قام عدد من الباحثون في شركة ديب مايند DeepMind التابعة لشركة «جوجل» بتدريب أنظمة التعلم الآلي على اجتياز اختبارات الذكاء IQ والتي صممت لقياس عدد من مهارات التفكير، من أجل إثبات قدرتها على التفكير في المفاهيم المجردة، لتصبح بذلك أنظمة الذكاء الاصطناعي قادرة على التفكير المجرد على غرار البشر وبناء عليه يمكن التفكير ووضع حلول للمشكلات.
وتركز النماذج القائمة على الشبكات العصبية بهدف تحقيق نتائج مذهلة في حل مشاكل التعلم الآلي، أما إثبات قدرتها على التفكير في المفاهيم المجردة فقد أثبت أنه صعب على مدار الأيام، ولكن اليوم قد تجاوز الذكاء الاصطناعي هذه المشكلة من خلال التدريب على اختبارات الذكاء IQ.
وتتضمن الألغاز الموجودة في الاختبار سلسلة من الأشكال العشوائية، والتي يحتاج المشاركون إلى دراستها لتحديد القواعد التي تكمل هذا النمط، وبمجرد أن يتم وضع قواعد اللغز يجب أن يكونوا قادرين على اختيار الشكل التالي بدقة في التسلسل.
واستخدم باحثو ديب مايند الألغاز المعروفة باسم اختبار مصفوفات ريفن المتتابعة Raven Progressive Matrices، طُورت هذه الاختبارات أساسًا بواسطة جون سي ريفن John C. Raven في 1936، حيث يطلب من المشاركين في الاختبار أن يتعرفوا على العنصر المفقود الذي يكمل النمط، وتظهر الكثير من الأنماط في أشكال مصفوفات، وقد قامت المصفوفات بقياس قدرة المشاركين على فهم المعنى من البيانات المعقدة أو المربكة.
وتمكن الباحثون من تطوير نظام برمجي مصمم خصيصا لهذه المهمة وقادر على توليد مصفوفات فريدة لتطبيق هذا الاختبار على أنظمة الذكاء الاصطناعي، ثم دربوا أنظمة الذكاء الاصطناعي على حل هذا الاختبار، وكانت النتيجة أن أنظمة الذكاء الاصطناعي حققت نسبة دقة تصل إلى 63 في المائة في حل ألغاز اختبار معدل الذكاء IQ-style puzzles.
كما أنهم كانوا يختبرون قدرة الأنظمة على إدراك أنماط وعلاقات جديدة وتشكيل بنيات غير لفظية إلى حد كبير تجعل من السهل التعامل مع التعقيد.
