这几天百度的人工智能在《最强大脑》击败“水哥”王昱珩，再次引发了人们对于人工智能的热议。然而人工智能在人脸识别的比赛中击败水哥，还远远称不上“最强大脑”，因为模式识别只是人工智能的第一步。下一步，是像人一样观察和理解这个世界。
今天『量子位』就讲一个科学家进一步缩短计算机和人脑之间鸿沟的故事。不过，在继续之前，先考一考大家，下面这道题答案是什么？我们放在最后揭晓。
我们先来说正经事儿。
最近，美国西北大学的一个团队研发了一个新的人工智能计算模型，这套系统在智商测试中，已经表现出人类的水准。这项工作的重要意义在于，推动了人工智能更好的看到和理解这个世界，就像每一个普普通通的人那样。
“这个人工智能在智商测试中的表现，超过了大部分的美国成年人”，西北大学人工智能博士Ken Forbus说，“大家面对的是同样的难题”。
西北大学的新计算模型构建于CogSketch，这是一个以前由Forbus实验室开发的人工智能平台。这个平台具有解决视觉问题和理解草图的能力，并且能够提供即时、互动的反馈。CogSketch还引入了一个类比的计算模型，基于西北大学心理学教授Dedre Gentner的结构映射理论。 去年Gentner因为这个理论获得David E. Rumelhart奖。
这个模型基于认知科学理论，可以让人工智能更像人类，甚至做出道德选择。新的模型称为结构映射引擎(SME)，能够通过类比解决问题。
西北大学McCormick工程学院的Forbus，以及前西北大学博士后心理研究院Andrew Lovett共同开发了这套人工智能。
解决复杂视觉问题的能力，是人类智力的标志之一。开发具有这种能力的人工智能系统，不仅为视觉推理中的符号表示和类比的重要性提供了新的证据，而且可能缩小了计算机和人类认知之间的差距。
Forbus和Lovett开发的人工智能系统不单可以通过建模解决一般的视觉问题，他们还特别用瑞文标准推理测验来测试这套系统的观察及思维能力。
瑞文标准推理测验，是一种纯粹的非文字智力测验，广泛应用于无国界的智力/推理能力测试。这个测验属于渐近性矩阵图，整个测验一共有60张图组成，由5个单元的渐进矩阵构图组成，每个单元在智慧活动的要求上个不相同。
总的来说，矩阵的结构越来越复杂，从一个层次到多个层次的演变，要求的思维操作也是从直接观察到间接抽象推理的渐进过程。
也就是在这样的一个测试中，Forbus和Lovett开发的模型，表现超出普通美国人。
“瑞文测验是考察流体智力，例如抽象思维、推理、模式识别、解决问题和辨别关系的最佳方式”，目前供职于美国海军研究院的Lovett表示。
流体智力是一种以生理为基础的认知能力，如知觉、记忆、运算速度、推理能力等。流体智力是与晶体智力相对应的概念，流体智力随年龄的老化而减退。而晶体智力则并不随年龄的老化而减退，晶体智力主要指学会的技能、语言文字能力、判断力、联想力等。
使用和理解复杂关系表征的能力是高阶认知的关键。关系表示连接实体和想法，例如“时钟在门上方”或“压力差导致水流动”。这些类型的比较对于制定和理解类比是至关重要的，人类用它们来解决问题，衡量道德困境，并描述他们周围的世界。
例如Google旗下的AlphaGo等人工智能系统，都是建立在深度学习的基础之上，深度学习是让电脑通过大量数据寻找规律。相比之下，人类（包括基于SME的系统）通常能够从少得多的案例中成功进行学习。
“目前大多数的人工智能研究都集中在视觉领域，例如识别或者标记场景中有什么，而不是推理”，Forbus说， “但是识别只有在支持后续推理的情况下才有用。我们的研究为更广泛地理解视觉推理提供了重要的一步”。
好啦，开头测试题的答案，就是：D。你答对了么？
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