筆者：劉鋒

　　1.關於機器與人的總稱智慧未來的分歧

　　2011年二月十八號，超級電腦沃森擊敗了人的總稱，站在了與人的總稱智力比賽的無上領獎臺上。聞名的未來學家庫茲韋爾信任，因為信息技術正朝著超人的總稱智能的奇點邁進。當這個信息奇點在2045年來臨的時刻，人工智能將逾越人的總稱智慧。

　　但也有不少科學家覺得機器智慧逾越人的總稱智慧還只是一個科幻，涵蓋麻省理工的計算機學教授羅勃•米勒(Rob Miller)，Facebook人工智能實驗室主任、深度學習資深專家Yann LeCun，都覺得機器算法在一點領域確實逾越了人的總稱的有經驗范圍。 但在一點領域，例如對社會形態日文化的認知領域，涵蓋不斷創造各種新辭匯、廣seo泛散布小貓的視頻文件並點贊，或一塊兒參加構的其它文化現象。這些個是機器算法很難希望趕上的領域。

　　1950年，圖靈刊發題為《機器能深刻思考嗎?》的論文，首次提出機器思惟的概念。提出想象：獨自一個人在不接觸對方的事情狀況下，經過一種特別的形式，和對方施行一系列的問答，假如在相當長時間內，他沒有辦法依據這些個問題判斷對方是人仍然計算機，那末，就可以覺得這個計算機具備同人相當的智力，即這臺計算機是能思惟的。這就是聞名的圖靈測試(Turing Testing)。

　　圖靈測試常常用來檢查驗看機器是否具有人的智能，但圖靈測試受人為因素乾擾非常多，嚴重倚賴裁判者和被測試者的主觀判斷，並且只判斷機器是否具有了人的智能，但機器與人的總稱智慧的差距和變動速度並不可以獲得定量的剖析。因為這個往往有人聲稱其手續經過圖靈測試，例如2014年六月英國雷丁大學客座教授凱文•沃維克聲稱一款名為尤金•古特曼(Eugene Goostman)的計算機軟件經過了測試，但很快就被人檢舉它們的測試有非常大破綻並由詐騙嫌疑。

　　那末有沒有一種辦法，能夠定量檢驗測定機器智力的進展水准靜速度，並與人的總稱智力施行相比較，仔細查看有可能潛伏的風險並施行防備。2013年以來我們在機器與互聯智商方向施行了考求，開始階段的成果已經刊發在2014年六月六號舉行的ITQM會展上，下邊我們將簡單扼要紹介怎麼樣定量剖析機器與人的總稱智慧的未來之爭。

　　2.機器與人的總稱智商通用測試辦法(M&H IQ)

　　留心理科學中，智力(intelligence)是最難了解的概念之一。 到現在為止相關智力的定義累積起來不下於百種， 但一個基本共識是，智力是許多人意識客觀事情並使用知識解決實際問題的有經驗。

　　對人的總稱智力的勘測即智商測試由比奈西蒙最早提出，1905年比奈西蒙刊發了《診斷異常孩童智力的新辦法》, 即比納西蒙智力氣表 ，微記著智力測驗的正式顯露出來。 1916年，美國斯坦福大學教授推孟(L.M. Ter man)將比納西蒙量表紹介到美國並予以修改訂正，修改訂正在這以後的量表稱為斯坦福比納量表，它變成到現在為止天底下廣泛傳流的標准測驗之一。

　　由於到現在為止機器智力進展還很不完備，不可以絕對仿用對人的智商測試。幾乎沒有不論什麼機器系統能夠完成人的總稱智商勘測的操作有經驗測試，因為這個我們需求借鑒以上智商測試量表的長處，預設新的智力名聲整體體系和樹立測試題庫。使之能同時對機器系統和不一樣歲數階段的人的總稱施行測試。這麼得出的最後結果將可以定量的看出機器智慧與人的總稱智慧的差距，經過定時測試，也可以發覺機器智慧與人的總稱智慧差距的變動事情狀況。

　　基於智力是許多人意識客觀事情並使用知識解決實際問題的有經驗這一基本認知，可以從知識的取得有經驗(仔細查看有經驗)，知識掌握有經驗，知識創新有經驗，知識的反饋有經驗(表現有經驗)等四大方面樹立新的機器與人的總稱通用智商名聲整體體系,從這四個方面樹立15個分測試，並認為合適而使用德爾菲法對其給予權重。

　　具備機器智慧的手續有眾多品類，那裡面搜索引擎網站具備很強的代表性，作為到現在為止互聯網最關緊的應用之一，搜索引擎網站代表有Google，Baidu，Bing等，這些個搜索引擎網站到現在為止在經過各種形式不斷增長搜索引擎網站的智能水准。

　　例如 從只能辨別書契增加到能夠辨別聲響和圖片;引入語義了解技術，打算了解用戶的搜索意向;經過深度學習，讓搜索引擎網站可以半自動辨別圖像中是啥子物體。因為這個挑選對搜素引擎施行智商測試並與人的總稱施行相比較將具備典型的意義。

　　3.世界搜索引擎網站名次與機器智慧的弱項

　　依據機器與人的總稱通用智力氣表，可以樹立機器與人的總稱通用智商測試題庫(由於篇幅問題，本文不施行周密紹介)，2014年五月我們利用這個測試題庫對全球50個搜索引擎網站和3個不一樣歲數階段的人的總稱整體施行測試獲得最後結果如下所述：

　　經過測試我們發覺搜索引擎網站在知識的掌握有經驗上遠遠超傲人的總稱，但在知識的創新有經驗上所有得分為0。因為知識創新有經驗在通用智商測試(M&H IQ)的權重更高，因為這個世界范圍的搜索引擎網站的總體智商大大低於人的總稱智慧，無上的Google的智商值也不到人的總稱6歲孩童的二分之一。

　　從上面所說的研討還可以看出智能或智力是由不一樣的因素組成，例如天體，地理，歷史等常識，算術計算，語言移譯。這些個方面機器或互聯網已經遠遠超過平常的人的總稱的有經驗，甚至於堅強雄厚到令人恐怖的境地，這也是庫茲韋爾的觀點能夠威懾住眾多人的主要端由。

　　但我們往往疏忽，除此以外，智力還涵蓋料想預先推測，排列組合，規律發覺，創新發明，假裝哄弄等更高等級的智慧因素，而在這些個方面，機器和互聯網表達的基本為0，更無須說與嬰孩比較。

　　從科學技術的進展看，低端的智能，機器的有經驗進展迅速，高端的智能，機器的有經驗邁步維艱，數十年來一無發展，未來的智慧世界應當是機器與人的總稱的分工，低端重復性的智能由機器承受，高端的發明性的智能由人的總稱來承受。不為己甚的傳布機器智慧逾越人的總稱智慧，正如Facebook人工智能實驗室主任Yann LeCun所說人工智能的每一個新浪潮，都會帶來這樣一段從認識不清樂觀到不理智最終到懊喪的階段。未來學家小時候起就願意做出認識不清的預先推測，特別是它們尤其迫切地盼望這個預先推測成實在時刻，有可能是為了成功實現私人志向。，

　　最終需求指出，到現在為止樹立的機器與人的總稱通用智商測試量表(M&H)還有非常大的改進空間，但期望這是一個起點，能夠解決圖靈測試的不充足和欠缺，為定量剖析機器智慧能否逾越人的總稱智慧打下開始階段的的基礎。