Computadores superaram as pessoas no teste verbal de QI

Mais de cem anos atrás, o psicólogo alemão William Stern (William Stern) propôs um teste para avaliar a inteligência humana, chamado de teste de QI. Desde então, o teste de QI tornou-se bastante difundido como um método padrão para avaliar a inteligência das crianças quando elas ingressam na escola, bem como para avaliar candidatos adultos a emprego.

Os testes de QI geralmente contêm três tipos de perguntas: 1) perguntas sobre lógica, nas quais você precisa reconhecer um padrão em uma sequência de imagens; 2) questões matemáticas, nas quais é necessário definir um padrão em uma sequência de números; 3) tarefas verbais baseadas em analogias e classificações como sinônimos e antônimos.

Pesquisadores da Microsoft Research em Pequim, juntamente com colegas da Universidade de Ciência e Tecnologia da China, desenvolveram tecnologia de IA que pode resolver o terceiro tipo de problemas listados acima ( artigo científico ).

Os computadores nunca poderiam ser bem versados ​​e resolver tarefas formuladas de forma verbal. Pelo menos eles fizeram isso muito pior que os humanos. O desenvolvimento do Microsoft Research está mudando as coisas. O programa deles, baseado no sistema de aprendizado profundo, excedeu pela primeira vez o resultado médio mostrado pelas pessoas ao resolver tarefas verbais do teste de QI.

Nos anos anteriores, os cientistas usaram a técnica de mineração de dados para analisar grandes volumes de textos e encontrar certas conexões entre palavras. Em particular, essa técnica permite compilar um dicionário com indicadores estatísticos de quantas vezes determinadas palavras estão localizadas nas proximidades. Isso permite determinar o relacionamento das palavras entre si.

Como resultado, cada palavra em tal sistema é percebida como um vetor em um espaço de parâmetros multidimensional. Esse sistema de vetores pode ser processado por métodos matemáticos: compare-os, adicione, subtraia um do outro, como vetores comuns. Por exemplo, uma equação semelhante se torna possível: "rei - homem + mulher = rainha".

Essa abordagem se mostrou eficaz. Por exemplo, o Google usa a mineração de dados em um sistema de tradução automática de texto, comparando vetores de palavras em diferentes idiomas.

Mas no caso de testes verbais de QI, a tarefa é complicada, porque aqui uma única palavra pode ter vários significados. Compiladores de testes fazem isso especificamente para complicar a tarefa.

Um grupo de pesquisadores da divisão Microsoft Research encontrou uma solução para esse problema usando a mesma mineração de dados: seu programa determina quais palavras cada palavra ocorre com mais frequência em uma matriz de textos e, em seguida, determina os possíveis significados dessa palavra, com base nas informações recebidas. Isso é feito calculando vetores das frases resultantes. Para o programa, uma matriz da frequência de ocorrência de palavras é primeiro compilada e, em seguida, com base no corpus de textos (artigos da Wikipedia), para cada palavra, o vetor de ocorrência de outras palavras é indicado.



Os cientistas dizem que o programa mostra um resultado melhor do que a maioria das pessoas. As pessoas foram consultadas no site Mechanical Turk.



De acordo com a tabela, seu resultado está aproximadamente no meio entre os resultados, que mostram resultados médios para solteiros e mestres.

Source: https://habr.com/ru/post/pt380839/