Câu trả lời:
Vâng, mặc dù AI này hữu ích như thế nào là một câu hỏi hoàn toàn khác.
mpgac là một "AGI thông minh tối thiểu" được đào tạo trên tập hợp GAC-80K của các câu hỏi MIST. Kết quả là, nó sẽ có thể "tối thiểu" vượt qua bài kiểm tra này. Tuy nhiên, việc được huấn luyện trên kho GAC-80K rõ ràng khiến nó thiếu cho bất kỳ mục đích thực tế nào. Từ README:
Rõ ràng điều này chỉ có khả năng tạo ra tín hiệu thông minh tối thiểu khi các câu hỏi thông thường được hỏi, thuộc loại được mô tả ở trên, sử dụng các câu hỏi có ý nghĩa với một người bình thường trong khoảng từ năm 2000 đến 2005. Về kiến thức chuyên môn hoặc các vấn đề hiện tại liên quan câu hỏi nó nên thực hiện không tốt hơn cơ hội.
Quan điểm của mpgac là so sánh nó với các AI khác có thể được xây dựng để vượt qua bài kiểm tra này. Hoặc như nhà văn đã viết trong README:
Khi quét bầu trời, làm thế nào chúng ta có thể biết liệu các tín hiệu vô tuyến được phát hiện là từ một nguồn thông minh hay chỉ đơn thuần là nhiễu nền hoặc cảm biến?
Lý tưởng nhất là bạn muốn xây dựng một chương trình "tốt hơn" so với mpgac. Theo cách tương tự như ELIZA có thể được coi là đường cơ sở cho Thử nghiệm Turing, mpgac là đường cơ sở cho thử nghiệm MIST.
Bản repo GitHub của mpgac (cũng như kho văn bản GAC-80K) có sẵn ở đây .
Tôi tin rằng đây chính là loại xét nghiệm nơi Doug Lenat của CYC sẽ làm rất tốt ở? Nhưng tôi không thể trả lời câu hỏi: nó có thể trả lời đúng bao nhiêu? Có lẽ là khá nhiều! (và có bao nhiêu người có thể vượt qua bài kiểm tra đó? có lẽ không phải tất cả trong số họ, nhưng nhiều người có thể ...)
[nhưng cyc có được coi là AI không? có lẽ không ... vì vậy tôi có thể ra khỏi chủ đề. Nhưng cơ sở dữ liệu của imo nên được kết hợp với bất kỳ AI nào đạt đến một loại "trí thông minh" nào đó ...]