आईक्यू वर्बल टेस्ट में कंप्यूटर ने लोगों को पीछे छोड़ दिया

सौ साल से अधिक समय पहले, जर्मन मनोवैज्ञानिक विलियम स्टर्न (विलियम स्टर्न) ने एक व्यक्ति की बुद्धिमत्ता का आकलन करने के लिए एक परीक्षण का प्रस्ताव दिया था, जिसे आईक्यू टेस्ट कहा जाता था। तब से, आईक्यू टेस्ट स्कूल में प्रवेश करने के साथ-साथ वयस्क नौकरी के उम्मीदवारों के मूल्यांकन के लिए बच्चों की बुद्धिमत्ता के आकलन के लिए एक मानक पद्धति के रूप में काफी व्यापक हो गया है।

IQ परीक्षणों में आमतौर पर तीन प्रकार के प्रश्न होते हैं: 1) तर्क पर प्रश्न, जहां आपको छवियों के अनुक्रम में एक पैटर्न को पहचानने की आवश्यकता होती है; 2) गणितीय प्रश्न, जहां आपको संख्याओं के अनुक्रम में एक पैटर्न को परिभाषित करने की आवश्यकता होती है; 3) समानार्थी और विलोम के रूप में उपमाओं और वर्गीकरण के आधार पर मौखिक कार्य।

बीजिंग में माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च के शोधकर्ताओं ने यूनिवर्सिटी ऑफ साइंस एंड टेक्नोलॉजी ऑफ चाइना के सहयोगियों के साथ मिलकर एआई तकनीक विकसित की है जो ऊपर सूचीबद्ध ( वैज्ञानिक लेख ) की तीसरी प्रकार की समस्याओं को हल कर सकती है ।

कंप्यूटर कभी भी अच्छी तरह से वाकिफ नहीं हो सकते हैं और मौखिक रूप में तैयार किए गए कार्यों को हल कर सकते हैं। कम से कम उन्होंने इंसानों की तुलना में बहुत बुरा किया। माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च का विकास चीजों को बदल रहा है। गहन शिक्षण प्रणाली पर आधारित उनका कार्यक्रम, पहली बार बुद्धि परीक्षण से मौखिक कार्यों को हल करते समय लोगों द्वारा दिखाए गए औसत परिणाम से अधिक था।

पिछले वर्षों में, वैज्ञानिकों ने डेटा खनन की तकनीक का उपयोग शब्दों के बीच कुछ कनेक्शन खोजने के लिए ग्रंथों के बड़े संस्करणों का विश्लेषण करने के लिए किया। विशेष रूप से, यह तकनीक आपको सांख्यिकीय संकेतकों के साथ एक शब्दकोश संकलित करने की अनुमति देती है कि पास में कुछ शब्द कितनी बार स्थित हैं। यह आपको एक दूसरे के साथ शब्दों के संबंध को निर्धारित करने की अनुमति देता है।

नतीजतन, इस तरह की प्रणाली में प्रत्येक शब्द एक बहुआयामी पैरामीटर अंतरिक्ष में एक वेक्टर के रूप में माना जाता है। वैक्टर की इस तरह की प्रणाली को गणितीय तरीकों से संसाधित किया जा सकता है: उनकी तुलना करें, जोड़ें, एक दूसरे से घटाएं, सामान्य वैक्टर की तरह। उदाहरण के लिए, एक समान समीकरण संभव हो जाता है: "राजा - पुरुष + महिला = रानी"।

यह दृष्टिकोण प्रभावी साबित हुआ है। उदाहरण के लिए, Google विभिन्न भाषाओं में शब्द वैक्टरों की तुलना करते हुए, स्वचालित टेक्स्ट ट्रांसलेशन सिस्टम में डेटा माइनिंग का उपयोग करता है।

लेकिन मौखिक आईक्यू परीक्षणों के मामले में, कार्य जटिल है, क्योंकि यहां एक शब्द के कई अर्थ हो सकते हैं। परीक्षण के कंपाइलर विशेष रूप से कार्य को जटिल करने के लिए करते हैं।

Microsoft रिसर्च के शोधकर्ताओं के एक समूह ने एक ही डेटा माइनिंग का उपयोग करके इस समस्या का हल ढूंढा: उनका प्रोग्राम यह निर्धारित करता है कि कौन से शब्द सबसे अधिक बार प्रत्येक शब्द में ग्रंथों की एक सरणी में पाए जाते हैं, और फिर प्राप्त जानकारी के आधार पर इस शब्द के संभावित अर्थ निर्धारित करते हैं। यह परिणामी वाक्यों से वैक्टर की गणना करके किया जाता है। कार्यक्रम के लिए, शब्दों की घटना की आवृत्ति का एक मैट्रिक्स पहले संकलित किया जाता है, और फिर, प्रत्येक शब्द के लिए ग्रंथों (विकिपीडिया लेख) के कोष के आधार पर, दूसरे शब्दों की घटना वेक्टर को इंगित किया जाता है।



वैज्ञानिकों का कहना है कि कार्यक्रम ज्यादातर लोगों की तुलना में बेहतर परिणाम दिखाता है। लोगों को मैकेनिकल तुर्क वेबसाइट पर चुना गया था।



तालिका के अनुसार, इसका परिणाम परिणामों के बीच में लगभग होता है, जो स्नातक और परास्नातक के औसत परिणाम दिखाते हैं।

Source: https://habr.com/ru/post/hi380839/