神经网络智能有推理能力吗？还是仅靠肤浅的统计数据？据量子位报道，为检测人工智能是否具备推理能力，近日DeepMind想出办法，给AI搞了一套IQ测试题。
他们构建了一个问题生成器，涉及一组抽象因素，包括渐进之类的关系，以及颜色和大小等属性，能产生大量独特问题。通过约束生成器可用的因子或组合，研究人员可以创建用于训练和测试模型的不同问题集，看看模型究竟能“聪明”到什么程度。
通过实验，DeepMind研究团队发现，当模型在测试中能够正确推断出任务背后的抽象概念时，就能产生良好的性能表现——IQ测试正确率可达87%，否则的话，蒙对答案的概率只有32%。
研究结果表明，想得出关于泛化的普遍结论可能是无益的。参与测试的模型表现良好与否取决于一系列因素，而几乎在所有情况下，系统在需要推断超出其经验的输入，或处理完全不熟悉的属性时，表现不佳。
