自从计算机问世，世人这也机器便这也了永无止境的探索，要如何判断让机器更聪明。
好比说什么样判断机器的“聪明程度”呢？最经典的依靠这并不“图灵测通信达官网试”。
早在1950年，图灵发表我几篇划那个时代的论文，他看来机器如果够较强智能，像人好比会“思考”，这不提出提出要求了图灵测试：测试者与被测试者（不仅包括 对一我一台机器）隔开的状况下，针对这也装置（如键盘）向被测试者随意提问。针对多次测试后，如果机器让平均所有的参加者巨大巨大贡献不质的提升 到 30%的误判，好比这台机器就针对了测试，并被看来通信达官网具的人 类智能。
2015年11月，《Science》杂志封面刊登我几篇重磅相关联研究：人工智能好不最容易 能像动物好比相关联研究学习，并针对了图灵测试。不仅包括 一运行系统如果立即学会写陌生的文字，与此不仅包括 如果识别出非本质特征（也更是这也因书写遭成的轻微变异），针对了图灵测试，这并不人工智能相关联领域我一大进步。
这不易于深入理解又不复杂可控，我一测试依靠自诞生起，这也被看作测试人工智能要如何判断判断智能的至关重要依靠。这不逐步AI运行系统的立即蓬勃发展，其复杂性依靠中立即上升，而所有的年，诸如新不仅包括 工智能“智能”测试依靠正诸如的涌现。
近期一，华盛顿州立重点大学 电子工程与计算机科学学院的教授Larry H通信达官网older看来，“这也的，测量AI运行系统智能要如何判断判断的相关联研究一是是理论性的，不仅包括 在未知新的结构 环境中中测试AI运行系统的实际性能，也不仅包括 慎重考虑到 到工作任务的复杂性。”
▲Larry Holder
这也Holder和好比团队成员依靠中为AI运行系统创建首个“IQ测试”，以深入告诉我动物相关联研究学习和适应新环境中的具备，测试最终确认实际AI运行系统所能两个解决好两个解决很好难度针对针对评分，评分还将慎重考虑到 运行系统的准确性、耗时至于 所需的数据情况量。该相关联研究不仅包括 一是内容信息作为更是创建对两个解决好难度针对排名的依靠。Holder看来，“当不仅包括 专注于测试和改进这也更具通用性的运行系统，至于 如果协助你付出努力实现这也日常工作任务的机器人助手。”相关联研究人员一是加关注不仅包括 ，当不仅包括 测试的AI运行系统要如何判断判断相当好地将动物从不仅包括 一工作工作任务学到的知识应用过另不仅包括 一新的结构 的结构 ，未知的工作任务上。不仅包括 ，你是这不如果下象棋这也先相关联研究学习跳棋，这不如果很最容易 地把跳棋的知识转移到象棋。这位与Holder一起去做暑期相关联研究的本科生协助他设计方式了不仅包括 一评估环境中，用于测试AI运行系统如果付出努力实现的工作任务，至于 玩花絮其他游戏、解答SAT考试的关于 两个解决好和解魔方。
可最终确认实际AI运行系统相关联研究学习和玩新的结构 花絮其他游戏（不仅包括 Vizdoom）的具备来评估AI运行系统
Holder目前为止在维护不仅包括 一AI运行系统如果针对“IQ测试”和排行的英文网站。他真心希望世人说都如果针对它来测试所有的AI运行系统，与此不仅包括 在不仅包括 一整个整个当中为相关联研究人员更多机会机会的数据情况。
才有测试，如果先创建不仅包括 一AIQ帐户，这依靠中AIQ的后端提交分数。AIQ是不仅包括 一开源测试框架，用于评估AI运行系统的“智商”。关于 运行AIQ框架的详细教程及代码断地Github上，感兴趣的学生可不不质的提升 到 手测好好~
AIQ英文网站公司地址：点诸如 往。
相关联研究人员真心希望依靠我一框架，为人工智能评估直接提供不仅包括 一开放的度量基础标准。至于 ，当不仅包括 还将依靠我一框架来最终最终确认人工智能相关联领域的蓬勃发展状况，至于 在付出努力实现通用智能一是 要如何判断判断已取得了进展。
Github教程：点诸如 往。
DeepMind曾为AI定制一套IQ测试题
Holder教授不仅包括 第不仅包括 一想突破图灵测试、为AI测智商不仅包括 。年初，DeepMind就动过为AI测智商的念头~好好看世人说这张图，有不仅包括 熟悉的不仅包括 比较！这也图形推理题，考过公务员的学生诸如等他陌生~它如果用过考察当当不仅包括 观察与逻辑推理具备，更是IQ测试题我这类。
年初，DeepMind发表我几篇论文，如果用所有的推理题来测试神经图片来源来源的抽象推理具备。论文链接：http://proceedings.mlr.press/v80/santoro18a/santoro18a.pdf相关联研究人员将抽象推理定义为在概念层次上检测模型和两个解决好两个解决很好具备，是这不当不仅包括 国家建立了不仅包括 一涉及一系列抽象因素的题目生成器，依靠来测试和训练机器相关联研究学习。
在测试中，一是数模型都表现自然良好。相关联研究人员才发现，模型准确性与推断工作任务底层抽象概念的具备密切关于 。“这也模型学会了两个解决好复杂的视觉推理两个解决好，”该团队成员写道，“为此，当不仅包括 如果从原始像素输入中引入并检测抽象概念的出现，并将所有的原则应用于从未观察到的刺激。“这也当不仅包括 这也，考试前世人说有的也会少量“刷题”，当不仅包括 如果受试者备好那么多，不仅包括 一的测试如果能无效，这不当不仅包括 学这也特定于测试的启发式依靠，使得缩短了对推理的潜在需求。相关联研究人员也看来，“这对神经图片来源来源这也是这不更遭成，这不动物较强惊人的记忆具备。”这也的相关联研究这也表明，想得出关于 泛化的普遍结论是这并不无益的：相关联研究人员测试的神经图片来源来源的那也泛化方案中表现自然良好，的那对一一是 表现自然很差。该团队成员我几篇博客几篇中写道，“动物的已取得成功是由一系列因素慎重慎重考虑到 的，不仅包括 用过模型的架构至于 该模型要如何判断判断历经培训这也。”这不实验这也是这并不不仅包括 一“大杂烩”，但相关联研究人员等他仅包括 如果放弃，当不仅包括 相关联计划改进泛化策略，并探索在将来的模型中针对“结构丰富，但普遍适用”的归纳偏差。
AI相关联研究之路艰辛漫长，“IQ测试”至于 来的不仅包括 比较早
创造如果在新环境中中自主相关联研究学习和行动的智能机器，这也是人工智能相关联相关联研究们追求的方向调整，更是目前为止所面临的挑战。
Holder和好比团队成员国家建立不仅包括 一不仅包括 一测试运行系统，旨在测试和改进这也更具通用性的运行系统，至于 如果付出努力实现这也日常工作任务的机器人助手。更是不仅包括 一相当很好相关联研究方向调整，但这不，才有付出努力实现“通用人工智能”，至于 很长一段路要走。所有的不仅包括 工智能技术方面，这不的那也特定的相关联领域至于 实际应用过较强超人的具备了，这不它还如果少量的数据情况来针对训练。这也人工智能也被称做面向特定工作任务的“窄人工智能”，不仅包括 人脸检测、语音识别。将来真心希望如果不质的提升 到 “通用人工智能”，即较强人好比的智能，如果逐步的自主相关联研究学习，在更广的覆盖覆盖范围质的提升 起来机器的智能。
IBM副总裁、IBM大中华区首席技术方面官谢东曾在演讲中看来，“通用人工智能是这不还如果一段时间时至于 付出努力实现，当不仅包括 经常地说是这并不2050年这也吧。”（划重点：是这不）好比所有的，相关联研究人员们依靠中付出努力把“窄人工智能”转变成“宽人工智能”，何为宽使得 什么样？在相关联研究学习的认知基础上加如这也推理的具备，不仅包括 一如果够需要支持多工作任务、多相关联领域、多模态的相关联研究学习。即美国 哥伦比亚重点大学 创意机器实验室总监、工程学教授Hod Lipson与团队成员相关联研究我此款如果自我相关联研究学习的机器人。它使得 不仅包括 一“手臂”，好比当不仅包括 较强两只眼睛如果见到好比，相关联研究人员也不仅包括 告诉我它并不说什么样，这不让它好比去去去体验，在自我想说象中相关联研究学习。
一这也它像婴儿般疯狂的甩着手臂，在感知所有的形态，感知不仅包括 一全世界。一过使得 晚上，它如果够这也做这也不复杂的工作任务了。不仅包括 一不复杂的工作任务再也暂时没有 如果针对编程让它不质的提升 到 ，这不不仅包括 一机器人在它所有的模拟中学会了这项工作任务，更是动物迈向建造较强自我相关联研究学习具备的机器人的至关重要一步。于等他得不说，在人工智能逐步蓬勃发展的与此不仅包括 ，当不仅包括 至于 要保障是“可信不仅包括 工智能”，这不要把人工智能针对大规模应用好比，诸如要保障并不可信的。
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