Přehled přístupů k vyhodnocování inteligence umělých systémů

Obecna uměla inteligence usiluje o vytvořeni umělých systemů schopných řesit mnoho různých, a to i během vývoje nepředvidaných, uloh, což takove systemy cini svou inteligenci srovnatelne s lidmi. To vsak vyžaduje existenci vhodných metod vyhodnocujicich, zda a nakolik jsou uměle systemy inteligentni. Tento přehledový clanek hleda pravě takove evaluacni metody. Provadi proto rozsahlou resersi literatury pokrývajici jak filosoficke a kognitivni předpoklady inteligence, tak i formalni definice a prakticke testy vychazejici z algoritmicke teorie informace. Na zakladě porovnani představených metod clanek odhaluje dvě rozdilne skupiny přistupů založene na principialně odlisných předpokladech. Zatimco starsi přistupy, jako např. Turingův test, jsou založeny na předpokladu, že uspěch v komplexni cinnosti je postacujici pro přiznani inteligence, nove přistupy, jako např. test algoritmickeho IQ, kromě toho vyžaduji i důkladne ověřeni uspěsnosti v jednoduchých cinnostech. V důsledku tohoto zjistěni clanek dochazi k zavěru, že test algoritmickeho IQ založený na definici univerzalni inteligence je v soucasne době nejlepsim kandidatem na vhodný prakticky proveditelný test obecne inteligence umělých systemů. Ackoliv i tento test ma několik znamých limitů.