AI 프로그램의 IQ를 측정 할 수 있습니까?


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AI 프로그램에 IQ가있을 수 있습니까?

즉, AI 프로그램의 IQ를 측정 할 수 있습니까?

인간이 어떻게 IQ 테스트를 할 수 있는지와 같습니다.


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IQ에 의해 패턴 찾기 (일반적으로 IQ 측정이 해석되는 것으로 해석 됨)를 의미하는 경우, 컴퓨터 프로그램은 패턴을 찾을 수 있지만 일반적으로 패턴을 찾기 위해 진화해야하므로 꽤 오랜 시간이 걸립니다. (인간처럼) '일생 안에'패턴을 찾을 수있는 인공 지능이 있다면 저와 그에 대한 대답을 업데이트해야 할 사람이있을 수 있습니다. 또한 IQ 테스트는 사람이 쉽게 찾을 수 있도록 설계되었으므로 기계가 '보는 것'을 이해하는 데 어려움을 겪을 수도 있습니다.
라마의 신

답변:


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짧은 대답 : 아니요.

더 긴 답변 : IQ가 정확히 무엇인지, 진행중인 개발과 비교하여 질문을받는시기에 따라 다릅니다. 언급하는 주제는 실제로 AI와 달리 AGI 또는 인공 일반 지능으로 더 일반적으로 설명되며 소프트웨어 / 하드웨어로 표현되는 좁은 문제 해결 기능 일 수 있습니다.

지능 지수 는 인간이 이전에 겪지 않았던 질문에 일반적으로 얼마나 잘 대답 할 수 있는지에 대한 대략적인 추정치이지만 예측 자로서 다소 결함이 있으며 많은 비판과 비난을받습니다.

현재 (2016) 알려진 프로그램은 추상적 이해를 통해 임의의 다른 도메인에서 문제를 해결하기 위해 한 도메인에서 학습을 일반화하거나 적용 할 수있는 능력이 없습니다. (그러나 일부 정보 영역을 효과적으로 분석하거나 더 간단한 표현으로 나눌 수있는 프로그램이 있습니다.) 시간이 지남에 따라 하드웨어 및 소프트웨어 기술이 모두 개발되어 변경 될 가능성이 높습니다. 전문가들은 이러한 개발의 가능성있는시기와 접근 방법과 가장 가능성있는 결과에 대해 널리 동의하지 않습니다.

또한 정확히 의식이 무엇인지에 대한 이해력이 크지 않고 인공 지능 분야와 비교할만한 것이 있는지에 대한 의견 불일치가 있음을 주목할 가치가 있습니다.


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다른 답변은 머신 IQ 테스트 결과가 현재 머신 인텔리전스를 나타내지 않는다는 것입니다. 인간 지능의 놀라운 사실 중 하나는 거의 모든인지 작업의 성능이 서로 관련되어 있다는 것입니다. 즉, '일반적인 현명함'과 같은 것이 있으며 IQ 테스트는 그 것을 측정하려고 시도합니다.

사람들 IQ 테스트를하는 프로그램을 구축했지만 그 중 일부는 성능이 뛰어납니다. 시각적 패턴 인식 IQ 테스트 인 Raven 's Progressive Matrices는 AI의 쉬운 대상이며 ( 이 문서 를 대표하는 것으로 간주) 다른 그룹 표준 아동기의 언어 지능 부분에서 약 4 세 의 AI구성했습니다. IQ 테스트.


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그것은 모두 AI가 할 수있는 것에 달려 있습니다. 인간조차도 모든 것을 할 수는 없습니다.

AI 프로그램이 너무 똑똑하면 일반적인 IQ 테스트를 받도록 요청하십시오. 실제 IQ 테스트는 각기 다른 영역의 몇 가지 질문으로 구성되므로 AI의 IQ를 측정 할 수 있습니다.

IQ 는 인간 지능을 평가 하도록 설계된 테스트를 의미 하기 때문 입니다.

지능 지수 (IQ)는 인간 지능을 평가하도록 설계된 여러 표준화 된 테스트 중 하나에서 파생 된 총점입니다. 위키

따라서 IQ 테스트없이 IQ를 측정하는 다른 방법은 없습니다. 그렇지 않으면 IQ (매우 논리적)가 아닙니다.

당신의 프로그램이 그렇게 똑똑하지 않다면, 당신은 전문 지식이나 해결되는 문제와 관련된 특정 테스트를 찾아야합니다. 해당 분야에서 동일한 전문 지식을 가진 사람과 경쟁하는 것이 이상적이지만, 동일한지면 / 수준에서 테스트하는 것이 중요합니다.

예를 들어 Deep Blue 프로젝트 의 지능은 Kasparov로 체스를 재생하여 측정되었습니다. 그렇다면 세계 챔피언이 게임에서 이길 수 없다면 누가 하시겠습니까?

게임을하기 위해 프로그램을 작성하는 경우 게임을 인간과 경쟁하게하고 점수 측면에서 지능을 측정하십시오.


AI에 대한 IQ와 동등한 것은 튜링 테스트 ( MIST 및 기타와 동일)입니다.


좋은 대답은 일반적으로 AI는 특정 목적을 위해 설계되었으며 특정 방식으로 측정 된 것입니다.
Cem Kalyoncu

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이 모든 질문은 자연 및 인공 지능을 평가하는 모든 마음의 척도 (Orallo, 2017) 책에서 자세히 다룹니다.

설명에서 발췌 한 내용은 다음과 같습니다.

지배적 인 인간 중심적 자세를 살아있는 유기체가 특별한 경우로 간주되는 보편적 인 관점으로 대체함으로써 행동 평가에 대한 오랜 질문이 더 넓은 환경에서 해결 될 수 있습니다. 우리는 본질적으로 과제 난이도를 이끌어 낼 수 있습니까? 모든 능력의 공통 구성 요소 인 보편적 g- 요소가 이론적으로 가능합니까? 알고리즘 정보 이론을 기초로하여이 책은 지각 적, 발달 적, 사회적, 언어 적 및 집단적 특징의 평가에 대해 자세히 설명합니다.

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