MIST - это количественный критерий человечности, состоящий из ~ 80 тыс. Предложений, таких как:
Кто-нибудь из AI пытался пройти этот тест до настоящего времени?
Да, хотя насколько полезным может быть этот ИИ - это совсем другой вопрос.
mpgac - это «минимально интеллигентный AGI», обученный по GAC-80K корпусу вопросов MIST. В результате он должен быть в состоянии «минимально» пройти этот тест. Тем не менее, обучение на корпусе GAC-80K, очевидно, делает его недостающим для каких-либо практических целей. От README:
Очевидно, что он должен быть способен генерировать минимально интеллектуальный сигнал только тогда, когда задаются обычные вопросы общего характера, такие как изображенные выше, с использованием вопросов, которые имели бы смысл для обычного человека в период между 2000 и 2005 годами. Об экспертных знаниях или текущих делах, связанных с вопросы, которые он должен выполнить не лучше, чем шанс.
Смысл mpgac в том, чтобы сравнить его с другими ИИ, которые могут быть построены для прохождения этого теста. Или, как писатель написал в README:
При сканировании неба, как мы можем определить, являются ли обнаруженные радиосигналы от интеллектуального источника, или это просто фон или шум датчика?
В идеале вы хотели бы создать программу, которая "лучше", чем mpgac. Во многом так же, как ELIZA может рассматриваться как базовая линия для теста Тьюринга, mpgac является базовой линией для теста MIST.
GitHub-репо mpgac (а также корпус GAC-80K) доступен здесь .
Я считаю , что это именно тот вид теста , где Дуга Ленат в сус бы сделать очень хорошо в? Но я не могу ответить на вопрос: сколько из этого корпуса может ответить правильно? Наверное, довольно много! (и сколько людей может пройти это испытание? вероятно, не все из них, но многие могут ...)
[но считается ли цикл ИИ? наверное нет ... так что я могу быть не в тему. Но, по-моему, эта база данных должна быть включена в любой ИИ, который достигает своего рода «интеллекта» ...]