在言语智商测试计算机绕过人 Bashny.Net

百余年前，德国心理学家威廉·斯特恩（威廉·斯特恩）提出的人类智力评估，被评为智商测试的考验。从那时起，在IQ测试是相当普遍为标准的方法来估计儿童智力在学校入口，以及用于成人候选作业的评估。

IQ测试通常包含三种类型的问题：逻辑1）的问题在需要识别的图像的序列中的图案; 2）数学问题，在这里您可以定义一系列数字模式; 3）基于类比和分类的同义词和反义词口头任务。

微软研究部门的研究者北京，与来自中国科学技术大学的同事开发人工智能的技术能够解决的第三类以上的问题（科学论文<的/ A>）。

计算机可能永远不会有一个很好的理解和解决口头形式制定的问题。至少，他们做了很多糟糕的人。微软研究院发展变化的东西。他们的计划是基于深度学习（深度学习）的系统上，第一次超过了人们的智商测试解决题所示的平均结果。

在过去几年中，科学家用数据挖掘的技术来分析大量文本查找单词之间的具体联系。尤其是，这种技术可以让你编译的往往是如何某些词都在附近统计指标的字典。这可以让你确定的话相互之间的关系。

其结果是，在这样的系统中的每个字被看作是一个多维参数空间中的向量。这样的载体系统可以通过数学方法来处理：对它们进行比较，加，减从另一个，作为传统的载体。例如，它可能是一个类似的公式：“王 - 男人女人+ =女王»

这种方法已被证明有效。例如，谷歌通过比较不同语言词语的载体使用文本自动翻译的数据挖掘系统。

但在口头IQ测试的情况下的问题是复杂的，因为有一个字可以有多种含义。测试编译特制使得复杂的任务。

一组研究人员从微软研究部门的发现为这个问题的解决方案通过使用相同的数据挖掘：他们的程序确定哪些词最经常发现文本的阵列中的每个字，然后确定单词的可能意义，所收到的信息的基础上。这可以通过计算所接收的建议的载体进行。在发生的话，然后基于该语料库（维基百科文章）的字的每次出现的频率的矩阵中的第一程序指示与它换句话说的载体。





科学家说，该方案表现出比一般人更好的结果。这项调查是在网上进行人的Mechanical Turk。



根据该表，其结果是对结果，显示平均结果学士和硕士学位持有者的中间。

来源： geektimes.ru/post/252196/