美國(guó)西北大學(xué)的一支團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了新的計(jì)算模型，能完成人類水平的標(biāo)準(zhǔn)智力測(cè)試。對(duì)于讓人工智能系統(tǒng)以類似人類的方式去理解世界，這是重要一步。

西北大學(xué)工程學(xué)院的肯·弗布斯（Ken Forbus）表示：“這一模型的得分好于平均水平。對(duì)人類來(lái)說(shuō)較難的問(wèn)題對(duì)這一模型同樣較難。這進(jìn)一步證明，模型找到了人類認(rèn)知領(lǐng)域的某些重要特征?！?/p>

這一新的計(jì)算模型基于弗布斯實(shí)驗(yàn)室此前開(kāi)發(fā)的人工智能平臺(tái)CogSketch。該平臺(tái)有能力解決各類可視化問(wèn)題，理解素描內(nèi)容，提供具有交互性的反饋信息。基于西北大學(xué)心理學(xué)教授德魯·占特納（Dedre Gentner）的結(jié)構(gòu)化匹配理論，CogSketch還集成了用于類比的計(jì)算模型。

弗布斯與西北大學(xué)心理學(xué)博士后研究員安德魯·勒威特（Andrew Lovett）一同開(kāi)發(fā)了這一模型。他們的研究成果發(fā)布在本月的《心理學(xué)評(píng)論》期刊上。

解決復(fù)雜可視化問(wèn)題的能力是人類智能的標(biāo)志之一。開(kāi)發(fā)具備這種能力的人工智能系統(tǒng)縮小了計(jì)算機(jī)和人類認(rèn)知之間的差距。

除解決可視化問(wèn)題之外，弗布斯和勒威特還通過(guò)瑞文氏標(biāo)準(zhǔn)推理測(cè)驗(yàn)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了測(cè)試。瑞文氏標(biāo)準(zhǔn)推理測(cè)驗(yàn)是一種針對(duì)抽象推理的非語(yǔ)言標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試。測(cè)試中的所有問(wèn)題都包含缺失某張圖片的矩陣。受試者將獲得6到8個(gè)選擇，需要從中選出最適合這一矩陣的答案。弗布斯和勒威特的計(jì)算模型取得了比美國(guó)人平均更好的成績(jī)。

作為美國(guó)海軍實(shí)驗(yàn)室研究員，勒威特表示：“瑞文氏測(cè)驗(yàn)是衡量心理學(xué)家所謂的‘流動(dòng)智力’，或者說(shuō)抽象思維、推理、識(shí)別模式、解決問(wèn)題、辨別關(guān)系的一般能力的最佳指標(biāo)。我們的結(jié)果表明，靈活運(yùn)用關(guān)系表達(dá)、對(duì)比和重新表述的能力對(duì)流動(dòng)智力非常重要?！?/p>

使用并理解復(fù)雜關(guān)系表達(dá)的能力是高階認(rèn)知的關(guān)鍵。關(guān)系表達(dá)將實(shí)體和概念連接在一起，例如“鐘在門(mén)上方”。這樣的比較對(duì)于生成和理解類比而言至關(guān)重要，而人類正是通過(guò)類比去解決問(wèn)題，衡量道德困境，描述周圍世界。

弗布斯表示：“當(dāng)前大部分人工智能研究都關(guān)注認(rèn)知，或者說(shuō)標(biāo)記出場(chǎng)景中的對(duì)象，而不是進(jìn)行推理。然而，只有支持推理，這樣的認(rèn)知才是有用的。我們的研究帶來(lái)了理解可視化推理的重要一步。”

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