七七笔趣阁

ai的“智商”咋算？别拿人类标准瞎比（第2页）

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。

反过来，计算器也是一种简单的AI，它算“×6789”那叫一个快、一个准，几秒钟就能出结果，而且绝对不会错。但你要是让计算器写一篇短文，比如“我的周末生活”，它根本做不到——屏幕上只能显示数字，连文字都打不出来，更别说写文章了。因为计算器的“智商”只在“算数”上，语言表达跟它没关系。