AIプログラムにEQ（感情的知能または感情的商）を含めることはできますか？
つまり、AIプログラムのEQを測定できますか？
EQがIQよりも測定するのに問題がある場合（少なくとも人間とAIの両方のプログラムに標準的な適用がある場合）、なぜそうなのですか？
回答:
あなたの質問への答えは「原則的にはい」です-それは最も一般的な形式では、EQテストはチューリングテストの特定のケースにすぎません（「どのように感じますか...？」）。
意味のあるEQテストを実現するのが難しい理由を確認するには、次の2つの可能なテストを検討してください。
極端な複雑さで、映画「ブレードランナー」は、感情的に満たされた質問への応答に基づいて、人間とAndroidを区別するテストを有名に示しています。
これらの質問（またはもっと単純な質問）を現代のチャットボットに尋ねてみた場合、人と話していなかったとすぐに結論付けられるでしょう。
EQの評価の問題は、感情的に洗練されたテストほど、入力を意味のある表現に変えるためにAIシステムがより一般的になる可能性が高いことです。
上記とは反対に、EQテストが非常に構造化された方法でフレーズ化され、構造化された入力が人間によって提供されたとします。このような場合、「EQテスト」での成功は、実際には根拠がありません。
「根絶できないエリザ効果とその危険」という題名のエッセイで、ダグラスホフスタッターは次の例を示しています。この例では、ACMEプログラムは（ホフスタッターではなく）アナロジーを「理解」すると主張しています。
ここでコンピュータは、妻のジェーンと親友のバックをバーに連れて行って、物事が自然な流れをたどり、ジェーンがバックによって妊娠するようになる、スラグゴという名前の仲間について学びます。彼女は赤ん坊を持っていますが、それを望んでいません。そのため、彼女は夫の助けを借りて、川で赤ん坊を溺死させ、それによりバンビの「きちんと「問題」を解決しました。
このストーリーは、次の形式でACMEに提示されます。
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))
プログラムがジェーンドゥの行動が道徳的であるかどうか尋ねられたとしよう。「怠慢」、「孤独」、「無実」などの複雑な複合感情概念は、ここでは単に述語であり、より詳細な内省的調査のためにAIで利用することはできません。それらは、「bling-blang-blong15657」などのラベルで簡単に置き換えることができます。
つまり、ある意味では、EQテストで何らかの深さでの成功がないことは、現在AIが直面している一般的な問題を示しています。人間の世界の微妙な複雑さの意味のある表現を定義（または学習）できないことは、はるかに多いことです。猫の動画を認識できるよりも複雑です。