Как можно измерить EQ программы AI?

Может ли программа ИИ иметь EQ (эмоциональный интеллект или эмоциональный фактор)?

Другими словами, можно ли измерить эквалайзер программы ИИ?

Если EQ более проблематично измерить, чем IQ (по крайней мере, со стандартным подходом для программ как для людей, так и для программ ИИ), то почему это так?

Ответ на ваш вопрос «В принципе, да» - в его наиболее общем виде, тестирование эквалайзера - это всего лишь частный случай теста Тьюринга («Как бы вы к этому относились ...?»).

Чтобы понять, почему значимые тесты эквалайзера могут быть затруднены, рассмотрите следующие два возможных теста:

В одной из крайностей сложности фильм «Бегущий по лезвию лезвия», как известно, показывает тест на различение человека и андроида на основе ответов на эмоционально заряженные вопросы.

Если вы попытаетесь задать эти вопросы (или даже гораздо более простые) современному чат-боту, вы, скорее всего, быстро придете к выводу, что не разговаривали с человеком.

Проблема с оценкой эквалайзера состоит в том, что чем более эмоционально сложен тест, тем более общей должна быть система ИИ, чтобы превратить входные данные в содержательное представление.

В другом крайнем случае из вышесказанного, предположим, что тест EQ был сформулирован чрезвычайно структурированным образом со структурированным вводом, предоставленным человеком. В таком случае успех в «тесте эквалайзера» на самом деле не основывается на реальном мире.

В эссе, озаглавленном «Неискоренимый эффект Элизы и его опасности», Дуглас Хофштадтер приводит следующий пример, в котором программа ACME (а не Хофштадтер) претендует на «понимание» аналогии.

Здесь компьютер узнает о парне по имени Слагго, который везет свою жену Джейн и своего хорошего друга Бака в бар, где все идет своим чередом, и Джейн забеременеет от Бака. У нее есть ребенок, но она не хочет его, и поэтому, с помощью мужа, она топит ребенка в реке, таким образом, «аккуратно решая» проблему «Бэмби».

Эта история представлена ​​ACME в следующей форме:

ql: (neglectful-husband (Sluggo))
q2: (lonely-and-sex-starved-wife (Jane-Doe))
q3: (macho-ladykiller (Buck-Stag))
q4: (poor-innocent-little-fetus (Bambi))
q5: (takes-out-to-local-bar (Sluggo Jane-Doe Buck-Stag))
...
q11: (neatly-solves-the-problem-of (Jane-Doe Bambi))
q12: (cause (ql0 q11))

Предположим, что программу спросили, было ли поведение Джейн Доу моральным. Сложные сложные эмоциональные понятия, такие как «пренебрежительное», «одинокое» и «невинный», здесь просто предикаты, недоступные для ИИ для более глубокого интроспективного исследования. Их так же легко можно заменить на такие ярлыки, как «bling-blang-blong15657».

Таким образом, в одном смысле, отсутствие успеха в тесте EQ с любой глубиной указывает на общую проблему, с которой в настоящее время сталкивается ИИ: неспособность определить (или научиться иным образом) осмысленные представления тонких сложностей человеческого мира, что намного больше сложнее, чем возможность распознать видео о кошках.