Computer übertrafen Menschen im IQ-Verbaltest

Vor mehr als hundert Jahren schlug der deutsche Psychologe William Stern (William Stern) einen Test zur Bewertung der menschlichen Intelligenz vor, der als IQ-Test bezeichnet wurde. Seitdem ist der IQ-Test als Standardmethode zur Bewertung der Intelligenz von Kindern beim Schuleintritt sowie zur Bewertung von erwachsenen Berufskandidaten weit verbreitet.

IQ-Tests enthalten normalerweise drei Arten von Fragen: 1) Fragen zur Logik, bei denen Sie ein Muster in einer Folge von Bildern erkennen müssen; 2) mathematische Fragen, bei denen Sie ein Muster in einer Folge von Zahlen definieren müssen; 3) verbale Aufgaben basierend auf Analogien und Klassifikationen als Synonyme und Antonyme.

Forscher von Microsoft Research in Peking haben zusammen mit Kollegen der Universität für Wissenschaft und Technologie in China eine KI-Technologie entwickelt, mit der die oben aufgeführten dritten Probleme gelöst werden können ( wissenschaftlicher Artikel ).

Computer könnten sich nie gut auskennen und Aufgaben lösen, die in verbaler Form formuliert sind. Zumindest haben sie es viel schlimmer gemacht als Menschen. Die Entwicklung von Microsoft Research verändert die Dinge. Ihr Programm, das auf dem Deep-Learning-System basiert, übertraf zum ersten Mal das durchschnittliche Ergebnis, das Menschen bei der Lösung verbaler Aufgaben aus dem IQ-Test zeigten.

In früheren Jahren verwendeten Wissenschaftler die Technik des Data Mining, um große Textmengen zu analysieren und bestimmte Verbindungen zwischen Wörtern zu finden. Mit dieser Technik können Sie insbesondere ein Wörterbuch mit statistischen Indikatoren erstellen, wie oft sich bestimmte Wörter in der Nähe befinden. Auf diese Weise können Sie die Beziehung von Wörtern untereinander bestimmen.

Infolgedessen wird jedes Wort in einem solchen System als Vektor in einem mehrdimensionalen Parameterraum wahrgenommen. Ein solches Vektorsystem kann mit mathematischen Methoden verarbeitet werden: Vergleichen, addieren, subtrahieren wie gewöhnliche Vektoren. Zum Beispiel wird eine ähnliche Gleichung möglich: "König - Mann + Frau = Königin".

Dieser Ansatz hat sich bewährt. Beispielsweise verwendet Google Data Mining in einem automatischen Textübersetzungssystem, um Wortvektoren in verschiedenen Sprachen zu vergleichen.

Bei verbalen IQ-Tests ist die Aufgabe jedoch kompliziert, da hier ein einzelnes Wort mehrere Bedeutungen haben kann. Test-Compiler tun dies speziell, um die Aufgabe zu verkomplizieren.

Eine Gruppe von Forschern von Microsoft Research hat mit demselben Data Mining eine Lösung für dieses Problem gefunden: Ihr Programm ermittelt anhand der empfangenen Informationen, welche Wörter in einem Wort in einer Reihe von Texten am häufigsten vorkommen, und ermittelt dann die möglichen Bedeutungen dieses Wortes. Dies erfolgt durch Berechnen von Vektoren aus den resultierenden Sätzen. Für das Programm wird zunächst eine Matrix der Häufigkeit des Auftretens von Wörtern erstellt, und dann wird auf der Grundlage des Korpus von Texten (Wikipedia-Artikel) für jedes Wort der Auftrittsvektor anderer Wörter angegeben.



Wissenschaftler sagen, dass das Programm ein besseres Ergebnis zeigt als die meisten Menschen. Die Leute wurden auf der Mechanical Turk-Website befragt.



Laut Tabelle liegt das Ergebnis ungefähr in der Mitte zwischen den Ergebnissen, die durchschnittliche Ergebnisse für Junggesellen und Meister zeigen.

Source: https://habr.com/ru/post/de380839/