È possibile misurare il QI di un programma AI?

Un programma di intelligenza artificiale può avere un QI?

In altre parole, è possibile misurare il QI di un programma AI?

Come il modo in cui gli umani possono fare un test del QI.

Risposta breve: No.

Risposta più lunga: dipende da cosa sia esattamente il QI e da quando viene posta la domanda rispetto allo sviluppo in corso. L'argomento a cui ti riferisci è in realtà più comunemente descritto come AGI, o Artificial General Intelligence, al contrario di AI, che potrebbe essere qualsiasi stretta capacità di risoluzione dei problemi rappresentata in software / hardware.

Il quoziente di intelligenza è una stima approssimativa di quanto gli umani siano in grado di rispondere generalmente a domande che non hanno precedentemente incontrato, ma come predittore è in qualche modo difettoso e ha molte critiche e detrattori.

Attualmente (2016), nessun programma noto ha la capacità di generalizzare o applicare l'apprendimento da un dominio alla risoluzione dei problemi in un dominio arbitrariamente diverso attraverso una comprensione astratta. (Tuttavia ci sono programmi che possono analizzare efficacemente o suddividere alcuni domini di informazioni in rappresentazioni più semplici.) Ciò sembra probabilmente cambiare col passare del tempo e sia le tecniche hardware che software sono sviluppate verso questo obiettivo. Gli esperti sono in larga misura in disaccordo sulla tempistica e l'approccio probabili di questi sviluppi, nonché sui risultati più probabili.

Vale anche la pena notare che sembra esserci un grande deficit di comprensione su cosa sia esattamente la coscienza e il disaccordo sul fatto che ci sia mai probabilmente qualcosa nel campo dell'intelligenza artificiale che si confronta con essa.

Le altre risposte sono esatte sul fatto che i risultati del test QI della macchina non sono attualmente indicativi dell'intelligenza della macchina. Uno dei fatti sorprendenti dell'intelligenza umana è che le prestazioni su quasi tutti i compiti cognitivi sono correlate tra loro; cioè, esiste una cosa come "intelligenza generale" e i test di QI tentano di misurare quella cosa.

Le persone hanno creato programmi che eseguono test di QI, tuttavia, e alcuni di loro funzionano abbastanza bene. Raven's Progressive Matrices, un test QI per il riconoscimento di schemi visivi, è un obiettivo facile per l'IA (vedi questo documento come rappresentativo) e un altro gruppo ha costruito un'intelligenza artificiale che si comporta all'incirca come un bambino di 4 anni sulla porzione di intelligenza verbale di un'infanzia standard Test d'intelligenza.

Tutto dipende da cosa può fare la tua IA. Anche gli umani non possono fare tutto.

Se il tuo programma di intelligenza artificiale è così intelligente, chiedigli di fare i test di QI generale per l'uomo. Perché i veri test di QI sono fatti di diverse domande da diverse aree, in questo modo puoi misurare il QI della tua IA.

Questo perché il QI indica i test progettati per valutare l'intelligenza umana.

Un quoziente di intelligenza (QI) è un punteggio totale derivato da uno dei numerosi test standardizzati progettati per valutare l'intelligenza umana. ^wiki

Quindi non c'è altro modo di misurare il QI senza fare il test del QI, altrimenti non sarà il QI (molto logico).

Se il tuo programma non è così intelligente, dovresti cercare test specifici relativi all'esperienza o al problema da risolvere. Idealmente, lascia che competa con gli umani che hanno le stesse competenze in quell'area, ma è importante fare il test sullo stesso terreno / livello.

Ad esempio l'intelligenza del progetto Deep Blue è stata misurata giocando a scacchi con Kasparov. Quindi se il campione del mondo non può vincere la partita, chi lo farà?

Se stai scrivendo un programma per giocare, fallo competere con gli umani e misura l'intelligenza in termini di punteggio.

L'equivalente di QI per AI è un test di Turing (come MIST e altri), vedi:

• Il test di Turing o una delle sue varianti è un test affidabile dell'intelligenza artificiale?

Tutte queste domande sono interamente trattate nel libro The Measure of All Minds Evaluating Natural and Artificial Intelligence (Orallo, 2017)

Un estratto dalla descrizione offre una buona panoramica:

Sostituendo la posizione antropocentrica dominante con una prospettiva universale in cui gli organismi viventi sono considerati un caso speciale, le domande di lunga data nella valutazione del comportamento possono essere affrontate in un panorama più ampio. Possiamo derivare intrinsecamente difficoltà nel compito? È teoricamente possibile un fattore g universale - un componente generale comune per tutte le abilità? Utilizzando la teoria dell'informazione algoritmica come base, il libro approfondisce la valutazione delle caratteristiche percettive, evolutive, sociali, verbali e collettive,