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[導(dǎo)讀]盡管IBM公司的深度問答超級(jí)計(jì)算機(jī)取得了驚人的成績(jī),但我們并沒有把它們稱之為“智能”。不過,下一代或者更后面的超級(jí)計(jì)算機(jī)會(huì)是怎樣的呢?在對(duì)機(jī)器智能做出預(yù)測(cè)之前,我們需要一種超越千萬億次運(yùn)算和數(shù)據(jù)

盡管IBM公司的深度問答超級(jí)計(jì)算機(jī)取得了驚人的成績(jī),但我們并沒有把它們稱之為“智能”。不過,下一代或者更后面的超級(jí)計(jì)算機(jī)會(huì)是怎樣的呢?

在對(duì)機(jī)器智能做出預(yù)測(cè)之前,我們需要一種超越千萬億次運(yùn)算和數(shù)據(jù)傳輸率等簡(jiǎn)單尺度的判斷標(biāo)準(zhǔn)。我們需要建立一種標(biāo)準(zhǔn)的衡量方式來衡量機(jī)器智能。

測(cè)試人工智能的想法要追溯到英國(guó)數(shù)學(xué)家圖靈以及以他的名字命名的圖靈測(cè)試。圖靈測(cè)試是讓未曾謀面的人類和機(jī)器通過文字進(jìn)行交談。如果評(píng)判員無法正確辨認(rèn)出誰是人工智能的話,那么它就通過了測(cè)試。要么通過,要么通不過,結(jié)果很直接。

可是雖然這種測(cè)試法可能對(duì)于確定像人類這樣的智能很有幫助,但是大家都認(rèn)為這種智能并不是唯一的智能類型。

海豚或黑猩猩可能永遠(yuǎn)無法通過這樣的測(cè)試,但是這兩種動(dòng)物都展現(xiàn)出相當(dāng)?shù)闹悄?。這只是因?yàn)槠渲橇Φ奶攸c(diǎn)和水平與人類不同罷了。

對(duì)于機(jī)器智能來說也是一樣。僅僅因?yàn)橛?jì)算機(jī)沒有達(dá)到人類這樣的智能并不意味著智能的萌芽不存在。另外,幾十年后,一種人工通用智能也許因?yàn)榕c人類的頭腦完全不同而通過不了圖靈測(cè)試,但它可能在很多方面要比我們強(qiáng)得多。

一個(gè)多世紀(jì)以來,針對(duì)人的心理測(cè)試一直存在。雖然一些人可能會(huì)對(duì)給個(gè)體的智力打分的事情到底好不好有異議,但事實(shí)是這些測(cè)試使我們對(duì)各人種智力的分布情況有了相當(dāng)多的了解。當(dāng)然,這種測(cè)試無法用于非人類。所以我們?cè)鯓娱_發(fā)出一種適用于機(jī)器的測(cè)試方法呢?

多年來,人們提出了許多種測(cè)試機(jī)器智能的方法。許多測(cè)試?yán)碚撛跀?shù)學(xué)上不夠嚴(yán)謹(jǐn)。要想對(duì)非人類進(jìn)行測(cè)試并按照有意義的尺度來對(duì)其評(píng)分,我們就必須精確地評(píng)價(jià)問題和挑戰(zhàn)任務(wù)的復(fù)雜程度。

最近,人類設(shè)想了一個(gè)創(chuàng)建挑戰(zhàn)任務(wù)的框架且挑戰(zhàn)任務(wù)在數(shù)學(xué)上是嚴(yán)謹(jǐn)?shù)?。這種測(cè)試的依據(jù)是算法信息理論和復(fù)雜性理論。具體來說就是給挑戰(zhàn)任務(wù)打一個(gè)數(shù)學(xué)的分值。這種方式使得我們可以根據(jù)智能的水平不論它是動(dòng)物、機(jī)器或者理論上說的外星人來定制挑戰(zhàn)任務(wù),然后對(duì)結(jié)果打分。

這給我們提出了一個(gè)問題:機(jī)器們探討人類是否真的屬于智能的那一天是不是迫近了呢?(理查德·揚(yáng)克)

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