Искусственный интеллект превзошел человека в тесте на абстрактное мышление

Ученые создали новую вычислительную модель, которая справляется с тестом на интеллект на уровне взрослого человека.

Об этом сообщил N+1 со ссылкой на журнал Psychological Review.

Ученые считают, что одной из ключевых особенностей человеческого мышления является способность находить визуальные аналогии. Поэтому исследователи создали вычислительную модель, которая способна пройти тест Рейвена. Он оценивает уровень интеллекта человека, его способности к абстрактному мышлению и умение находить зрительные аналогии.

В рамках теста участнику предлагается несколько блоков заданий с возрастающей сложностью. Каждое задание представляет собой таблицу с фигурами, логически связанными между собой. Испытуемому необходимо «уловить» эту связь и дополнить таблицу недостающим элементом.

В основе модели авторов лежит система CogSketch и алгоритм структурного отображения Structure mapping engine (SME). Платформа CogSketch была создана в лаборатории ученых в прошлом году, и она используется для обработки входных данных. Система способна понимать пространственные отношения между объектами на двумерном изображении, однако у нее нет собственного полноценного «зрения».

Для того, чтобы модель решала задачи теста Рейвена, исследователи самостоятельно разделяют рисунок на отдельные объекты, обозначая границы между ними. CogSketch определяет взаимное положение фигур в пространстве, их ориентацию и топологию. Модель SME продолжает работу CogSketch. Она попарно сравнивает объекты и ищет между ними сходства и отличия, после чего, основываясь на этих данных, генерирует ответ.

Авторы тестировали систему искусственного интеллекта на стандартном тесте Рейвена из 60 заданий. Она справилась с 56 вопросами, показав результат «выше среднего» по нормам, принятым в США в 1993 году.

Работу системы сравнивали с результатами теста студентов Северо-западного университета. В эксперименте участвовали 42 человека в возрасте от 18 до 22 лет, которые решили 36 задач на компьютере. В среднем, студенты смогли выполнить 30 из 36 заданий, что сопоставимо с 54 верными ответами в полной версии теста.

Ученые выявили, что модель решает задания не хуже 75% взрослых американцев, и это лишь доказывает, что она удачно имитирует некоторые характеристики человеческого мышления.

По мнению ученых, способность понимать сложные отношения между изображениями является ключевой для более высокого уровня познания. Она необходима для того, чтобы делать и понимать аналогии, которые люди используют для решения простых задач, моральных дилемм, а также для описания окружающего мира.