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最典型的例子就是图像识别里的“识别猫”。假设一个AI平时训练时,看的都是“正常的猫”——比如不戴任何装饰、成年的家猫,它能准确认出来。但现实里的猫千奇百怪:有的猫戴了小帽子,有的猫是刚出生的小猫崽,有的猫还穿了小衣服,还有的猫毛发颜色特别罕见。
要是这个AI遇到“戴帽子的猫”就认不出来,说“这不是猫”;看到小猫崽也犹豫,说“这可能是别的小动物”,那它的“智商”就不行。反之,要是不管猫戴不戴帽子、是大是小、穿不穿衣服,它都能准确说“这是猫”,那就说明它能适应不同场景下的变化,“智商”更高。
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为啥这个标准重要?因为现实世界里没有“一成不变的任务”。比如语音识别,你平时说话可能很清楚,但感冒时声音沙哑,或者在嘈杂的菜市场说话,AI要是只能识别你清晰的声音,一遇到杂音或声音变化就出错,那它在实际生活里根本不好用。能适应变化,才说明AI的能力更“抗打”。
(三)基础标准:能不能少犯错
不管干啥活儿,犯错少的肯定比犯错多的“靠谱”,AI也一样。“少犯错”是衡量AI“智商”的基础标准,尤其是在那些对准确性要求高的任务里,比如写文章、做数据分析、识别危险品等。
就说AI写文章吧。现在有很多AI能帮人写文案、写报告、写小说。衡量这些AI“智商”的一个简单办法,就是看它写出来的内容里有没有错。比如有没有错别字?“的、地、得”用得对不对?句子是不是通顺?逻辑有没有问题?
比如AI A写的文章,从头到尾没一个错别字,句子通顺,逻辑也清晰——说“夏天适合去海边”,后面能接着说“海边能吹海风、踩沙滩,还能游泳”,前后能对上。AI B写的文章,时不时出现“夏夫”“海宾”这种错别字,句子还经常不通顺,比如“夏天适合去海边,因为冬天很冷”,逻辑完全混乱。那很明显,AI A犯错少,“智商”更高。
再比如AI做数据分析。要是AI处理数据时,经常算错数字,或者把“销售额”和“利润”搞混,得出的结论都是错的,那这个AI根本没法用。少犯错,才能保证AI输出的结果有价值,这是“聪明”的基本要求。
三、为啥AI“智商”不能跟人类智商比?差在“通用”和“专用”
很多人总喜欢把AI“智商”和人类智商放一起比,觉得“AI能写文章,比小学生聪明”“AI算得快,比大人智商高”,其实这都是误解。之所以不能比,核心原因是:人类智商是“通用能力”,AI“智商”是“专用能力”,两者根本不是一个类型的“聪明”。
(一)人类智商:啥都能干的“万能选手”
咱们人类的智商,是一种综合的、通用的能力。一个正常的成年人,既能算数,又能画画,还能聊天、做饭、修家电;就算是小学生,也能同时完成“算数学题、背语文课文、画简笔画、跟同学玩游戏”这些不同的任务。
比如你早上起来,先算一下“今天带多少钱够花”(算数能力),然后给家人留一张纸条,写清楚“中午的菜在冰箱里”(文字表达能力),出门后遇到邻居,能跟人家打招呼聊天(沟通能力),到公司后,还能设计一张宣传海报(审美和设计能力)。这些完全不同的任务,你都能应对,这就是人类智商的“通用性”——不局限于某一件事,能处理各种场景。
而且人类的学习能力也很强,比如你之前不会修电脑,看了教程之后慢慢就会了;之前不会做蛋糕,跟着学几次也能上手。这种“学新东西、跨领域做事”的能力,是人类智商的关键特点。
(二)AI“智商”:只干一件事的“偏科选手”
AI就不一样了,它的“智商”特别“偏科”,只能干某一件特定的事,在这件事之外,它可能比三岁小孩还“笨”。简单说就是“一招鲜,吃遍天”,但换个领域就“歇菜”。
最典型的例子就是ChatGPT和计算器。ChatGPT是现在很火的AI,能写文章、聊八卦、回答各种问题,看起来特别“聪明”。但要是让它算一道数学题,比如“×6789”,它很可能算错——要么结果差得远,要么中间步骤出错。你想啊,这么简单的乘法,小学生只要认真算都能算对,但ChatGPT就不行,因为它的“智商”主要集中在“语言处理”上,算数不是它的强项。
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