Революция ИИ превзошла тест Тьюринга: представляем новую структуру

Он также становится искусственным интеллектом Преобразующая часть нашего технологического ландшафта, общий словарь возможностей каждого нового инструмента и технологии имеет важное значение. Общий словарь создает общие интеллектуальные пространства, которые позволяют всем заинтересованным сторонам ускорить понимание, расширить внедрение, облегчить сотрудничество, измерить прогресс и стимулировать инновации.

Безусловно, самым известным инструментом для измерения производительности ИИ является тест Тьюринга.

Кредиты изображений: Крис Саад

Однако область искусственного интеллекта (ИИ) прошла долгий путь с тех пор, как в 1950 году был введен тест Тьюринга. Таким образом, становится все более очевидным, что теста Тьюринга недостаточно для оценки всего диапазона возможностей ИИ, возникающих сегодня — или вероятно, появится в будущем.

Тест Тьюринга работает по упрощенной схеме «пройдено/не пройдено» и уделяет большое внимание способности болтать/говорить, что является лишь одним из аспектов человеческого интеллекта. Этот узкий фокус на языке игнорирует многие другие критические аспекты интеллекта, такие как решение проблем, творчество и социальная осведомленность. Кроме того, тест Тьюринга предполагает уровень интеллекта, подобный человеческому, который может не иметь значения или быть бесполезным для оценки искусственного интеллекта.

рамки

Чтобы устранить эти ограничения, существует острая и острая необходимость в разработке более строгой и всеобъемлющей основы для оценки возможностей ИИ по нескольким измерениям интеллекта.

Это понимание привело меня к разработке «Структуры классификации искусственного интеллекта». ACF — это новый подход к оценке возможностей искусственного интеллекта, основанный на теории множественного интеллекта.

Теория множественного интеллекта была впервые предложена психологом Говардом Гарднером в 1983 году. Гарднер утверждал, что интеллект — это не одна единая сущность, а набор различных способностей, которые могут проявляться по-разному. Гарднер выделил восемь различных типов интеллекта: согласно Гарднеру, люди могут преуспеть в одной или нескольких из этих областей, и каждый тип интеллекта не зависит от другого. Теория бросила вызов традиционному взгляду на интеллект как на уникальную и статичную сущность и открыла новые возможности для изучения разнообразия человеческого познания. Хотя теория множественного интеллекта на протяжении многих лет подвергалась некоторой критике и дискуссиям, она оказала значительное влияние на область психологии и образования, особенно на разработку альтернативных подходов к преподаванию и обучению.

Это казалось идеальным в качестве основы для системы классификации ИИ. Следуя теории, платформа поддерживает оценку инструментов ИИ по нескольким измерениям интеллекта, включая лингвистический, логический, математический, музыкальный, пространственный, физико-кинестетический, межличностный и межличностный интеллект.

Для каждого измерения интеллекта схема предлагает шкалу от 1 до 5, где 1 означает «отсутствие способностей» или эквивалент младенца, а 5 — «самодеятельность» или способность, которую можно было бы считать «сверхразумом» — за пределами человеческих способностей. .

Примеры

Сам фреймворк представляет собой подробную таблицу описаний, которые можно найти здесь. Я также создал простое визуальное представление для удобства использования на высоком уровне. Вот два простых примера сегментов, отвечающих на возможности ChatGPT и DALL-E 2.

Фреймворк классификации ChatGPT AI. Кредиты изображений: Крис Саад