Компьютер превзошел среднего американца в тесте на интеллект

 
143 просмотров
HardNews24 - Новостной агрегатор. Мы публикуем для Вас самые свежие и интересные новости из разных источников. HardNews24 - Первый портал новости которого можно комментировать и свободно общаться с оппонентом. HardNews24 - Новости которые комментируете Вы!

Компьютер превзошел среднего американца в тесте на интеллект

Американские ученые разработали вычислительную модель, которая может набрать в тесте на интеллект баллы, характерные для взрослого человека. Результаты исследования представлены в журнале Psychological Review

Существующие вычислительные алгоритмы могут решать разные задачи. Например, некоторые из них способны читать по губам, выполнять функцию вокодера, а также превзойти человека в настольных играх. Однако до сих пор компьютеру трудно имитировать человеческое мышление. Ранее ученые показали, что такой алгоритм в тесте на интеллект демонстрирует результат четырехлетнего ребенка.

В новой работе ученые из Северо-Западного университета создали вычислительную модель, которая обладает одной из основных особенностей мышления — способностью выявлять визуальные аналогии. Систему испытывали с помощью теста Рейвена. При его прохождении участник должен найти связь между геометрическими фигурами и дополнить таблицу недостающим элементом.

 

Пример стимульного материала, который использовался в работе / ©Andrew Lovett et al., Psychological Review, 2017

В основе модели лежат алгоритм Structure mapping engine (SME), который ищет сходства между парами объектов, и система CogSketch — она рассчитана на оценку пространственных отношений. Результаты испытаний показали, что новая модель верно отвечает на 56 вопросов из 60, что выше среднего значения. В свою очередь, 42 студента выполнили в среднем 30 заданий из 36, что сопоставимо с 54 ответами.

По мнению авторов, новая модель решает тест Рейвена не хуже 75 процентов взрослых американцев. Между тем они отметили, что полученные данные не означают появление у системы способности мыслить, поскольку она решает только определенный класс задач. Однако возможность находить сложные связи между изображениями может быть ключевой для более высокого уровня познания.

0 комментариев

Комментариев пока нет, будьте первым.

Добавить комментарий

наверх