Notice bibliographique
Résumé
Over half a century ago, Alan Turing proposed "the Imitation Game" as a test of whether machines such as digital computers can be said to think. Subsequent discussion of Turing tests -human-machine interactions that are importantly similar to Turing's original Imitation Game -has been limited in its understanding of what they are good for, viewing them as good either for prompting philosophical reflection on the limits of our concept of the mental or for addressing empirical questions about the machines involved in human-machine interactions. This project is an attempt to expand our understanding of what Turing tests are good for: my novel proposal is that they are good for addressing empirical questions about the humans involved in human-machine interactions. More simply put, I argue Turing tests are useful not merely as conceptual prompts or nonreflexive experimental apparatus, but as reflexive experimental apparatus. I begin with an examination of Turing's own work and of the subsequent discussion's limited understanding of the usefulness of Turing tests as either conceptual prompts or nonreflexive experimental apparatus. I then lay out the key elements of my novel proposal that they are useful as reflexive experimental apparatus. Finally, I offer a "proof of concept" for this novel proposal by describing and discussing the results of one preliminary attempt to use Turing tests as reflexive experimental apparatus.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».