यदि बुद्धि का उपयोग मनुष्यों में बुद्धि के माप के रूप में किया जाता है तो क्या इसे मशीनों में बुद्धि के माप के रूप में भी इस्तेमाल किया जा सकता है?


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यदि IQ का उपयोग मशीनों की बुद्धिमत्ता के माप के रूप में किया जाता है, जैसा कि मनुष्यों में होता है, तो इस समय हमारे सबसे बुद्धिमान सिस्टम का IQ क्या होगा? यदि IQ नहीं है, तो हमारी बुद्धि की तुलना एक मशीन से, या एक मशीन से दूसरी मशीन में कैसे की जाए?

यह सवाल यह नहीं पूछ रहा है कि क्या हम एक मशीन के आईक्यू को माप सकते हैं, लेकिन अगर आईक्यू सबसे ज्यादा पसंद किया जाता है, या सामान्य, बुद्धि को मापने का तरीका है तो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंसानों में बुद्धि को मापने के हमारे सबसे स्वीकृत तरीके की तुलना कैसे करता है। कई लोग ट्यूरिंग टेस्ट की प्रासंगिकता को नहीं समझ सकते हैं कि उनकी नई कार कितनी बुद्धिमान है, या अन्य प्रकार की बुद्धिमान मशीनें हैं।


जवाबों:


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यह इस बात पर निर्भर करता है कि आईक्यू टेस्ट कैसे प्रस्तुत किया जाता है:

  1. यदि मनुष्यों के लिए (प्रभावी रूप से, पुस्तक के वीडियो के रूप में परीक्षण के प्रश्न खोले जा रहे हैं आदि), तो सभी एआई कार्यक्रम शून्य स्कोर करेंगे ।

  2. यदि एक पर्यवेक्षित शिक्षण समस्या के परीक्षण सेट (जैसे बोंगार्ड समस्याओं के लिए ) के रूप में प्रस्तुत किया जाता है, तो कोई कल्पना कर सकता है कि कई एमएल नियम इंडक्शन तकनीक (जैसे लर्निंग क्लासिफायर सिस्टम, जेनेटिक प्रोग्रामिंग) कुछ सीमित सफलता प्राप्त कर सकते हैं ।

इसलिए सभी मौजूदा एआई कार्यक्रमों के लिए समस्या का उपयुक्त फैशन में 'निर्धारण' होना आवश्यक है। यह नहीं ले करता है बहुत ज्यादा सोचा देखने के लिए कि इस तरह के 'तैयार' के लिए की जरूरत को हटाने वास्तव में है ऐ में मुख्य समस्या है, और (दीप लर्निंग के बारे में दावे से कुछ के बावजूद), तैयार नष्ट एक दूर के लक्ष्य बना हुआ है।

आमतौर पर (केवल ट्यूरिंग टेस्ट के साथ), बुद्धि परीक्षण के लिए बुद्धि का वास्तव में सार्थक परीक्षण होने के लिए, यह कार्यक्रम की क्षमताओं के साइड इफेक्ट के रूप में संभव होना चाहिए , न कि उस विशिष्ट उद्देश्य के लिए जिसके लिए मनुष्यों ने इसे डिज़ाइन किया है। ।

दिलचस्प बात यह है कि, केवल एक ही कार्यक्रम है जो मुझे पता है कि 1. और 2 के बीच बैठता है।

फेआको ( डगलस हॉफस्टैटर के अनुसंधान समूह में हैरी फाउंडालिस द्वारा विकसित ) इनपुट के रूप में बोंगार्ड समस्याओं की शोर वाली फोटोग्राफिक तस्वीरें लेता है और ( हॉफस्टैटर के id फ्लुइड कॉन्सेप्ट्स आर्किटेक्चर ’के एक संस्करण का उपयोग करके ) कई मामलों में आवश्यक नियम को सफलतापूर्वक पूरा करता है।


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इस समय, हमारे सबसे बुद्धिमान AI सिस्टम का IQ क्या होगा?

शून्य।

लिखित, दृश्य और मौखिक मूल्यांकन सहित कई अलग-अलग प्रकार के आईक्यू परीक्षण हैं, लेकिन अधिकांश प्रश्न अमूर्त-तर्क समस्याओं पर आधारित हैं जिनमें रचनात्मक सोच और सच्ची बुद्धि शामिल है।

दूसरे शब्दों में, कंप्यूटर को कुछ ऐसा प्रदर्शन करना होगा जो अभी तक मौजूद नहीं है ... "मजबूत एआई"।

विज्ञान कथाओं के बुद्धिमान कंप्यूटर मौजूद नहीं हैं। बिल्कुल भी। हम करीब भी नहीं हैं। हमारे पास पूरी तरह से कोई पहचान नहीं है कि हम अब क्या कर सकते हैं और पॉप-संस्कृति फिल्मों में क्या दर्शाया गया है, के बीच की खाई को कैसे पाटा जाए। यहां तक ​​कि कारों के साथ जो खुद को ड्राइव करते हैं और कंप्यूटर जो 'गो' खेलते हैं - एक गुप्त मच्छर के पास दुनिया के सभी सुपर कंप्यूटरों की तुलना में अधिक संज्ञानात्मक बुद्धि है ... संयुक्त!

... या संभवतः धोखा देने के लिए "अयोग्य"।

भले ही हम किसी शैली और वितरण प्रणाली के प्रश्नों को पूर्व-स्वरूपित कर सकें, यह समझ में आता है कि कंप्यूटर के संदर्भ में याद रखने, ध्यान देने या गति का क्या अर्थ है? मुझे भी यकीन नहीं है कि एक मानकीकृत बुद्धि परीक्षण इस संदर्भ में समझ में आता है। यह पूछने जैसा हो सकता है कि स्पेलिंग मधुमक्खी में कंप्यूटर क्या करेगा।

मानवीय शब्दों में, हमें उत्तर देखने के लिए संदर्भ सामग्री साथ लाने की अनुमति नहीं है ; लेकिन आप कैसे सुधारते हैं कि जब संदर्भ-खोज कंप्यूटर के अस्तित्व के लिए सहज है? जब मेमोरी गैर-वाष्पशील होती है तो आप मेमोरी को कैसे मापते हैं? यह सीखने और ज्ञान की प्रकृति के बारे में एक अस्तित्वगत सवाल है।

फिर भी, आप कंप्यूटर को कैसे सिखाते हैं , जिसका अर्थ है "कौन सा जानवर अन्य चार की तरह कम से कम है?" क्या कंप्यूटर वास्तव में यह पता लगाता है कि सामान्य बुद्धि से क्या पूछा जा रहा है, या क्या कंप्यूटर को विशेष रूप से IQ- शैली के प्रश्नों को पार्स करने के लिए डिज़ाइन किया गया है? आप क्या होने की संभावना के लिए कहा जाएगा की एक पूर्वज्ञान के साथ कुछ तैयार किया गया है, तो आज के कंप्यूटर हो सकता है बस सवाल शैली 496.527b और चर में प्लग के रूप में यह "पहचान" करने में सक्षम हो।

लेकिन यह सामान्य बुद्धिमत्ता नहीं है कि हम किसी भी परिभाषा का उपयोग करें या समझें। यह सिर्फ एक विशेष, स्लीक दुभाषिया है जो एक विशिष्ट प्रकार के मानकीकृत प्रश्न को पार्स करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसे एक प्रश्न पूछें, जिसकी यह अपेक्षा नहीं है, और आप देखेंगे कि कंप्यूटर बिना किसी सहज बुद्धिमत्ता का प्रदर्शन कर रहा है।

जब तक हम मजबूत AI नहीं बनाते हैं , तब तक एक कंप्यूटर का प्रभावी रूप से कोई IQ नहीं होता है।


"आप एक कंप्यूटर को कैसे सिखाते हैं" जिसका अर्थ है कि "कौन से जानवर अन्य चार की तरह कम से कम हैं?" "। इस तरह: Foundalis.com/res/diss_research.html
NietzscheanAI

@ नीत्शेयनए हां, लेकिन मैं स्वयं प्रश्न की प्रकृति को समझने की बात कर रहा हूं। इस तरह की सामान्य बुद्धिमत्ता का वर्णन मैं इस पोस्ट के संदर्भ में कर रहा हूँ।
रॉबर्ट कार्टेनो

हमारे संबंधित जवाबों को देखते हुए, हम मूल मुद्दे के बारे में सहमति में प्रतीत होते हैं: स्थानांतरण शिक्षा जो एआई से गायब है। मैं जो कह रहा हूं वह यह है कि (सभी मौजूदा AI आर्किटेक्चर का) 'फ़्ल्यूड कॉन्सेप्ट्स' दृष्टिकोण उस आत्मा को प्राप्त करने में निकटतम है, जिसके लचीलेपन के साथ यह डोमेन ज्ञान में हेरफेर करता है।
नीत्शेचियन
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