0.背景随着2016年AlphaGo战胜人类围棋冠军李世石，人工智能在全球范围内迅速发展，人工智能威胁论也被广泛传播。 与此同时，智能产品蓬勃发

 

0.背景随着2016年AlphaGo战胜人类围棋冠军李世石，人工智能在全球范围内迅速发展，人工智能威胁论也被广泛传播 与此同时，智能产品蓬勃发展、层出不穷 人工智能能否超越人类？ 这些智能产品的智能化水平如何？ 回答这些问题需要定量的方法来检验智能系统的发展水平。

自1950年图灵测试提出以来，科学家们在人工智能发展的评估体系方面做了大量的工作 1950年，图灵提出了著名的图灵实验，通过问题和人类判断来判断计算机是否具有与人类相同的智能 图灵测试作为应用最广泛的人工智能测试方法，并不测试人工智能的智能发展水平。

它只是决定了智能系统能否与人类智能相同 它还受到太多人为因素的干扰，对裁判和受试者的依赖程度很高 测试人员的主观判断，所以有些人经常在没有严格验证的情况下声称自己的程序通过了图灵测试2015年3月24日，《美国国家科学院院刊》（PNAS）发表论文，提出了一种新的图灵测试方法“视觉图灵测试”。

该测试方法用于提高计算机的图像认知能力进行深度评估2014年，美国佐治亚理工学院教授Mark O. Riedl认为，智力的本质在于创造力 他设计了一个名为 Lovelace 2.0 版的测试 Lovelace 2.0的测试范围包括：虚拟故事创作小说、诗歌创作、油画和音乐等。

在解决人工智能的定量测试问题时，包括图灵测试在内的各种解决方案仍然存在两个问题：第一，这些测试方法没有形成统一的智能模型，并以此为基础进行分析来区分智能 多个类别 导致无法对包括人类在内的不同智能系统进行统一测试； 其次，这些测试方法无法定量分析人工智能，或者只能定量分析某一方面的智能，但这个系统达到了人类智能的百分之多少？ 上述研究并未涉及速度与人类智力发展速度的比率。

针对这些问题，研究团队提出：根据评估目的的不同，评估智能系统智能水平的智商分为三类，即：智能系统的通用智商、服务智商和价值智商 下面的内容将详细阐述这三类智商的理论基础、详细定义和评估方法1、理论基础：标准智能系统和扩展冯诺依曼架构。

评估智能系统（包括人类和人工智能系统）的智力能力存在两个重要挑战：第一，目前人工智能系统没有统一的模型； 第二，人工智能系统与以人类为代表的生物体之间的关系，目前还没有统一的模型可供比较针对这一问题，2014年，中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心、未来智能实验室研究团队成员刘锋、石勇、刘英提到了von诺伊曼结构和David Wexler人类智力模型、知识管理领域的DIKW模型体系等。

提出一种“标准智能模型”来统一描述人工智能系统和人类的特征和属性，将任何智能体视为一个“知识获取、掌握、创新、反馈”的体系基于该模型与冯诺依曼架构的结合，可以形成扩展的冯诺依曼架构 与冯·诺依曼架构相比，该模型增加了创新和创造功能，即可以基于现有知识发现新的知识元素。

和新的规则，以便它们可以进入内存供计算机和控制器使用，并通过输入/输出系统与外界交互 第二个增加的是能够知识共享的外部知识库或云存储，而冯·诺依曼架构的外部存储只服务于单个系统 扩展的冯·诺依曼架构将在构建人工智能的智商方面发挥重要作用。

2. 智能系统三种不同IQ的定义2.1 AI通用智商的提议基于标准智能模型，研究团队建立了AI IQ测试量表，对Google、Siri、百度、Bing等50多个人工智能系统以及6岁、12岁、18岁人群进行了AI IQ测试分别于2014年和2016年。

测试 从测试结果来看，谷歌、百度等人工智能系统的性能较两年前已有较大提升，但与6岁儿童仍有一定差距

应该说，上述AI IQ测试就是为了解决AI能否超越人类智力的问题而进行的 这项研究将包括机器人、AI软件系统、人类、动物和其他生物在内的每一个智能系统都视为平等的智能，并观察它们在与自然和其他智能主体的交互中所表现出的智能水平。

人工智能通用智商的定义如下：在标准智能模型的基础上，为了解决“评估各个智能系统发展水平”的问题，将每个智能系统视为平等的智能，对其智能评价得分通过统一的AI IQ测试量表形成，可以称为AI系统的人工智能通用智商（AI G IQ）。

2.2. AI服务IQ提案在实践中我们发现，除了少数AI系统是为了科学实验而产生、不为人类提供辅助服务外，其他大多数AI系统都是为了更好地为人类服务而创建的，它们的智能也主要体现在处理过程中为人类服务，智能水平越高，就越能为人类提供服务。

在这种情况下，如果用人工智能的通用智商标准来评估，显然会与产品最初创建的目的存在显着差异 这就需要我们根据此类人工智能系统的特点和标准智能模型来选择与服务相关的指标进行评估这些指标与AI通用的智商评估指标相关，但又存在较大差异。

包括法律、伦理和道德对人工智能的约束也应该放在智能系统服务智商上 而不是放在智能系统的通用智商上人工智能通用智商的定义：基于标准智能模型，为了回答“智能系统如何更好地服务人类？”的问题，对智能产品服务过程中体现的智能水平进行测试，并进行智能评价分数形成。

可以称为AI系统的服务智商（AI S IQ）2.3. AI价值IQ提案为人类提供服务或支持工作的人工智能系统，往往由不同的公司和企业提供相应的智能产品 例如，智能音箱包括亚马逊、百度等品牌，智能聊天机器人包括科大讯飞、苹果Siri等，由于它们是由不同公司制造并执行相同或相似的功能。

每个公司的成本或者售价也会有所不同 服务智商与成本或价格之间的关系将对消费者购买智能产品产生重要影响

人工智能价值智商的定义：基于标准智能模型，为了帮助用户判断需要多少经济成本才能获得智能系统的智能能力，除以智能系统的服务智商形成的智能评价分数由系统的销售价格可以称为AI系统的价值智商（AI V IQ）。

3、智能系统通用智商和服务智商测试量表设计3.1. 智能系统通用智商测试量表为了解决人工智能能否超越人类智能的问题，从2014年开始，本文研究人员根据标准智能模型，将智能分为“知识获取、掌握、创新和反馈”四类能力。

在这四个类别下，又进一步细分为15个小分类能力，从更多维度评价AI和人类智能 这15个小类分别是：图像、文字和声音的识别和输出、常识、计算、翻译、排列、创造、选择、猜测、发现等能力 每个子类别都有不同的权重。

2017年，根据人工智能的发展和智能的最新研究 研究团队从测试分类和分类权重上调整了AI通用智商评估量表 主要调整为：1.动态图像识别能力，2.情绪识别与表达能力，3.敌我识别能力，4.伪装真实意图能力，5.实现移动能力定位，6.改造世界的能力。

此外，在常识和创造力的测试上也做了更细致的工作

设智能系统的一般智商为IQAIG，FGi为二级评价指标项的得分，WGi为二级评价指标项的权重，N为评价指标项的数量 因此，智能系统的通用IQ公式如下：3.2. 智能系统Service IQ测试量表目前存在大量的智能系统，如聊天机器人、智能搜索引擎、智能音箱、智能手机、智能汽车、智能洗衣机、智能冰箱等，它们大多作为商品服务于人类的某种需求。

这些智能系统可以称为智能产品在标准智能系统和扩展冯诺依曼架构下，细化了它们共同的智能特性，并根据不同的业务需求，形成了如下智能系统服务智商测试量表 该服务智商测试量表主要突出以下几个方面1、感知周围智能系统和用户身份的能力。

2、与互联网云交互的能力3.能够向用户实时显示其内部状态并在发生故障时提供支持4. 遵守当地法律和道德为人类服务的能力5. 在危险情况下保护用户和其他人的能力6. 使用自身能量并自动补充能量的能力智能系统的服务智商为IQAIS，FSi为二级评价指标项的得分，WSi为二级评价指标项的权重，N为评价指标项的数量。

因此，智能系统的服务智商公式如下：作为智能产品服务智商的标准量表，为了尽可能全面地覆盖不同类型的智能产品，在设计智能产品服务智商测试量表时，四个测试量表分别是知识获取、掌握、创新和反馈 在为同款智能产品留接口方面：。

知识获取分类中新增“其他”信息输入方式，以评估智能产品新的知识输入方式 在知识的掌握上，加入“专业常识”来评价智能产品在不同领域的专业技能 在知识输出能力中，增加了其他输出能力，以评价智能产品在知识输出方面的新方式。

3.3 AI值IQ的形成方法根据智能系统AI价值智商（AIVIQ）的定义，如果智能系统作为服务人类的产品出售，则设该智能系统的服务智商为AISIQ，则该智能产品的公开售价为P，形成智能系统的价值IQ 公式如下：。

IQAIV=(IQAIS/p)*1004. 总结通过人工智能三商，认为智能系统根据不同的用途和评估目标，可以具有三种不同的智能水平评价方法以及由此衍生出的三类智商：AI通用智商、AI服务智商和AI价值智商，其中从2014年开始就有论文对AI的通用智商进行了深入研究，通过AI系统和人类的联合评估，分析了Google、SiRi、百度等的通用智商与人类的差异。

本文新提出的AI服务智商和AI价值智商为评估智能产品的智能水平提供了理论分析和实现方法 后续工作将基于AI服务智商量表，针对特定智能产品，如智能音箱、智能手机、智能汽车、智能洗衣机、智能冰箱等，开展其AI通用智商，服务智商和AI价值智商评估工作。

关于未来智能实验室未来智能实验室是通过人工智能智能发展水平（IQ）、互联网（城市）云脑架构等研究，探索人工智能、脑科学和互联网未来发展趋势的产业学术研究平台人工智能科学家与科学院相关机构共同成立 重点方向：1、评估人工智能发展水平和智能系统的AI智商，建立标准智能模型来评估智能产品的AI智商。

2、以互联网、脑科学、人工智能为基础，建立互联网云大脑和城市云大脑架构，以此为基础开展未来技术发展趋势以及智慧城市和产业的智能化建设研究 （网站：）

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