Siri、小冰等人工智能系统的智力水平如何?还不如6岁的孩童

简介:

人工智能还是人工智障?我们用数据说话。

一直以来,因为人工智能的某些表现,“人工智障”经常被人们挂在嘴边作为对其的称呼。而就在最近,一组数据让我们看到了一些人工智能产品的“智商水平”。

日前,中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心在2017年Annals of Data Science期刊上发表了一篇论文,由计算机博士,互联网进化论作者刘锋,中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心主任石勇教授,中国科学院经济管理学院刘颖副教授组成的研究团队完成,题目是“人工智能的智商评测与智能等级研究”(Intelligence Quotient and Intelligence Grade of Artificial Intelligence)。

据了解,该论文的研究开始于2012,起源是解决2010年以来不断日益高涨的人工智能威胁论,当时的思路是能否通过对比研究人工智能系统的智商发展水平并与人类智商,为解决人工智能威胁论问题寻找定量的分析方法。

基于对冯·诺伊曼结构、戴维·韦克斯勒人类智力模型等多种模型的参考,刘锋他们提出建立“标准智能模型”,从知识的获取、掌握、创新和反馈这四个维度来评价人工智能的“智商”,也便于统一描述人工智能系统和人类的特征和属性。

此外,为了更好的分析AI,人类等智能体的智能水平,研究人员把“上面的4个维度又分成图像、文字、声音的识别和输出,常识、计算、翻译、排列,创作、挑选、猜测、发现等15个小分类,从更多维度评测AI,人类的智能。

在2014年和2016年,研究人员分别对谷歌、微软、百度等多个AI系统和3个不同年龄段人类进行了测试。测试结果如下:

Siri、小冰等人工智能系统的智力水平如何?还不如6岁的孩童

Siri、小冰等人工智能系统的智力水平如何?还不如6岁的孩童

我们可以看到,经过两年的时间,虽然各科技企业人工智能技术的“智能”程度依旧不如6对的孩童,但是其中的成长速度却是不容小觑的。

Siri、小冰等人工智能系统的智力水平如何?还不如6岁的孩童

以上还只是对各科技企业人工智能系统的一个横向比较。相比于以往,在今年的论文中,该研究团队基于这个模型也对人类,AI等智能系统进行了等级分类,让人们能够更为直观的看到人工智能系统的“智商”到底如何(I 知识信息接收,O知识信息输出,S,知识信息掌握或存储,C 知识信息创新创造)。


原文发布时间: 2017-10-09 23:29
本文作者: 韩璐
本文来自云栖社区合作伙伴镁客网,了解相关信息可以关注镁客网。
相关文章
|
11天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
猫狗宠物识别系统Python+TensorFlow+人工智能+深度学习+卷积网络算法
宠物识别系统使用Python和TensorFlow搭建卷积神经网络,基于37种常见猫狗数据集训练高精度模型,并保存为h5格式。通过Django框架搭建Web平台,用户上传宠物图片即可识别其名称,提供便捷的宠物识别服务。
142 55
|
20天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【宠物识别系统】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+图像识别
宠物识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了37种常见的猫狗宠物种类数据集【'阿比西尼亚猫(Abyssinian)', '孟加拉猫(Bengal)', '暹罗猫(Birman)', '孟买猫(Bombay)', '英国短毛猫(British Shorthair)', '埃及猫(Egyptian Mau)', '缅因猫(Maine Coon)', '波斯猫(Persian)', '布偶猫(Ragdoll)', '俄罗斯蓝猫(Russian Blue)', '暹罗猫(Siamese)', '斯芬克斯猫(Sphynx)', '美国斗牛犬
110 29
【宠物识别系统】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+图像识别
|
1月前
|
人工智能 监控 物联网
深度探索人工智能与物联网的融合:构建未来智能生态系统###
在当今这个数据驱动的时代,人工智能(AI)与物联网(IoT)的深度融合正引领着一场前所未有的技术革命。本文旨在深入剖析这一融合背后的技术原理、探讨其在不同领域的应用实例及面临的挑战与机遇,为读者描绘一幅关于未来智能生态系统的宏伟蓝图。通过技术创新的视角,我们不仅揭示了AI与IoT结合的强大潜力,也展望了它们如何共同塑造一个更加高效、可持续且互联的世界。 ###
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于Python深度学习的【垃圾识别系统】实现~TensorFlow+人工智能+算法网络
垃圾识别分类系统。本系统采用Python作为主要编程语言,通过收集了5种常见的垃圾数据集('塑料', '玻璃', '纸张', '纸板', '金属'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对图像数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。然后使用Django搭建Web网页端可视化操作界面,实现用户在网页端上传一张垃圾图片识别其名称。
84 0
基于Python深度学习的【垃圾识别系统】实现~TensorFlow+人工智能+算法网络
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于深度学习的【蔬菜识别】系统实现~Python+人工智能+TensorFlow+算法模型
蔬菜识别系统,本系统使用Python作为主要编程语言,通过收集了8种常见的蔬菜图像数据集('土豆', '大白菜', '大葱', '莲藕', '菠菜', '西红柿', '韭菜', '黄瓜'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过多轮迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件。在使用Django开发web网页端操作界面,实现用户上传一张蔬菜图片识别其名称。
94 0
基于深度学习的【蔬菜识别】系统实现~Python+人工智能+TensorFlow+算法模型
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
植物病害识别系统Python+卷积神经网络算法+图像识别+人工智能项目+深度学习项目+计算机课设项目+Django网页界面
植物病害识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,通过收集水稻常见的四种叶片病害图片('细菌性叶枯病', '稻瘟病', '褐斑病', '稻瘟条纹病毒病')作为后面模型训练用到的数据集。然后使用TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,并进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的算法模型,然后将其保存为h5格式的本地模型文件。再使用Django搭建Web网页平台操作界面,实现用户上传一张测试图片识别其名称。
143 22
植物病害识别系统Python+卷积神经网络算法+图像识别+人工智能项目+深度学习项目+计算机课设项目+Django网页界面
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
交通标志识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,在交通标志图像识别功能实现中,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对收集到的58种常见的交通标志图像作为数据集,进行迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件,然后保存为本地的h5格式文件。再使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张交通标志图片,识别其名称。
128 6
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
文本分类识别系统。本系统使用Python作为主要开发语言,首先收集了10种中文文本数据集("体育类", "财经类", "房产类", "家居类", "教育类", "科技类", "时尚类", "时政类", "游戏类", "娱乐类"),然后基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法模型。通过对数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型,并保存为本地的h5格式。然后使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一段文本识别其所属的类别。
115 1
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台。果蔬识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,通过收集了12种常见的水果和蔬菜('土豆', '圣女果', '大白菜', '大葱', '梨', '胡萝卜', '芒果', '苹果', '西红柿', '韭菜', '香蕉', '黄瓜'),然后基于TensorFlow库搭建CNN卷积神经网络算法模型,然后对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的算法模型,然后将其保存为h5格式的本地文件方便后期调用。再使用Django框架搭建Web网页平台操作界面,实现用户上传一张果蔬图片识别其名称。
69 0
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
|
2月前
|
机器学习/深度学习 移动开发 自然语言处理
基于人工智能技术的智能导诊系统源码,SpringBoot作为后端服务的框架,提供快速开发,自动配置和生产级特性
当身体不适却不知该挂哪个科室时,智能导诊系统应运而生。患者只需选择不适部位和症状,系统即可迅速推荐正确科室,避免排错队浪费时间。该系统基于SpringBoot、Redis、MyBatis Plus等技术架构,支持多渠道接入,具备自然语言理解和多输入方式,确保高效精准的导诊体验。无论是线上医疗平台还是大型医院,智能导诊系统均能有效优化就诊流程。