Chỉ số IQ của một chương trình AI có thể được đo?

Một chương trình AI có thể có IQ không?

Nói cách khác, chỉ số IQ của một chương trình AI có thể đo được không?

Giống như cách con người có thể làm bài kiểm tra IQ.

Câu trả lời ngắn gọn: Không.

Câu trả lời dài hơn: Nó phụ thuộc vào chính xác IQ là gì và khi câu hỏi được hỏi so với sự phát triển đang diễn ra. Chủ đề bạn đang đề cập thực sự được mô tả phổ biến hơn là AGI, hoặc Trí thông minh chung nhân tạo, trái ngược với AI, có thể là bất kỳ khả năng giải quyết vấn đề hẹp nào được thể hiện trong phần mềm / phần cứng.

Chỉ số thông minh là một ước tính sơ bộ về việc con người có thể trả lời tốt những câu hỏi mà họ chưa từng gặp trước đây như thế nào, nhưng như một công cụ dự đoán, nó có phần thiếu sót, và có nhiều lời chỉ trích và gièm pha.

Hiện tại (2016), không có chương trình nào được biết đến có khả năng khái quát hóa, hoặc áp dụng việc học từ một miền để giải quyết các vấn đề trong một miền khác tùy ý thông qua một sự hiểu biết trừu tượng. (Tuy nhiên, có những chương trình có thể phân tích hiệu quả hoặc chia nhỏ một số miền thông tin thành các biểu diễn đơn giản hơn.) Điều này dường như có thể thay đổi khi thời gian tiếp tục và cả kỹ thuật phần cứng và phần mềm được phát triển cho mục tiêu này. Các chuyên gia không đồng ý rộng rãi về thời gian và cách tiếp cận của những phát triển này, cũng như các kết quả có thể xảy ra nhất.

Cũng đáng lưu ý rằng dường như có sự thiếu hụt lớn về sự hiểu biết về ý thức chính xác là gì, và không đồng ý về việc liệu có thể có bất cứ điều gì trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo so sánh với nó hay không.

Các câu trả lời khác là chính xác rằng kết quả kiểm tra IQ của máy hiện không phải là dấu hiệu của trí thông minh máy. Một trong những sự thật đáng ngạc nhiên về trí thông minh của con người là hiệu suất trên hầu hết các nhiệm vụ nhận thức có mối tương quan với nhau; đó là, có một thứ như 'sự thông minh chung' và các bài kiểm tra IQ cố gắng đo lường điều đó.

Mọi người đã xây dựng các chương trình làm bài kiểm tra IQ, tuy nhiên, một số trong số họ thực hiện khá tốt. Ma trận tiến bộ của Raven, bài kiểm tra IQ nhận dạng mẫu hình ảnh, là một mục tiêu dễ dàng cho AI (xem bài báo này là đại diện) và một nhóm khác đã tạo ra một AI thực hiện cũng như 4 tuổi về phần trí thông minh bằng lời nói của thời thơ ấu tiêu chuẩn Bài kiểm tra IQ.

Tất cả phụ thuộc vào những gì AI của bạn có thể làm. Ngay cả con người cũng không thể làm mọi thứ.

Nếu chương trình AI của bạn quá thông minh, hãy yêu cầu nó thực hiện các bài kiểm tra IQ chung cho con người. Bởi vì các bài kiểm tra IQ thực tế được tạo ra từ một số câu hỏi từ các lĩnh vực khác nhau, do đó theo cách đó bạn có thể đo IQ của AI của mình.

Điều này là do IQ có nghĩa là các bài kiểm tra được thiết kế để đánh giá trí thông minh của con người.

Chỉ số thông minh (IQ) là tổng số điểm có được từ một trong một số bài kiểm tra tiêu chuẩn được thiết kế để đánh giá trí thông minh của con người. ^wiki

Vì vậy, không có cách nào khác để đo IQ mà không cần kiểm tra IQ, nếu không, đó sẽ không phải là IQ (rất logic).

Nếu chương trình của bạn không quá thông minh, bạn nên tìm kiếm các bài kiểm tra cụ thể liên quan đến chuyên môn hoặc vấn đề đang được giải quyết. Lý tưởng nhất là để nó cạnh tranh với những người có cùng chuyên môn trong lĩnh vực đó, nhưng điều quan trọng là thực hiện bài kiểm tra trên cùng một mặt bằng / cấp độ.

Ví dụ, trí thông minh của dự án Deep Blue được đo bằng cách chơi cờ với Kasparov. Vậy thì nếu vô địch thế giới không thể thắng trận đấu, ai sẽ?

Nếu bạn đang viết chương trình để chơi một trò chơi, hãy làm cho nó chơi với sự cạnh tranh với con người và đo lường trí thông minh về điểm số.

Tương đương với IQ cho AI là Thử nghiệm Turing (như MIST và các loại khác), xem:

• Thử nghiệm Turing, hay bất kỳ biến thể nào của nó, là một thử nghiệm đáng tin cậy về trí tuệ nhân tạo?

Tất cả những câu hỏi này được đề cập đầy đủ trong cuốn sách Biện pháp của tất cả tâm trí đánh giá trí tuệ tự nhiên và nhân tạo (Orallo, 2017)

Một đoạn trích từ mô tả cho một cái nhìn tổng quan tốt:

Bằng cách thay thế lập trường nhân học thống trị bằng một viễn cảnh phổ quát nơi các sinh vật sống được coi là một trường hợp đặc biệt, các câu hỏi lâu dài trong việc đánh giá hành vi có thể được giải quyết trong một cảnh quan rộng lớn hơn. Về bản chất chúng ta có thể rút ra nhiệm vụ khó khăn không? Là một yếu tố g phổ quát - một thành phần chung cho tất cả các khả năng - về mặt lý thuyết là có thể? Sử dụng lý thuyết thông tin thuật toán làm nền tảng, cuốn sách xây dựng đánh giá các đặc điểm nhận thức, phát triển, xã hội, bằng lời nói và tập thể,