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2021年2月13日发(作者：买椟还珠的含义)

.

世界人工智能系统智商测试

与智能等级划分理论和方法

本

论

文

英

文

< p>
版

（

Intelligence

Quotient

and

Intelligence

Grade

of

Artificial Intelligence

）在数据科学年鉴

2017

年

11

月（

Annals of Data

Science

）发表

作者：中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心

锋、

石勇

、颖

一．人工智能系统智商测试

1.

提出标准智能模型，统一描述人工智能系统和人类特征：

2015

年以来，“人工智能”成为科技界和产业界最热门的词语。

智能冰箱、智能空调、智能手表和智能机器人，还有谷歌、百度各自

的人工智能大脑等新产品不断涌现。

但与此同时，

人工智能威胁 论也

甚嚣尘上。

我们能否通过研究人工智能产品和系统的智商发 展水平并

与人类智商进行对比，

从而为解决人工智能威胁论问题 寻找定量的分

析方法呢？

人工智能定 量评测目前面临两个重要挑战：

第一，

人工智能系统

< p>
目前没有形成统一的模型；

第二，

人工智能系统与 以人类为代表的生

命体之间目前没有形成统一的模型。

这两个挑战都指向了同一个问题，即对于所有的人工 智能系统

和所有生命体

（特别是以人类为代表的生命体）

需要有一个统一的模

型进行描述，

只有这样才 能在这个模型上建立智力测量方法并进行测

试，从而形成统一的、可进行相互比较的智力 发展水平评价结果。

.

.

从

2014

年开始，针对如何定量分析人工智 能与人类智慧的关系

进行了研究，科学院虚拟经济与数据科学研究中心锋、石勇、颖团队

参考·诺伊曼结构、

戴维·韦克斯勒人类智力模型、

< p>
知识管理领域

DIKW

（

Data, Information, Knowledge, Wisdom

，数据 、信息、知识、智

慧）模型体系等。

分别在

2014

年和

2015

年发表论文 提出建立“标准

智能模型”，统一描述人工智能系统和人类的特征和属性。

标准智能系统定义：

即 无论对于人工智能系统，

还以人类为代表

的生命，

如果符合如下特征，

就可以认为这个系统属于标准智能系统

< br>（

Standard Intelligent System

）：

特征

1

能够通过声音、图像、文字等方式（包括但不仅限于这三

< br>种方式）从外界获取数据，信息和知识的能力。

特征< /p>

2

能够将从外界获取的数据、

信息和知识 转化为系统掌握知

识的能力。

.

.

特征

3

能 够根据外部世界或自身系统发生问题所产生的需求，

通

过运用所 掌握的知识进行创新的能力，这些能力包括但不仅限于联

想、创作、猜测、发现规律等， 这种能力运用的结果是解决问题并形

成自身掌握的新的知识。

特征

4

能够通过声音、图像、文字等方 式（包括但不仅限于这三

种方式）

将系统产生数据，

< p>
信息和知识反馈给外界或对外界进行改造。

< /p>

标准智能系统与外部世界以及相互之间进行数据、

信息、

知识的

交互图示

（本图中为了简化，

< p>
把数据、

信息、

知识统一用知识描述）

< p>
。

3.

标准智能系统评测模型

.

.

如 果我们希望对一个智能系统进行智能（智力）水平评测，就需

要能够同时对准智能系统四 个特点进行测试。

检验其发展水平，

通过

检测能否将数据，

信息和知识输入到智能系统中检测该系统知识的获

< br>取能力；通过检查智能系统知识库的容量检测该系统知识的掌握能

力；

< p>
通过检查智能系统能将多少数据，

信息和知识转化为新的知识库

< p>
容从而检测该系统知识的创新能力。

通过检查智能系统能否将掌握的

知识库容根据需求分解为数据，信息和知识向外界传递。

扩展诺依曼架构

.

.

标准智能模型的建立参考了·诺 伊曼架构。·诺伊曼架构由计算

器、逻辑控制装置、存储器、输入系统和输出系统五个部 分构成。通

过对比诺依曼架构和标准智能模型的差别能够发现，·诺伊曼架构可

以补充两个部分。通过这种补充，我们得以将人、机器以及人工智能

系统 用一个更为明晰的方式表示出来。

第一个补充是创新创造功能 ，

即能够根据已有的知识，

发现新的

知 识元素和新的规律，使之进入到存储器，供计算机和控制器使用，

并通过输入

< p>
/

输出系统与外部进行知识交互。第二个补充是能够进行

< br>知识共享的外部知识库或云存储器，而·诺伊曼架构的外部存储只为

单一系统服务 。因此，对·诺伊曼架构进行扩展，可形成新的架构。

.

.

5.

建立人工智能智商测试量表。

< /p>

根据标准智能系统模型的特征要点，

从知识的获取能力

< p>
（观察能

力）、知识掌握能力、知识创新能力，知识的反馈能力（表达能力 ）

等四大方面建立互联网智商评价体系

,

并从这四个方面建立

15

个分

测试， 形成人工智能智商测试量表。

.

.

6.

建立人工智能智商测试题库

-

例

根据人工智 能智商测试量表，可以建立如下互联网智商测试题

库，下面我们从每个分测试的题目中选 取一道题目进行说明。

（

1

）识别文字的能力

.

.

是否能够录入字符串“

1+1

等于多少”，并反馈正确结果。

（

2

）识别声音的能力

声音读出“

9+12

等于多少”，能否识别并反馈正确结果。

（

3

）识别 图形的能力

测试人员在一白纸上画出如图

3-10

所示问题，测试能否识别问

题关联相关图形并反馈 正确结果。

（

4

）掌握常识的能力

世界上最长的河流哪一个？

（

5

）掌握翻译的能力

把“力量”翻译成日文。

（

6

）掌握计算的能力

234568

乘以

678

等于多少？< /p>

（

7

）掌握排 列的能力

请将大学生、小学生、中学生、博士、硕士按学历从 高到低进行

排列

（

< br>8

）掌握挑选的能力

.

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