近日，華盛頓州立大學(xué)的研究人員為人工智能系統(tǒng)正在創(chuàng)立首個IQ智力測試，測試會在人工智能學(xué)習(xí)程度和適應(yīng)未知環(huán)境方面給予評分。
華盛頓州立大學(xué)電氣工程與計算機科學(xué)學(xué)院教授拉里·霍爾德說：“以前，在AI系統(tǒng)中測量智能的研究大多是理論上的，他們沒有衡量在以前看不見的新穎環(huán)境中的實際性能，也沒有考慮到任務(wù)的復(fù)雜性?！?/p>
研究人員將設(shè)計一個測試，該測試將根據(jù)他們可以解決的問題的難度對AI系統(tǒng)進行評分。研究的主要內(nèi)容之一是創(chuàng)建對問題難度進行排名的方法。
霍爾德說：“得分還將考慮系統(tǒng)的準(zhǔn)確性，正確性，所花費的時間以及良好表現(xiàn)的數(shù)據(jù)量?！?/p>
圖片來源：華盛頓州立大學(xué)
人工智能研究人員面臨的主要挑戰(zhàn)之一是創(chuàng)造一種可以在不熟悉的環(huán)境中像人一樣學(xué)習(xí)的機器。機器學(xué)習(xí)和人工智能的許多最新進展都集中在狹窄的專業(yè)任務(wù)中，例如檢測人臉和預(yù)測棒球比賽結(jié)果。
創(chuàng)造可以在新穎的環(huán)境中智能學(xué)習(xí)和行動的機器仍然是AI研究的最終目標(biāo)?；魻柕抡f：“我們專注于測試和改進更具通用性的系統(tǒng)，例如日常任務(wù)機器人助手。”研究人員所要研究的行為之一是，他們測試的機器可以將他們的學(xué)習(xí)成果從一項任務(wù)轉(zhuǎn)移并將其應(yīng)用于一項新的任務(wù)上。
霍爾德說：“例如，你可能想在下象棋之前先學(xué)習(xí)跳棋，因為您可以輕松地將跳棋知識從轉(zhuǎn)移到象棋?！?/p>
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