तो बॉट उसी तरह प्रतिभागी-जज की जोड़ी की तलाश करता है।
खेल को 5 प्रश्नों के दौर में विभाजित किया गया है। प्रत्येक दौर के अंत में, न्यायाधीश यह निर्णय लेता है कि वह किसके साथ संवाद करता है, किसी व्यक्ति के साथ या मशीन के साथ - यह खेल का अंत है। यदि वह फैसला नहीं कर सकता, तो वह अगले दौर की शुरुआत कर सकता है या खेल को रोक सकता है।
रोबोट पांच साल के छोटे लड़के मिशा की भूमिका निभाता है। न्यायाधीश के लिए कार्य को आसान नहीं बनाने के लिए, यह अनुशंसा की जाती है कि खिलाड़ी व्यक्ति भी मीशा की ओर से जवाब दे।

लॉन्च से लेकर लेखन के समय तक 256 खेल खेले गए (थोड़ा अजीब, लेकिन सच है)।

इनमें से, वे एक स्पष्ट परिणाम के साथ समाप्त हुए, अर्थात, दोनों पक्ष अगले राउंड के अंत तक खेले (किसी ने एक राउंड से अधिक नहीं खेला) और जज ने फैसला किया - 115 खेल

रोबोट समाधान - 74
निर्णय "आदमी" - 41

26 गलत निर्णय थे, जिनमें से:

समाधान "रोबोट" (वास्तव में एक व्यक्ति) - 15
मानव समाधान (वास्तव में एक रोबोट) - 11

जैसा कि आप देख सकते हैं, एक व्यक्ति के लिए रोबोट की तुलना में अधिक बार एक व्यक्ति को रोबोट के लिए गलत किया गया था।

नतीजतन, रोबोट को सही ढंग से (74-15) / 115 = 51% खेलों में पहचाना गया था, और रोबोट को 11/115 = 9.5% खेलों में एक व्यक्ति के लिए गलत माना गया था, अर्थात्, हम आत्मविश्वास से कह सकते हैं कि मोटो बॉट ने परीक्षा पास नहीं की थी।

तुलना के लिए, 2012 में एक प्रतियोगिता में, 150% के 29% में, न्यायाधीशों ने एक व्यक्ति के लिए ओडेसा बॉट झुनिया गुस्टमैन लिया, और 2014 में, 300 साक्षात्कारों के आधार पर न्यायाधीशों के 33%।

हुड के नीचे क्या है

बॉट पायथन में लिखा गया है और इसके बड़े और तीन मॉड्यूल हैं:

वास्तव में एक खेल इंजन के साथ एक बॉट
रोबोट प्रबंधक
रोबोट

खेल का मुख्य एल्गोरिथ्म गेम क्लास में निहित है, जो प्रतिभागियों को आईडी और एक साधारण राज्य मशीन को लागू करता है:

खेल शुरू
जज से सवाल का इंतजार
खिलाड़ी की प्रतिक्रिया का इंतजार है
जज से फैसले का इंतजार
खेल खत्म

राज्यों के बीच संक्रमण होने पर, बॉट खिलाड़ी के जज के सवालों, खिलाड़ी के जज के जवाबों को पास करता है। केवल एक संदेश प्रेषित किया जाता है और अगले राज्य में बॉट बन जाता है, इसलिए अगर किसी ने दो के साथ पूछने या जवाब देने की कोशिश की, तो उसने देखा कि बॉट इसकी अनुमति नहीं देता है।

जब बॉट रोबोट से प्रतिक्रिया प्राप्त करता है, तो वह इसे तुरंत प्रसारित नहीं करता है, लेकिन एक समय की देरी के साथ - यह तुरंत प्रकट नहीं हुआ, मैंने इसे टिप्पणी galqiwi द्वारा जोड़ा, धन्यवाद।

प्रत्येक राज्य परिवर्तन को SQLite डेटाबेस में, अप्रत्याशित स्थितियों के मामले में बचाया जाता है - बिजली आउटेज, ओएस रिबूट, या बस बॉट मालिक (मेरा मतलब है) इसे रोकना और कुछ फिर से करना चाहता था। एक नई शुरुआत के साथ, बॉट डेटाबेस से सहेजे गए गेम को लोड करता है, और खेल जारी रहता है।

इसके अलावा, दो प्रतीक्षा रेखाएँ हैं - न्यायाधीशों की प्रतीक्षा कर रहे खिलाड़ियों और खिलाड़ियों की प्रतीक्षा कर रहे हैं। जब एक प्रतिभागी एक नया गेम शुरू करता है, तो संबंधित कतार को देखा जाता है कि क्या उसके पास एक साथी है। यदि नहीं, तो प्रतिभागी पंक्तिबद्ध है।

रोबोट मैनेजर एक अलग थ्रेड में रहता है। वह समय-समय पर खिलाड़ियों की प्रतीक्षा करने वाले न्यायाधीशों की पंक्ति की समीक्षा करता है और उनके लिए रोबोट की एक प्रति बनाता है। यह जानबूझकर देरी करता है ताकि रोबोट के पास हमेशा जज को इंटरसेप्ट करने का समय न हो और मानव खिलाड़ी के पास खेल से जुड़ने का भी मौका हो। प्रबंधक के पास रोबोट के लिए विभिन्न विकल्प बनाने की क्षमता है, आपको बस उनकी कक्षाएं पंजीकृत करने की आवश्यकता है। लेकिन अभी तक केवल एक ही लागू किया गया है।

और अंत में, रोबोट मॉड्यूल। लेकिन इससे पहले कि मैं रोबोट के इनसाइड के बारे में बात करूं, मैं आपको उन सवालों और जवाबों के आधार के बारे में बताऊंगा जिनके साथ यह काम करता है।

पहले मैंने इस पाठ फ़ाइल को भरा:

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        r = self.morph.parse(orig)
        res = []
        for parse in r:
            word = parse.normal_form
            syns = self.yarn.synonyms(word)
            for g in syns:
                words = self.yarn.words(syns[g])
                res = res + words
        return res

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