Аннотация

В данном исследовании оценивалась способность ChatGPT пройти тест Тьюринга на кыргызском языке путем сравнения ответов человека и искусственного интеллекта. Как показали результаты исследования, 56 % участников смогли отличить ответы ChatGPT от человеческих, а остальные 44 % восприняли их как ответы человека. Эти данные свидетельствуют о том, что, хотя ChatGPT иногда может генерировать ответы, схожие с человеческими, он не полностью соответствует критериям прохождения теста Тьюринга. Статистический анализ показал, что ChatGPT демонстрирует более высокую точность в фактических и когнитивных вопросах, но проявляет расхождение с человеческой интуицией в ответах на психологические вопросы и вопросы о личных предпочтениях. Результаты исследования подчеркивают важность дальнейшей адаптации искусственного интеллекта для кыргызского языка

Ключевые слова

Кыргызский язык, тест Тьюринга, ChatGPT, NLP, Искусственный интеллект

Использованные источники

  1. Anatolievich, K.M. (2020). Criticism of J. Searle's Chinese room argument. Moscow University Bulletin. Series 7. Philosophy, 3, article number 3.

  2. Development of artificial intelligence. (n.d.). Retrieved from https://cyberleninka.ru/article/n/razvitie-iskusstvennogo-intellekta/viewer.

  3. Selwyn, N. (2022). The future of AI and education: Some cautionary notes. European Journal of Education, 57(4), 620-631. doi: 10.1111/ejed.12532.

  4. Keleş, H. (2022). Artificial intelligence applications in medicine. Kırıkkale University Faculty of Medicine Journal, 24(3), 604-613. doi: 10.24938/kutfd.1214512.

  5. He, J., Baxter, S.L., Xu, J., Xu, J., Zhou, X., & Zhang, K. (2019). The practical implementation of artificial intelligence technologies in medicine. Nature Medicine, 25(1), 30-36. doi: 10.1038/s41591-018-0307-0.

  6. İşler, B., & Kılıç, M. (2021). The use and development of artificial intelligence in education. New Media Electronic Journal, 5(1).

  7. Jalolov, T.S. (2024). Creating diagnostic systems based on artificial intelligence in healthcare. Methods and Applications of Innovative Digital Technologies in Education Systems, 1(2).

  8. Black, D. (1969). Lewis Carroll and the theory of games. American Economic Review, 59(2), 206-210.

  9. Mihalcea, R., Liu, H., & Lieberman, H. (2006). NLP (Natural Language Processing) for NLP (Natural Language Programming). In A. Gelbukh (Ed.), Computational linguistics and intelligent text processing (pp. 319-330). Heidelberg: Springer. doi: 10.1007/11671299_34.

  10. Altintas, V., & Kilinc, M. (2024). Automated categorization of Turkish e-commerce product reviews using BERTurk. In 2024 8th international artificial intelligence and data processing symposium (IDAP) (pp. 1-6). New York: IEEE. doi: 10.1109/IDAP64064.2024.10710859.

  11. Dam, S.K., Hong, C.S., Qiao, Y., & Zhang, C. (2024). A complete survey on LLM-based AI chatbots. arXiv. doi: 10.48550/arXiv.2406.16937.

  12. Saygin, A.P., Cicekli, I., & Akman, V. (2000). Turing test: 50 years later. Minds and Machines, 10(4), 463-518. doi: 10.1023/A:1011288000451.

  13. Hodges, A. (2009). Alan Turing and the Turing test. In R. Epstein, G. Roberts & G. Beber (Eds.), Parsing the Turing test (pp. 13-22). Heidelberg: Springer. doi: 10.1007/978-1-4020-6710-5_2.

  14. Paschen, J. (2019). Investigating the emotional appeal of fake news using artificial intelligence and human contributions. Journal of Product & Brand Management, 29(2), 223-233. doi: 10.1108/JPBM-12-2018-2179.

ЦИТИРОВАНИЕ

Erkinova, N., Sharshebaev, B., & Ismailova, R. (2025). EVALUATING CHATGPT'S ABILITY TO PASS THE TURING TEST IN KYRGYZ LANGUAGE. News of Osh Technological University, 25(1), 51-61.