美國西北大學(xué)的一支團隊開(kāi)發(fā)了新的計算模型，能完成人類(lèi)水平的標準智力測試。對于讓人工智能系統以類(lèi)似人類(lèi)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。對人類(lèi)來(lái)說(shuō)較難的問(wèn)題對這一模型同樣較難。這進(jìn)一步證明，模型找到了人類(lèi)認知領(lǐng)域的某些重要特征。”

這一新的計算模型基于弗布斯實(shí)驗室此前開(kāi)發(fā)的人工智能平臺CogSketch。該平臺有能力解決各類(lèi)可視化問(wèn)題，理解素描內容，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）的結構化匹配理論，CogSketch還集成了用于類(lèi)比的計算模型。

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)評論》期刊上。

解決復雜可視化問(wèn)題的能力是人類(lèi)智能的標志之一。開(kāi)發(fā)具備這種能力的人工智能系統縮小了計算機和人類(lèi)認知之間的差距。

除解決可視化問(wèn)題之外，弗布斯和勒威特還通過(guò)瑞文氏標準推理測驗對系統進(jìn)行了測試。瑞文氏標準推理測驗是一種針對抽象推理的非語(yǔ)言標準化測試。測試中的所有問(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算模型取得了比美國人平均更好的成績(jì)。

作為美國海軍實(shí)驗室研究員，勒威特表示：“瑞文氏測驗是衡量心理學(xué)家所謂的‘流動(dòng)智力’，或者說(shuō)抽象思維、推理、識別模式、解決問(wèn)題、辨別關(guān)系的一般能力的最佳指標。我們的結果表明，靈活運用關(guān)系表達、對比和重新表述的能力對流動(dòng)智力非常重要。”

使用并理解復雜關(guān)系表達的能力是高階認知的關(guān)鍵。關(guān)系表達將實(shí)體和概念連接在一起，例如“鐘在門(mén)上方”。這樣的比較對于生成和理解類(lèi)比而言至關(guān)重要，而人類(lèi)正是通過(guò)類(lèi)比去解決問(wèn)題，衡量道德困境，描述周?chē)澜纭?/p>

弗布斯表示：“當前大部分人工智能研究都關(guān)注認知，或者說(shuō)標記出場(chǎng)景中的對象，而不是進(jìn)行推理。然而，只有支持推理，這樣的認知才是有用的。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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