1. 知能の定義
1.1 様々な定義
| アプローチ | 定義 |
|---|
| 心理学的 | 環境への適応能力 |
| 行動的 | 目標達成のための行動能力 |
| 計算的 | 幅広い環境での期待報酬（AIXI） |
| Chollet | スキル獲得効率 |
1.2 Cholletの定義
知能 = スキル獲得効率
「限られた経験から新しいタスクを
効率的に学習する能力」
重要な区別:
- スキル（skill）: 特定タスクの遂行能力
- 知能: スキルを獲得する能力（メタ能力）
2. Turingテスト
2.1 概要
Turing (1950)の「模倣ゲーム」：
- 人間の審査員がテキストで質問
- 機械と人間を区別できなければ合格
2.2 批判
- 人間らしさ ≠ 知能
- 欺瞞の能力を測定？
- 狭い能力でも通過可能
- LLMは通過するが「知能」か議論あり
3. ARC（Abstraction and Reasoning Corpus）
3.1 概要
Chollet (2019)が提案したベンチマーク。
タスク形式:
- 数個の入力-出力グリッドの例
- 新しい入力に対して正しい出力を生成
特徴:
- 各タスクは独自のルール
- 事前知識だけでは解けない
- Few-shot学習能力を測定
3.2 Core Knowledge
ARCが仮定する事前知識：
- オブジェクト性（物体の認識）
- 数（カウント）
- 基本幾何学
- エージェント性（目標・行動）
3.3 現状
- 人間: ~85%
- 最良のAI（2024時点）: ~35-55%
- LLM単体: ~20-30%
- 大きなギャップが残る
4. サイコメトリックAI
4.1 アプローチ
人間の知能テスト（IQテスト）をAIに適用。
- Raven's Progressive Matrices
- 言語推論テスト
- 空間認識テスト
4.2 C-Test
Hernández-Orallo (2000)が提案：
- Kolmogorov複雑性に基づく知能テスト
- 様々な複雑さのシーケンス予測
- 理論的基盤がある
5. 参考文献
- Turing (1950). "Computing Machinery and Intelligence" Mind
- Chollet (2019). "On the Measure of Intelligence" arXiv
- Hernández-Orallo (2017). "The Measure of All Minds" Cambridge
- Legg & Hutter (2007). "Universal Intelligence: A Definition of Machine Intelligence" Minds and Machines