Antworten:
Ja, obwohl es eine ganz andere Frage ist, wie nützlich diese KI sein kann.
mpgac ist eine "minimal intelligente AGI", die auf dem GAC-80K-Korpus von MIST-Fragen trainiert ist. Infolgedessen sollte es in der Lage sein, diesen Test "minimal" zu bestehen. Das Training auf dem GAC-80K-Korpus macht es jedoch offensichtlich praktisch unpraktisch. Aus der README:
Offensichtlich sollte dies nur in der Lage sein, ein minimal intelligentes Signal zu erzeugen, wenn gewöhnliche Fragen des gesunden Menschenverstandes der oben dargestellten Art unter Verwendung von Fragen gestellt werden, die für einen durchschnittlichen Menschen zwischen den Jahren 2000 und 2005 sinnvoll gewesen wären. Über Expertenwissen oder aktuelle Angelegenheiten Fragen sollte es nicht besser als Zufall durchführen.
Der Sinn von mpgac ist es, es mit anderen AIs zu vergleichen, die gebaut werden könnten, um diesen Test zu bestehen. Oder wie der Autor in der README schrieb:
Wie können wir beim Scannen des Himmels feststellen, ob die erkannten Funksignale von einer intelligenten Quelle stammen oder nur Hintergrund- oder Sensorrauschen sind?
Idealerweise möchten Sie ein Programm erstellen, das "besser" als mpgac ist. Ähnlich wie ELIZA als Basis für den Turing-Test angesehen werden kann, ist mpgac die Basis für den MIST-Test.
Das GitHub-Repo von mpgac (sowie das GAC-80K-Korpus) finden Sie hier .
Ich glaube, das ist genau die Art von Test, bei dem Doug Lenats Cyc sehr gut abschneiden würde. Aber ich kann die Frage nicht beantworten: Wie viel von diesem Korpus könnte es richtig beantworten? Wahrscheinlich ziemlich viel! (und wie viele Menschen könnten diesen Test bestehen? Wahrscheinlich nicht alle, aber viele können ...)
[Aber wird Cyc als KI betrachtet? wahrscheinlich nicht ... also bin ich vielleicht nicht zum Thema. Aber imo sollte seine Datenbank in jede KI integriert werden, die eine Art "Intelligenz" erreicht ...]