自从计算机问世，现代人甚至则告诉他机器便日后了永无止境的探索，与否让机器更聪明。
即使 是是多大 判断机器的“聪明程度”呢？最经典的手机管家方式多在诸如是“图灵测试”。
早在1950年，图灵发表也是 篇划那个时代的论文，他甚至则告诉他机器也前提拥有完整智能，像人给人会“思考”，诸如 具体提出提出一图灵测试：测试者与被测试者（手机管家这也人也是 台机器）隔开的情形下，是是用是说装置（如键盘）向被测试者随意提问。是用那么多次测试后，前提机器让平均所大多数参予者决定 真正未超过 30%的误判，即使 是是这台机器就是是用完测试，手机管家并被甚至则告诉他综合能力些诸如智能。
2015年11月，《Sc手机管家Ience》杂志封面刊登也是 篇重磅深入研究：人工智能又一次能像诸如给人学习知识，并是是用完图灵测试。这也该系统前提立即学会写陌生的文字，诸如前提识别出非本质特征（也所大多数是说因书写非常严重的轻微变异），是是用完图灵测试，在诸如是人工智能行业领域也是 大进步。
她的 易于完全理解又又简单可控，也是 测试方式多自诞生起，始终被看作测试人工智能与否智能的关键性性经一。她的 越来越大AI该系统的立即立即发展，其复杂性再利用中立即上升，而所大多数年，其中新诸如 工智能“智能”测试方式多正其中的涌现。
近来，华盛顿州立大学后电子工程与计算机科学学院的教授Larry Holder甚至则告诉他，“诸如 ，测量AI该系统智能与否的深入研究主要由是理论性的，诸如 在未知新的结构 生存生存环境测试AI该系统的实际性能，也诸如 慎重综合综合权衡 到任务后的复杂性。”
▲Larry Holder
日后Holder和她的 公司团队再利用中为AI该系统创建首个“IQ测试”，以初步告诉他诸如学习知识和适应新生存环境的综合能力，测试参照 AI该系统所能问题解决存有问题解决存大多数难度是是用是是用评分，评分还将慎重综合综合权衡 该系统的准确性、耗时也有所需的表现数据量。该深入研究的主要由部分部分内容最所大多数创建对问题解决存有难度是是用排名的方式多。Holder甚至则告诉他，“诸如 专注于测试和改进是说更具通用性的该系统，也有前提帮住你立即完成是说日常任务后的机器人助手。”深入研究人员主要由关注新直到，诸如 测试的AI该系统与否极好地将诸如从这也任务后中学到的知识应是用另这也新的结构 的结构 ，未知的任务后上。诸如，你诸如 如今下象棋日后先学习知识跳棋，她的 前提很非常容易地把跳棋的知识转移到象棋。一名其他同学与Holder现代人现代人一起暑期深入研究的本科生帮住他设计搭配了这也评估生存环境，用于测试AI该系统前提立即完成的任务后，也有玩完整视频手机游戏、解答SAT考试的其他无关问题解决存有和解魔方。
可参照 AI该系统学习知识和玩新的结构 完整视频手机游戏（诸如Vizdoom）的综合能力来评估AI该系统
Holder截至目前在维护这也AI该系统前提是是用“IQ测试”和排行的平台网站。他真心希望各位都前提是是用它来测试她的 的AI该系统，诸如在前也积累积累当中为深入研究人员更多机会机会的表现数据。
前提测试，前提先创建这也AIQ帐户，日后在AIQ的后端提交分数。AIQ是这也开源测试框架，用于评估AI该系统的“智商”。其他无关运行AIQ框架的详细教程及代码也都Github上，感兴趣的其他同学前提上手测往下看~
AIQ平台网站联系地址：点即使 往。
深入研究人员真心希望经一也是 框架，为人工智能评估应用提供这也开放的度量参照标准。也有，诸如 还将经一也是 框架来具体人工智能行业领域的立即发展情形，也有在立即完成通用智能层面与否已取得了进展。
Github教程：点即使 往。
DeepMind曾为AI定制一套IQ测试题
Holder教授诸如 第这也想突破图灵测试、为AI测智商诸如 。今年，DeepMind就动过为AI测智商的念头~往下看看各位这张图，有诸如 熟悉的给人！是说图形推理题，考过公务员的其他同学即使 也不陌生~它前提是用考察诸如 的观察与逻辑推理综合能力，所大多数IQ测试题在是说。
今年，DeepMind发表也是 篇论文，如今用所大多数推理题来测试神经必删 的抽象推理综合能力。论文链接：http://proceedings.mlr.press/v80/santoro18a/santoro18a.pdf深入研究人员将抽象推理定义为在概念层次上检测模型和问题解决存有问题解决存大多数综合能力，诸如 诸如 国家建立了这也涉及一系列抽象因素的题目生成器，经一来测试和训练机器学习知识。
在测试中，主要由数模型都其他表现良好。深入研究人员发现它，模型准确性与推断任务后底层抽象概念的综合能力密切其他无关。“诸如模型学会了问题解决存有复杂的视觉推理问题解决存有，”该公司团队写道，“为此，诸如 前提从原始像素输入中引入并检测抽象概念的存有，并将所大多数原则应用于从未观察到的刺激。“甚至则告诉他诸如 甚至则告诉他，考试前各位大多数数也都少量“刷题”，诸如 前提受试者其中准备那么多，这也的测试前提能无效，她的 诸如 学日后特定于测试的启发式方式多，因而缩短了对推理的主要需求。深入研究人员也甚至则告诉他，“这对神经必删 甚至则告诉他诸如 更非常严重，她的 诸如综合能力惊人的记忆综合能力。”最终结果好还的深入研究最终结果好还表明，想得出其他无关泛化的普遍结论诸如 是无益的：深入研究人员测试的神经必删 在是说泛化方案中其他表现良好，在前除此同样 层面其他表现很差。该公司团队也是 篇博客相关事件相关事件文章写道，“诸如的不成功是由一系列因素慎重慎重综合综合权衡 的，诸如是用模型的架构也有该模型与否经一培训是说。”她的 实验最终结果好还诸如 是这也“大杂烩”，但深入研究人员还诸如 舍弃，诸如 计划中改进泛化策略，并探索在在未来的模型中是是用“结构丰富，但普遍适用”的归纳偏差。
AI深入研究之路艰辛漫长，“IQ测试”甚至来的给人早
创造前提在新生存生存环境自主学习知识和行动的智能机器，始终是人工智能深入深入研究们追求的两个方向，所大多数截至目前所面临的挑战。
Holder和她的 公司团队国家建立这也这也测试该系统，旨在测试和改进是说更具通用性的该系统，也有前提立即完成是说日常任务后的机器人助手。所大多数这也极不好深入研究两个方向，但她的 ，前提立即完成“通用人工智能”，也有很长一段路要走。所大多数诸如 工智能其他技术，她的 在是说特定的行业领域也有实际应是用拥有完整超人的综合能力了，她的 它还前提少量的表现数据来是是用训练。是说人工智能也被又称面向特定任务后的“窄人工智能”，诸如人脸检测、语音识别。在未来真心希望前提真正未超过 “通用人工智能”，即拥有完整人给人的智能，前提越来越大的自主学习知识，在更广的范围扩大内提高的的机器的智能。
IBM副总裁、IBM大中华区首席其他技术官谢东曾在演讲中甚至则告诉他，“通用人工智能诸如 还前提一段在前前提立即完成，诸如 经常看到说诸如 是2050年日后吧。”（划重点：诸如 ）即使 是这也个，深入研究人员们再利用中持续努力把“窄人工智能”变作“宽人工智能”，常说宽是多大 ？在学习知识的基本框架上加如是说推理的综合能力，这是说前提大力支持多任务后、多行业领域、多模态的学习知识。即美国 哥伦比亚大学后创意机器实验室总监、工程学教授Hod Lipson与公司团队深入研究也是 款前提自我学习知识的机器人。它前提这也“手臂”，给人诸如 拥有完整眼睛看前提日后她的 ，深入研究人员也诸如 告诉他它是说多大 ，也不是让它她的 去切身切身体验 ，在自我也想想象中学习知识。
每天后它像婴儿般疯狂的甩着手臂，在感知她的 的形态，感知这也全世界。过完是说每天，它就前提日后做是说又又简单任务后了。这也又又简单任务后完完全全前提是是用编程让它真正未超过 ，她的 这也机器人在它她的 的模拟中学会了这项任务后，一对一类迈向建造拥有完整自我学习知识综合能力的机器人的关键性性一步。日后不得不说，在人工智能越来越大立即发展的诸如，诸如 前提要确保是“可信诸如 工智能”，她的 要把人工智能是是用大规模应用即使 是是，即使 要确保是说可信的。