人工智能系统的智能等级分级标准总结

AI10个月前发布 aixure
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导读:在研究的过程中还发现,无论在自然界还是人类社会,即使是智商相同的人工智能系统,因其所在关键领域仍然存在巨大差异,也都存在智能和知识的分级现象。譬如,蚂蚁、鱼、猴子和人类,虽然都属于生命系统,但其种群个体都存在智能的差异。人类的教育体系也存…

在研究的过程中还发现,无论在自然界还是人类社会,即使是智商相同的人工智能系统,因其所在关键领域仍然存在巨大差异,也都存在智能和知识的分级现象。譬如,蚂蚁、鱼、猴子和人类,虽然都属于生命系统,但其种群个体都存在智能的差异。人类的教育体系也存在分级,例如本科、硕士博士的分级。等级内部进行考核区分优劣,但在不同等级间,需要在知识、能力、资历上有明显提升和考核才能升级。

回到人工智能系统的智商测试上,应如何区分智能系统因在关键领域功能不同而产生的巨大差异呢?上述研究中提到的“标准智能模型”(扩展的冯诺依曼架构)给了我们启发,判断标准如下:

能不能和测试者(人类)进行信息交互,也就是有没有输入/输出系统;

系统内部有没有能够存储信息和知识的知识库;

这个系统的知识库能不能不断更新和增长;

这个系统的知识库能不能与其他人工智能系统进行知识共享;

这个系统除了从外部学习并更新自己的知识库之外,能不能主动产生出新的知识并分享给其他人工智能系统。

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