互联网大脑的智商如何计算?

【数据猿导读】 互联网将向着与人类大脑高度相似的方向进化,其将具备自己的视觉、听觉、触觉和运动神经系统,也会拥有自己的记忆神经系统、中枢神经系统、自主神经系统。另一方面,人脑至少在数万年以前,就已经进化出所有的互联网功能

互联网大脑的智商如何计算?

1.互联网大脑的形成

如果我们观察近20年来互联网出现的新应用和新功能,可以直观地发现互联网与大脑结构具有越来越多的相似性。这些现象包括:打印机、复印机的远程操控;医生通过远程网络进行手术;水利部门通过安放在土壤、河流、空气中的传感器及时将温度、湿度、风速等数据通过互联网传输到信息处理中心,形成报告供防汛抗旱决策使用;Google“街景”服务通过在城市中安装多镜头摄像机,使互联网用户可以实时观看丹佛、拉斯维加斯、迈阿密、纽约和旧金山等城市的风貌等。

这些新互联网现象分别具备了运动神经系统、躯体感觉神经系统、视觉神经系统的萌芽,基于以上互联网新现象,2008年9月AIE实验室成员在《互联网与神经学的交叉对比研究》一文中,提出了互联网与脑科学之间的关系和互联网进化的观点,并绘制互联网大脑结构图(见下图):

“互联网将向着与人类大脑高度相似的方向进化,其将具备自己的视觉、听觉、触觉和运动神经系统,也会拥有自己的记忆神经系统、中枢神经系统、自主神经系统。另一方面,人脑至少在数万年以前,就已经进化出所有的互联网功能。不断发展的互联网将帮助神经学科学家揭开大脑的秘密。科学实验将证明大脑中已经拥有Google一样的搜索引擎、Facebook一样的SNS系统、IPv4一样的地址编码系统、华为一样的路由系统……”

2互联网大脑智能的产生

在互联网诞生早期,人们只能通过互联网进行简单的Email通讯,或利用ftp工具上传和下载文件。随着博客、社交网络,以及云计算和物联网等技术的兴起,互联网上数据信息正以前所未有的速度增长和累积。互联网用户的互动、企业和政府的信息发布、物联网传感器感应的实时信息,每时每刻都在产生大量的结构化和非结构化数据,这些数据分散在整个互联网网络体系内,体量极其巨大。这些数据中蕴含了对经济、科技、教育等等领域非常宝贵的信息,这就是互联网大数据兴起的根源和背景。

与此同时,以深度学习为代表的机器学习算法在互联网领域的广泛使用,使得互联网大数据开始与人工智能进行更为深入的结合,这其中就包括在大数据和人工智能领域领先的世界级公司,如百度、谷歌、微软等。2011年谷歌开始将“深度学习”运用在自己的大数据处理上,互联网大数据与人工智能的结合为互联网大脑。

这些现象说明互联网已经开始具备初步的智能并不断增长。由于互联网是由互联网诸多系统或应用组成,譬如电子公告牌、搜索引擎、社交网络、电子邮箱、即时通讯软件(IM)等,这些互联网应用具备或高或低的智力水平,它们的智力水平共同决定了互联网智力水平的高低。衡量互联网智力水平高低的方式主要有两种,第一种是智力水平最高的那个应用决定互联网智力水平;第二种是各互联网应用联合起来,相互弥补对方不足,共同决定互联网智力水平,从实践看,AIE实验室认为第二种方式更能客观的反应互联网的智力水平,因此本文将根据第二种方法对互联网的智力水平衡量进行研究。

3.互联网大脑智商的定义

作为一个庞大的系统,互联网经过近45年的发展,已经包含了成千上万的应用和子系统,由于发展迅速,互联网每天也都在出现新的应用。在进行互联网的智商测试时,如果把所有的互联网应用和子系统都囊括进去,在实践中很难实现。

学习股票指数选取样本企业的方法,我们可以选取普及率高、相对成熟的互联网应用建立互联网智商标准评测库进行测试,互联网智商标准评测库根据互联网的发展定期进行增加或删减。这样可以规避互联网应用过于繁多,同时消失和出现过于频繁的问题。譬如我们可以建立如下类似的互联网智商标准评测库(IA),示例如下:

IA={Google,Facebook,Blogger,Amazon,Yahoo,Youtube,sina,Quora,Wikipedia,Twitter,Baidu}

通过互联网智商标准评测库(IA)的建立,测试整个互联网在某一时间点的智商也就成为可能。进行测试时,一个测试题如果评测库中有一个应用能够通过。则认为整个互联网能够通过该题测试;如果所有应用都无法通过该题测试,则认为整个互联网目前无法通过该测试题。根据以上研究思路,参考前人关于智商的研究成果,本文提出互联网和互联网应用系统的智商定义:

定义一:互联网应用智商IQ(Internet applications),是通过一系列标准测试,测量某一个互联网应用(如电子公告牌、搜索引擎、社交网络、电子邮箱、即时通讯软件等)在测试时间点的智力发展水平,也就是该实时间点该应用的互联网应用智商。

定义二:互联网智商IQ(Internet),是通过一系列标准测试对互联网智商标准评测库(IA)进行测量,将测试结果加权平均后,得出互联网在被测试时间点的智力发展水平,也就是该时间点的互联网智商。

4.互联网大脑智商的公式:

在所有的互联网应用中有两个比较独特,搜索引擎和社交网络,其中搜索引擎本身不产生数据,但索引了互联网其他巨大部分的数据,对搜索引擎进行人工智能化处理,正是代表了网络空间大数据的智能提升,另外一个社交网络,其直接连接了互联网的使用者–人类,随着社交网络上众包,威客等模式的应用,通过经济利益,名誉荣誉等奖励,让社交网络成为互联网问题解决的一个重要场景。可以说社交网络链接的人类用户越多,通过众包,威客等模式解决问题的能力越强。社交网络所代表的网络空间智能化就越高。因此可以把上述定义简化为如下公式:

IQ(互联网)(Internet IQ)=

IQ(搜索引擎(人工智能(大数据))) + IQ (社交网络(众包(互联网用户)))

从上图可以看出,以搜索引擎为起点的百度大脑,谷歌大脑等互联网人工智能系统将进化成为互联网的左大脑,将来自物联网,工业互联网,社交网络积累的互联网大数据进行分类,索引,整理最后转化为有条理,可共享的信息和知识。同时通过机器学习,深度学习等方法提升系统的智力能力,使之能够逐步操控物联网中的传感器,工业互联网中的机械设备进行独立运行,也可以在用户不在的情况下操控社交网络账号进行自动社交反应。

以Facebook,QQ,微信为代表的社交网络正在形成互联网的右大脑。人类通过社交账号交流相互的信息,抒发自己的情感,解答对方的疑问,共享新的知识和智慧。这些信息不断的沉淀下来形成互联网的大数据,供互联网的左大脑整理,挖掘使用。同时互联用户也可以通过社交账号直接操控物联网和工业互联网中的设备。可以与互联网左大脑进行联合控制。

互联网智商(Internet IQ)的公式表达的正是互联网左右大脑的智商组成了互联网的智商,这个智商代表了人类在互联网支持下所能达到的当前最高智商,这个互联网智商伴随着互联网大数据的膨胀。人工智能水平的提高,链接人类数量的增加,众包威客模式的成熟,人类的这个最高智商也会随着时间不断提升。

5.互联网大脑中系统的智商水平

2016年2月,AIE实验室对包括谷歌,百度,小冰在内的6个人工智能系统进行了智商测试,这些互联网人工智能系统也在某种角度代表了互联网的智商:

2016年2月 谷歌 智商 47.28

其中知识的获取能力( 1 0%) 获得 8 分, 知识的掌握能力( 1 5%) 获得 1 5分, 知识的创新能力( 65%) 获得 1 8.84 分, 知识的反馈能力( 1 0%) 获得 5.44分 。

谷歌搜索引擎在前两部分表现优异, 在知识的掌握能力方面获得满分, 体现了其优秀的翻译、 计算、 常识储备能力 。 在知识的获取能力方面也获得 80%的分数, 相较于其他搜索引擎都是得分最高的 。 值得一提的是, 谷歌搜索引擎在知识创新能力方面获得了 29%的分数, 高于其他搜索引 擎 1 0%以上, 知识反馈方面获得 54.4%, 由于国内对谷歌的使用限制, 本文仅使用了谷歌搜索 PC 端进行测试, PC 端不支持语音回复功能, 所以在声音表达方面获得 0 分 。 但经过搜索发现谷歌是具有文字转语音的功能, 期待之后进行测试时会有意外惊喜 。

综上, 谷歌搜索引擎的绝对智商在 2015-2016 年有了突飞猛进的进步, 蝉联榜首,并且拉大了与其他搜索引擎的差距 。

2016年2月 度秘 智商 37.2

度秘是百度在 2015 年世界大会上全新推出,为用户提供秘书化搜索服务的机器人助理。其在广泛索引真实世界的服务与信息的基础上,依托百度搜索与智能交互技术,通过人工智能用机器不断学习和替代人的行为,为用户提供优质服务。

各方面得分情况:知识的获取能力( 10%)方面获得 6 分,知识的掌握能力( 15%)方面获得了 15 分,知识的创新能力( 65%)方面获得了 7.2 分,知识的反馈能力( 10%)获得了9 分。

具体来说,度秘在知识的掌握能力方面表现最好,在常识、计算以及翻译部分都表现优秀,获得了 100%的分数。其次是知识的反馈能力,可以清晰地进行文字和声音的表达但仍然缺乏对复杂图像的表达能力而获得了 90%的分数。度秘的知识的获取能力方面表现正常,可以较好识别文字和声音,但无法扫描图片以及图片上的文字,而获得了 60%的分数。度秘在知识的创新能力方面表现较弱,仅在联想、挑选和发现规律部分获得部分分数,其他方面未有获得分数,故在该部分仅获得 11.1%的分数。

综上,度秘相较于其他搜索引擎的智商得分价高,并且在知识掌握方面获得了满分,说明世界范围的人工智能系统的智商还不断的提升,人工智能机器人在不断的完善。

2016年2月 百度搜索 智商 32.92

各方面得分情况:知识的获取能力( 10%)方面获得 6.8 分,知识的掌握能力( 15%)方面获得 14.25 分,知识的创新能力( 65%)方面获得 2.88 分,知识反馈能力( 10%)获得了 9 分。

具体来说,百度搜索在知识的掌握能力方面表现最好,在常识、计算部分表现优秀,而翻译部分有些许欠缺,获得了 95%的分数,其次是知识的反馈能力,可以清晰地进行文字和声音的表达但仍然缺乏对复杂图像的表达能力而获得 90%的分数。知识的获取能力方面表现正常,可以较好识别文字和声音,在识别图像部分可扫描图片并读取文字但无法根据文字证券回答问题而最终获得 68%的分数。百度搜索在知识的创新能力方面表现较差,仅在猜测和发现规律部分有所分数,仅获得 4.43%的分数。

综上,百度搜索相较于其他搜索引擎的智商得分较高,且对比 2014 年的测试结果有所提升,说明世界范围的人工智能系统的智商提高较为明显,但在知识的创新能力方面仍然有较大改进空间。

2016年2月 搜狗 智商 32.25

其中知识的获取能力(10%) 获得 6 分, 知识的掌握能力(15%) 获得 14.61分, 知识的创新能力(65%) 获得 7.2 分, 知识的反馈能力(10%) 获得 4.44分。

搜狗搜索前两部分均获得较高的成绩, 尤其在知识的掌握能力方面获得的分数最多,获得 97.4%的分数,体现了其优秀的翻译、计算、常识储备能力。知识的获取能力方面获得了 60%的分数, 主要受图像识别的影响, 4 道题均没有有效识别。知识创新能力方面只获得了 11%的分数,尤其在排列、创造、发现能力上均为 0 分。知识反馈方面获得 44.4%, 搜狗搜索不支持语音回复功能,所以在声音表达方面获得 0 分。

综上, 2015 年搜狗搜索的得分水平高于 2014 年,在各项项中均有所提高,但在创新能力、语音表达、图像识别处理等方面需要进一步提高。

2016年2月 微软必应 智商 31.98

各方面的得分情况:知识的获取能力(10%)方面获得 6 分,知识的掌握能力(15%) 方面获得 13.86 分, 知识的创新能力(65%) 方面获得 7.2 分, 知识的反馈能力(10%)上获得 4.92 分。

必应搜索在知识的获取能力及知识的掌握能力方面获得较高的分数, 尤其在知识的掌握能力上表现突出, 获得 92.4%的分数, 体现了优秀的翻译、 计算、 常识储备能力。 知识的获取能力方面获得了 60%的分数, 主要是由于其不能有效识别图像并提供正确答案。 知识创新能力方面只获得了 11%的分数, 而且得分的方面也只能反馈答案, 没有针对性。 知识反馈能力方面仅获得 44.4%的分数, 必应在不具备语言回复的功能,所以该项没有得分。

综上, 2015 年必应搜索的得分水平高于 2014 年,在各项项中均有所提高,但在创新能力、语音表达、图像识别处理等方面需要进一步提高。

2016年2月 微软小冰智商 24.48

“微软小冰” 是微软(亚洲) 互联网工程院在 2014 年 5 月 29 日发布一款人工智能伴侣虚拟机器人。

各方面的得分情况: 知识的获取能力(10%) 方面获得 6 分, 知识的掌握能力(15%) 方面获得 12 分, 知识的创新能力(65%) 方面获得 3 分, 知识的反馈能力(10%)上获得 3.48 分。微软小冰在知识的掌握能力方面表现的最好, 获得了 80%的分数, 其次是知识的获取能力。 知识的反馈能力方面表现处于正常水平, 由于不支持语音反馈导致, 并且在图像反馈方面的能力也较差。 知识的创新方面表现的相较于其他搜索引擎较差。

综上,微软小冰相较于其他搜索引擎智商得分较低,但相比于 2014 年仍为较高水平, 说明世界范围的人工智能系统的智商提高较为明显。 但在用户使用功能的方便性上希望可以进一步优化, 能够直接获得完整功能, 让客户快速获得有用信息。 当然, 也是受到这方面因素影响, 对小冰的测试结果存在低估, 之后会对其全部解锁的功能再次测量。

苹果SIRI2月 智商 23.94

各方面得分情况:知识获取能力( 10%)获得 6 分,知识的掌握能力( 15%)获得 10.5分,知识的创新能力( 65%)获得 1.44 分,知识的反馈能力( 10%)获得 6 分。

具体来说, Siri 在知识的掌握能力方面表现最好,在常识、计算部分都有优秀表现,但缺乏翻译功能,获得了 70%的分数。其次为知识的获取能力和反馈能力部分,皆获得了 60%的分数,其中在知识的获取能力方面,在识别文字和声音部分获得满分,但无法扫描图片故未获得识别图片的分数,在知识的反馈能力方面, Siri 可以进行文字和声音的表达但无法给予图像的表达。知识的创新能力部分则表现最差,仅在发现规律部分获得部分分数,故只获得 2.2%的分数。

综上, Siri 相较于其他搜索引擎的智商得分较低,在知识的掌握、获取以及反馈能力部分皆有改进空间,而在知识的创新能力部分的较大欠缺表明人工智能系统在创新能力方面仍然有较大进步空间。


来源:人工智能学家

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