답변:
예,이 AI가 얼마나 유용한 지에 대한 또 다른 질문입니다.
mpgac 은 MIST 문제의 GAC-80K 코퍼스에 대해 훈련 된 "최소 지능 AGI"입니다. 결과적으로이 테스트를 "최소"통과 할 수 있어야합니다. 그러나 GAC-80K 코퍼스에 대한 교육을 받으면 실질적인 목적이 부족한 것 같습니다. 읽어보기에서 :
2000 년에서 2005 년 사이에 보통 사람에게 의미가있는 질문을 사용하여 위에서 설명한 종류의 일반적인 상식 질문을 할 때 최소한 지능적인 신호를 생성 할 수 있어야합니다. 전문가 지식 또는 시사 관련 질문보다 우연히 수행해서는 안됩니다.
mpgac의 요점은이 테스트를 통과하기 위해 구축 할 수있는 다른 AI와 비교하는 것입니다. 또는 작가가 README에 썼을 때 :
하늘을 스캔 할 때 감지 된 무선 신호가 지능형 소스에서 온 것인지 아니면 단순히 배경 또는 센서 노이즈인지를 어떻게 알 수 있습니까?
이상적으로는 mpgac보다 "더 나은"프로그램을 만들고 싶을 것입니다. ELIZA가 Turing Test의 기준으로 볼 수있는 것과 거의 같은 방식으로 mpgac은 MIST 시험의 기준입니다.
나는 이것이 Doug Lenat의 cyc 가 아주 잘 수행 할 수있는 일종의 테스트라고 생각 합니까? 그러나 나는 질문에 대답 할 수 없습니다 : 그 말뭉치 중 얼마나 정확하게 대답 할 수 있습니까? 아마 꽤 많이! (그리고 얼마나 많은 사람들이 그 시험을 통과 할 수 있습니까? 아마도 그들 모두는 아니지만 많은 사람들이 할 수 있습니다 ...)
[그러나 cyc는 AI로 간주됩니까? 아마 .... 그래서 나는 주제가 아닌 것 같습니다. 그러나 imo 그것의 데이터베이스는 어떤 종류의 "지능"에 도달하는 모든 AI에 통합되어야한다 ...]