आपके प्रश्न का उत्तर है "सिद्धांत रूप में, हाँ" - यह सबसे सामान्य रूप में है, ईक्यू परीक्षण ट्यूरिंग परीक्षण का एक विशिष्ट मामला है ("आपको कैसा लगेगा ...?")।
यह देखने के लिए कि सार्थक EQ परीक्षणों को प्राप्त करना कठिन क्यों हो सकता है, निम्नलिखित दो संभावित परीक्षणों पर विचार करें:
जटिलता के एक चरम पर, फिल्म 'ब्लेड रनर' प्रसिद्ध रूप से भावनात्मक रूप से चार्ज किए गए सवालों के जवाब के आधार पर मानव और एंड्रॉइड के बीच अंतर करने के लिए एक परीक्षण दिखाती है।
यदि आपने आधुनिक चैटबॉट से ये प्रश्न (या बहुत सरल वाले) पूछने की कोशिश की है, तो आप जल्दी से निष्कर्ष निकाल लेंगे कि आप किसी व्यक्ति से बात नहीं कर रहे थे।
EQ का आकलन करने में समस्या यह है कि परीक्षण को भावनात्मक रूप से अधिक परिष्कृत किया जाता है, इनपुट को एक सार्थक प्रतिनिधित्व में बदलने के लिए AI सिस्टम के अधिक सामान्य होने की संभावना है।
ऊपर से दूसरे छोर पर, मान लीजिए कि एक EQ परीक्षण एक मानव द्वारा प्रदान किए गए संरचित इनपुट के साथ एक अत्यंत संरचित तरीके से किया गया था। ऐसे मामले में, 'ईक्यू टेस्ट' में सफलता वास्तव में वास्तविक दुनिया में नहीं मिलती है।
"द इनरैडेबल एलिज़ा इफ़ेक्ट एंड इट्स डेंजरस" नामक निबंध में, डगलस हॉफ़स्टैटर निम्नलिखित उदाहरण देते हैं, जिसमें एसीएमई कार्यक्रम का दावा किया जाता है (हॉफ़स्टैटर द्वारा नहीं) सादृश्य को 'समझने' के लिए।
यहाँ कंप्यूटर स्लूगो नाम के एक साथी के बारे में जानता है जो अपनी पत्नी जेन और उसके अच्छे दोस्त बक को एक बार में ले जाता है, जहाँ चीजें अपने प्राकृतिक पाठ्यक्रम को ले जाती हैं और जेन बक द्वारा गर्भवती होती हैं। उसके पास बच्चा है, लेकिन वह ऐसा नहीं चाहती है और इसलिए, अपने पति द्वारा सहायता प्राप्त करने के बाद, वह बच्चे को एक नदी में डुबो देती है, इस प्रकार बांबी की समस्या को "बड़े करीने से" हल कर देती है।
यह कहानी निम्नलिखित रूप में ACME के लिए प्रस्तुत की गई है:
ql: (neglectful-husband (Sluggo))
q2: (lonely-and-sex-starved-wife (Jane-Doe))
q3: (macho-ladykiller (Buck-Stag))
q4: (poor-innocent-little-fetus (Bambi))
q5: (takes-out-to-local-bar (Sluggo Jane-Doe Buck-Stag))
...
q11: (neatly-solves-the-problem-of (Jane-Doe Bambi))
q12: (cause (ql0 q11))
मान लीजिए कि कार्यक्रम में पूछा जाना था कि क्या जेन डो का व्यवहार नैतिक था। उपेक्षित ’, ely एकाकी’ और 'निर्दोष ’जैसे जटिल यौगिक भावनात्मक अवधारणाएँ यहाँ केवल भविष्यवाणी करती हैं, गहन आत्मनिरीक्षण परीक्षा के लिए एआई के लिए उपलब्ध नहीं। वे बस आसानी से 'ब्लिंग-ब्लांग-ब्लोंग 15657' जैसे लेबल से बदल सकते हैं।
एक अर्थ में, किसी भी गहराई के साथ एक ईक्यू परीक्षण में सफलता की अनुपस्थिति वर्तमान में एआई के सामने आने वाली सामान्य समस्या का संकेत है: मानव दुनिया की सूक्ष्म जटिलताओं का अर्थपूर्ण निरूपण (या अन्यथा सीखना) करने में असमर्थता, जो बहुत अधिक है बिल्लियों के वीडियो को पहचानने में सक्षम होने की तुलना में जटिल।