ai人工智能面相测试_有趣的IQ测试以衡量AI的智能

2023-10-08 11:20

本文主要是介绍ai人工智能面相测试_有趣的IQ测试以衡量AI的智能,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

ai人工智能面相测试

One of the long-standing goals of artificial intelligence is to develop machines with abstract reasoning capabilities equal to or better than humans. Though there has also been substantial progress in both reasoning and learning in neural networks, the extent to which these models exhibit anything like general abstract reasoning is the subject of much debate.

人工智能的长期目标之一是开发具有等于或优于人类的抽象推理能力的机器。 尽管在神经网络的推理和学习方面也取得了长足的进步,但这些模型在多大程度上表现出类似于一般抽象推理的能力仍是许多争论的主题。

Neural networks have perfected the technique to identify cats in images and translating from one language to another. Is that intelligence or they are just great at memorizing? How can we measure the intelligence of neural networks?

神经网络完善了识别图像中猫并从一种语言翻译成另一种语言的技术。 那是智慧还是他们擅长记忆? 我们如何测量神经网络的智能?

Some researchers have been developing ways to evaluate neural networks’ intelligence. It’s not using mean squared error or entropy loss. But they are giving neural networks an IQ test, high school mathematics questions, and comprehension problems.

一些研究人员一直在开发评估神经网络智能的方法。 它没有使用均方误差或熵损失。 但是他们给神经网络一个智商测试,高中数学问题和理解问题。

模式匹配 (Pattern Matching)

A human’s capacity for abstract reasoning can be estimated using a visual IQ test developed by psychologist John Raven in 1936: the Raven’s Progressive Matrices (RPMs). The premise behind RPMs is simple: one must reason about the relationships between perceptually obvious visual features, such as shape positions or line colors, and choose an image that completes the matrix.

可以使用心理学家约翰·拉文(John Raven)在1936年开发的视觉智商测验( Raven's Progressive Matrices ,RPM)来估计人的抽象推理能力。 RPM的前提很简单:必须推理出视觉上明显的视觉特征(例如形状位置或线条颜色)之间的关系,并选择可以完成矩阵的图像。

Image for post
Wikipedia] 维基百科 ]

Since one of the goals of AI is to develop machines with similar abstract reasoning capabilities to humans, researchers at Deepmind proposed an IQ test for AI, designed to probe their abstract visual reasoning ability. In order to succeed in this challenge, models must be able to generalize well for every question.

由于AI的目标之一是开发具有与人类相似的抽象推理能力的机器,因此Deepmind的研究人员提出了一种AI智商测试,旨在探究他们的抽象视觉推理能力。 为了成功应对这一挑战,模型必须能够很好地概括每个问题。

Image for post
paper] 文件 ]

In this study, they compared the performance of several standard deep neural networks and proposed two models that include modules that specially designed for abstract reasoning:

在这项研究中 ,他们比较了几种标准深度神经网络的性能,并提出了两个模型,其中包括专门为抽象推理设计的模块:

  • standard

http://www.taodudu.cc/news/show-7889722.html

相关文章:

  • ai人工智能面相测试_全球AI更改笔测试游戏
  • ai人工智能测面相 准吗_AI会对电动蠕变尖叫吗?
  • ai人工智能测面相 准吗_AI中有黑人吗?
  • ai人工智能测面相 准吗_AI会进入法庭吗?
  • 2023年大数据面试通关文牒系列篇
  • CTF—WEB基础篇
  • Scheme详解( web页面判断是否安装某app,并判断是否打开该应用)
  • 初学JAVA项目(二、打砖块)
  • nanodet阅读:(1)概述
  • 软件设计模式与设计原则概述
  • 设计模式概述总览
  • 距离度量概述
  • 前端 概述
  • Android项目开发常用工具类SquareImageView
  • PDF文件太大,如何在线批量压缩
  • 5大手机巨头齐喑:三星再次觊觎中国范本
  • 叉积的证明_向量积分配律的证明
  • 用计算机计算48*13 52*13,(125+60)×8 43×52+43×48用乘法分配律计算
  • 用乘法分配律计算机,4-巧用乘法分配律的几种类型.doc
  • 概率论与数量统计(二)2___随机事件与概率___分配律_对偶律
  • Android手机屏幕到手机间的距离
  • 系统篇:ubuntu 22.04 iptables 运行失败解决方法
  • 【LangChain】自定义chain
  • 【python】itertools.chain类解析
  • 作为前端,工作中处理过什么复杂的需求?
  • 什么才是IT人最有效的学习模式
  • 视频号这么玩一个月内轻松赚到1000+?
  • 推荐一个最全前端学习路线图,请收藏
  • 招股书出错的安能物流:有股东提前退出,1名基石能否顶住局面?
  • 聚观早报 | 每日优鲜负债15亿-18亿元;美团推无人机配送服务
  • 这篇关于ai人工智能面相测试_有趣的IQ测试以衡量AI的智能的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



    http://www.chinasem.cn/article/164912

    相关文章

    使用Python进行GRPC和Dubbo协议的高级测试

    《使用Python进行GRPC和Dubbo协议的高级测试》GRPC(GoogleRemoteProcedureCall)是一种高性能、开源的远程过程调用(RPC)框架,Dubbo是一种高性能的分布式服... 目录01 GRPC测试安装gRPC编写.proto文件实现服务02 Dubbo测试1. 安装Dubb

    Python的端到端测试框架SeleniumBase使用解读

    《Python的端到端测试框架SeleniumBase使用解读》:本文主要介绍Python的端到端测试框架SeleniumBase使用,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全... 目录SeleniumBase详细介绍及用法指南什么是 SeleniumBase?SeleniumBase

    基于Python开发一个有趣的工作时长计算器

    《基于Python开发一个有趣的工作时长计算器》随着远程办公和弹性工作制的兴起,个人及团队对于工作时长的准确统计需求日益增长,本文将使用Python和PyQt5打造一个工作时长计算器,感兴趣的小伙伴可... 目录概述功能介绍界面展示php软件使用步骤说明代码详解1.窗口初始化与布局2.工作时长计算核心逻辑3

    基于Python实现智能天气提醒助手

    《基于Python实现智能天气提醒助手》这篇文章主要来和大家分享一个实用的Python天气提醒助手开发方案,这个工具可以方便地集成到青龙面板或其他调度框架中使用,有需要的小伙伴可以参考一下... 目录项目概述核心功能技术实现1. 天气API集成2. AI建议生成3. 消息推送环境配置使用方法完整代码项目特点

    python多线程并发测试过程

    《python多线程并发测试过程》:本文主要介绍python多线程并发测试过程,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录一、并发与并行?二、同步与异步的概念?三、线程与进程的区别?需求1:多线程执行不同任务需求2:多线程执行相同任务总结一、并发与并行?1、

    JavaScript实战:智能密码生成器开发指南

    本文通过JavaScript实战开发智能密码生成器,详解如何运用crypto.getRandomValues实现加密级随机密码生成,包含多字符组合、安全强度可视化、易混淆字符排除等企业级功能。学习密码强度检测算法与信息熵计算原理,获取可直接嵌入项目的完整代码,提升Web应用的安全开发能力 目录

    利用Python实现Excel文件智能合并工具

    《利用Python实现Excel文件智能合并工具》有时候,我们需要将多个Excel文件按照特定顺序合并成一个文件,这样可以更方便地进行后续的数据处理和分析,下面我们看看如何使用Python实现Exce... 目录运行结果为什么需要这个工具技术实现工具的核心功能代码解析使用示例工具优化与扩展有时候,我们需要将

    Spring AI 实现 STDIO和SSE MCP Server的过程详解

    《SpringAI实现STDIO和SSEMCPServer的过程详解》STDIO方式是基于进程间通信,MCPClient和MCPServer运行在同一主机,主要用于本地集成、命令行工具等场景... 目录Spring AI 实现 STDIO和SSE MCP Server1.新建Spring Boot项目2.a

    基于Python打造一个智能单词管理神器

    《基于Python打造一个智能单词管理神器》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Python打造一个智能单词管理神器,从查询到导出的一站式解决,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录1. 项目概述:为什么需要这个工具2. 环境搭建与快速入门2.1 环境要求2.2 首次运行配置3. 核心功能使用指

    Python实现word文档内容智能提取以及合成

    《Python实现word文档内容智能提取以及合成》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Python实现从10个左右的docx文档中抽取内容,再调整语言风格后生成新的文档,感兴趣的小伙伴可以了解一下... 目录核心思路技术路径实现步骤阶段一:准备工作阶段二:内容提取 (python 脚本)阶段三:语言风格调