หากใช้ IQ เป็นเครื่องวัดความฉลาดในมนุษย์มันสามารถใช้เป็นเครื่องวัดความฉลาดในเครื่องจักรได้หรือไม่?


9

หาก IQ ถูกใช้เป็นเครื่องวัดความเฉลียวฉลาดของเครื่องจักรเช่นเดียวกับในมนุษย์ ณ จุดนี้ในเวลาใด IQ ของระบบ AI ที่ฉลาดที่สุดของเราจะเป็นอย่างไร? ถ้าไม่ใช่ IQ วิธีที่ดีที่สุดในการเปรียบเทียบความฉลาดของเรากับเครื่องจักรหรืออีกเครื่องหนึ่งเป็นอย่างไร

คำถามนี้ไม่ได้ถามว่าเราสามารถวัดค่า IQ ของเครื่องได้หรือไม่ แต่ถ้า IQ เป็นวิธีการวัดความฉลาดที่เป็นที่ต้องการมากที่สุดหรือโดยทั่วไปปัญญาประดิษฐ์นั้นจะเปรียบเทียบกับวิธีการวัดความฉลาดในมนุษย์ที่เป็นที่ยอมรับมากที่สุดได้อย่างไร หลายคนอาจไม่เข้าใจถึงความเกี่ยวข้องของการทดสอบทัวริงว่ารถคันใหม่ของพวกเขาฉลาดแค่ไหนหรือเครื่องจักรอัจฉริยะชนิดอื่น ๆ


คำตอบ:


6

ขึ้นอยู่กับวิธีการนำเสนอการทดสอบ IQ:

  1. ถ้าเป็นสำหรับมนุษย์ (อย่างมีประสิทธิภาพเป็นวิดีโอของหนังสือเล่มนี้มีคำถามทดสอบการเปิด ฯลฯ ) แล้วทุกโปรแกรม AIจะได้คะแนนเป็นศูนย์

  2. หากนำเสนอเป็นชุดทดสอบของปัญหาการเรียนรู้แบบมีผู้สอน (เช่นปัญหา Bongard ) เราอาจจินตนาการว่าเทคนิคการเหนี่ยวนำกฎ ML จำนวนหนึ่ง(เช่นระบบตัวจําแนกการเรียนรู้การเขียนโปรแกรมเชิงพันธุกรรม) อาจประสบความสำเร็จได้บ้าง

ดังนั้นโปรแกรม AI ทั้งหมดในปัจจุบันจำเป็นต้องมีปัญหาในการ 'กำหนดกรอบ' ในแบบที่เหมาะสม มันไม่ใช้เวลาที่คิดว่ามากเกินไปที่จะเห็นว่าไม่จำเป็นต้องสำหรับ 'กรอบ' ดังกล่าวเป็นจริงปัญหาหลักใน AI และ (แม้จะมีบางส่วนของการเรียกร้องเกี่ยวกับการเรียนรู้ลึก), การขจัดกรอบยังคงเป็นเป้าหมายที่ห่างไกล

โดยทั่วไป (เช่นเดียวกับการทดสอบของทัวริง) เพื่อให้การทดสอบไอคิวเป็นแบบทดสอบที่มีความหมายอย่างแท้จริงควรเป็นไปได้ว่าเป็นผลข้างเคียงของความสามารถของโปรแกรมไม่ใช่วัตถุประสงค์เฉพาะที่มนุษย์ออกแบบไว้ .

ที่น่าสนใจมีโปรแกรมเดียวเท่านั้นที่ฉันรู้ว่าอยู่ระหว่าง 1 ถึง 2:

Phaeaco (พัฒนาโดยHarry Foundalisที่กลุ่มวิจัยของดักลาสฮอฟสตาดเตอร์) ถ่ายภาพปัญหาของบงการ์ดในขณะที่อินพุตและ (ใช้ตัวแปรของสถาปัตยกรรม'แนวคิดของไหลของฮอฟสแตตเตอร์) ทำให้กฎที่ต้องการในหลายกรณีประสบความสำเร็จ


4

ณ เวลานี้ไอคิวของระบบ AI ที่ฉลาดที่สุดของเราคืออะไร?

ศูนย์.

มีการทดสอบ IQ หลายประเภทรวมถึงการประเมินการเขียนภาพและคำพูด แต่คำถามส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับปัญหาการใช้เหตุผลเชิงนามธรรมที่เกี่ยวข้องกับการคิดอย่างสร้างสรรค์และสติปัญญาที่แท้จริง

กล่าวอีกนัยหนึ่งคอมพิวเตอร์จะต้องแสดงบางสิ่งที่ยังไม่มีอยู่ ... "strong AI"

คอมพิวเตอร์อัจฉริยะของนิยายวิทยาศาสตร์ไม่มีอยู่จริง เลย เราไม่ได้ปิด เราไม่มีความคิดอย่างแน่นอนว่าจะลดช่องว่างระหว่างสิ่งที่เราสามารถทำได้ในขณะนี้และสิ่งที่ปรากฎในภาพยนตร์ป๊อปคัลเจอร์ แม้กระทั่งรถยนต์ที่ขับเองและคอมพิวเตอร์ที่เล่น 'ไป' - ยุงที่ยังไม่บรรลุเป้าหมายยังมีสติปัญญามากกว่าปัญญากว่าคอมพิวเตอร์ทุกเครื่องในโลก... รวมเข้าด้วยกัน!

... หรืออาจเป็น "ตัดสิทธิ์" สำหรับการโกง

แม้ว่าเราสามารถจัดรูปแบบคำถามล่วงหน้าในรูปแบบและระบบการนำส่งที่เข้าใจได้การท่องจำความสนใจหรือความเร็วหมายถึงอะไรในบริบทของคอมพิวเตอร์ ฉันไม่แน่ใจด้วยซ้ำว่าการทดสอบไอคิวที่ได้มาตรฐานนั้นสมเหตุสมผลในบริบทนี้หรือไม่ มันอาจเหมือนกับถามว่าคอมพิวเตอร์จะทำอย่างไรในการสะกดคำ

ในแง่ของมนุษย์เราไม่ได้รับอนุญาตให้นำวัสดุอ้างอิงเพื่อค้นหาคำตอบ แต่คุณจะแก้ไขได้อย่างไรว่าเมื่อการค้นหาอ้างอิงเป็นต้นเหตุของการมีอยู่ของคอมพิวเตอร์ คุณจะวัดหน่วยความจำได้อย่างไรเมื่อหน่วยความจำไม่ระเหย? นี่เป็นคำถามที่มีอยู่เกี่ยวกับธรรมชาติของการเรียนรู้และความรู้เทียบกับการจดบันทึกจำนวนมาก

ถึงอย่างไรคุณจะสอนคอมพิวเตอร์ด้วยความหมายของ"สัตว์ตัวไหนที่เหมือนสัตว์สี่ตัวน้อยที่สุด" คอมพิวเตอร์รู้ถึงสิ่งที่ถูกถามจากข่าวกรองทั่วไปจริง ๆ หรือคอมพิวเตอร์นั้นออกแบบมาเพื่อแยกคำถามแบบ IQ โดยเฉพาะหรือไม่? หากคุณออกแบบบางสิ่งด้วยความรู้ล่วงหน้าเกี่ยวกับสิ่งที่น่าจะถูกถามคอมพิวเตอร์ของวันนี้อาจจะสามารถ "จดจำ" มันเป็นคำถามแบบ 496.527b และเสียบตัวแปร

แต่นั่นไม่ใช่ความฉลาดทั่วไปโดยคำจำกัดความใด ๆ ที่เราใช้หรือเข้าใจ มันเป็นเพียงล่ามที่เชี่ยวชาญและลื่นไหลออกแบบมาเพื่อแยกประเภทคำถามที่ได้มาตรฐาน ถามคำถามสไตล์ที่ไม่คาดหวังและคุณจะเห็นคอมพิวเตอร์กำลังแสดงความเฉลียวฉลาดโดยกำเนิดไม่ได้เลย

จนกว่าเราจะสร้างAI ที่แข็งแกร่งคอมพิวเตอร์จะไม่มี IQ อย่างมีประสิทธิภาพ


"คุณจะสอนคอมพิวเตอร์ด้วยความหมายได้อย่างไร" สัตว์ชนิดไหนที่เหมือนสัตว์สี่ตัวน้อยที่สุด " เช่นนี้: foundalis.com/res/diss_research.html
NietzscheanAI

@NietzscheanAI ใช่ แต่ฉันกำลังพูดถึงการทำความเข้าใจธรรมชาติของคำถามนั้น นั่นคือความฉลาดทั่วไปประเภทที่ฉันอธิบายในบริบทของโพสต์นี้
Robert Cartaino

เมื่อดูที่คำตอบของเราเราเห็นด้วยกับประเด็นหลัก: การเรียนรู้การถ่ายโอนคือสิ่งที่ขาดหายไปจาก AI สิ่งที่ฉันพูดคือว่า (จากสถาปัตยกรรม AI ปัจจุบัน) แนวทาง 'Fluid Concepts' นั้นใกล้เคียงที่สุดในจิตวิญญาณเพื่อบรรลุเป้าหมายนั้นโดยอาศัยความยืดหยุ่นในการปรับใช้ / ความรู้เกี่ยวกับโดเมนแบบอะนาล็อก
NietzscheanAI
โดยการใช้ไซต์ของเรา หมายความว่าคุณได้อ่านและทำความเข้าใจนโยบายคุกกี้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเราแล้ว
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.