AI効果は知能の悪いテストによって引き起こされますか？

ウィキペディアによると ...

AI効果は、見物人が人工知能プログラムの動作を、それが本当の知能ではないと主張することによって割り引いたときに発生します。

Pamela McCorduck氏は、次のように書いています。「人工知能分野の歴史の一部として、誰かがコンピューターに何かをさせる方法を見つけるたびに、優れたチェッカーをプレイし、単純だが比較的非公式な問題を解決します」と批評家の合唱がありました。 「[1] AI研究者のロドニー・ブルックスは、「その一部を見つけ出すたびに、それが不思議なことをやめます。 『ああ、それは単なる計算だ』と言っています」[2]

ウィキペディアのページでは、見物人がAIプログラムを「割引」する理由を説明できるいくつかの異なる理由を提案しています。ただし、これらの理由は、人間がAIプログラムの動作を「割引き」する際に間違いを犯していること、およびこれらのAIプログラムが実際にはインテリジェントである可能性があることを示唆しているようです。人間が間違いを犯しているが、AIプログラムの振る舞いを「割引き」しているのではないという別の議論をしたいと思います。

次の状況を考えます。Xを実行できるマシンを構築したい（Xは、インテリジェンスのようないくつかの特性です）。マシンにそのX基準があるかどうかを直感的に評価できます。しかし、私はXが実際に何の良い定義がありませんです。私ができることは、何かにXがあるかどうかを識別することだけです。

しかし、Xを持っている人ならYもできると思います。ですから、Yができるマシンを作れば、きっとXを備えたマシンができました。

Yを実行できるマシンを構築した後、自分のマシンにXがあるかどうかを調べます。したがって、私のマシンにはXがありません。Yを実行できるマシンはかっこいいですが、本当に欲しいのはXを備えたマシンです。描画ボードに戻って、Xに到達するための新しいアイデアを考えます。

ホワイトボードに数時間書いた後、私はXを持っている人がZを行うことができることに気づきました。もちろんです！私はZを実行できる新しいマシンを構築しようとしています。Zを実行できる場合は、Xが必要です。

Zを実行できるマシンを作成した後、Xがあるかどうかを確認します。そして、私は製図板に戻り、サイクルが繰り返され、繰り返されます...

基本的に、人間はプロキシ測定を介してエンティティにインテリジェンスがあるかどうかを判断しようとしていますが、これらのプロキシ測定は潜在的に欠陥があります（実際にインテリジェンスを持たなくてもこれらのプロキシ測定を満たすことができるため）。インテリジェンスを定義し、それを正確に測定できるテストを設計する方法を知るまでは、インテリジェンスを備えたマシンを構築することはほとんどありません。つまり、AI効果が発生するのは、人間がプログラムを「インテリジェント」ではないと見なすためではなく、人間が「知性」を定義する方法を知らないためです。

この引数は有効ですか、それとも正しいですか？そうでなければ、なぜでしょうか？

ほぼ正しいと思います。しかし、その知性を定義するのは難しいことではありません。私の意見では、それは単純です。AがBよりも少ないステップで目的を達成する場合、AはBよりもインテリジェントです。これは、機能的/アルゴリズム的な効率です。

定義するのが難しいのは人間の知性です。

しかし、誰かが「いいえ、Xは本当の知性ではない」と言うとき、彼らが意味することは、それが私たちが本当の人間の知性と見なすものを満たさないということです。

したがって、人々がマシンインテリジェンスで新しく驚くべき発見を無視するのは、それが彼ら自身の方法で驚くべきものではないからではなく、それらの発見は、知能を示している間、実際には人間の知能を複製していないからです。 「それは本当にインテリジェントではない」と言います。

実際、私たちは人工知能の科学において、アルゴリズム的に言えば、人工人間知能（AHI）からはかなり離れています。

補足：面白いのは、人工知能の科学を単に「知能の科学」と呼んでいないことです。必要に応じて「人工」修飾子を追加すると、人工が暗黙的にエミュレートするもの、つまり人間の知能に科学が結び付けられます。言い換えれば、「人工知能」は、定義により、単なる「知性」のより一般的な科学よりも、人工知能によって人工的に作られたものに、より具体的でなければなりません。