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2015年以來，智能成為科技界最熱門的詞語，智能冰箱，智能空調，智能手錶，智慧機器人，谷歌，百度人工智慧大腦，除了對它們進行「人工智慧的智商」研究外，是否對他們進行智力分級，也是一個重要的人工智慧領域課題，畢竟智能冰箱，工業機器人，谷歌百度大腦這些人工智慧系統之間存在的鴻溝。
本文從「人工智慧的智商」研究提出的「標準智能模型」出發，制定了智能分級的標準，對包括石頭等無生命物體到智能家居，智能可穿戴設備，到工業機器人，服務機器人，到谷歌，百度大腦，雲機器人，最後到人進行了6個分級。
人工智慧系統智能分級導語：
我們在以前的研究文章中提到，定期對人工智慧系統和人類進行智商測試並進行比較，是解決機器能否超越人類智慧難題的基礎，而這中間最為關鍵的是需要建立統一人工智慧系統和人類的」標準智能模型「。
馮.諾依曼架構
通過參考參考馮·諾伊曼結構，維.韋克斯勒人類智力模型定義，知識管理領域DIKW模型體系。我們繪製如下」標準智能模型「，這個模型也可以稱之為」擴展的馮諾依曼架構「，它與馮諾依曼提出的架構體系最大的變動有兩點：
第一是在系統中增加了創新創造模塊-「創新發生器」，即能夠根據已有的知識，發現新的知識元素和新的規律，使之進入到存儲器，供計算機和控制器使用，並通過輸入輸出系統與外部進行知識交互；
第二個增加了能夠進行知識共享的外部知識庫或雲存貯器，而馮.諾依曼架構的外部存儲其只為單一系統服務。
圖1.標準智能模型（」擴展的馮諾依曼架構「）
通過這個模型建立的」人工智慧智商測試量表「和」人工智慧智商測試題庫「，並在2014年對包括谷歌，百度等世界50個搜尋引擎和3個不同年齡段人類進行的智商測試，測試結果表明AI標準最高的谷歌，百度（26.3分）不及人類6歲兒童AI標準智商的一半。部分測試結果如下：
如何對 人工智慧系統進行智能分級，上述研究中提到的」標準智能模型「（擴展的馮諾依曼架構）恰恰給予了我們啟發，判斷標準由如下；
能不能和測試者（人類）進行信息交互，也就是有沒有輸入輸出系統。系統內部有沒有能夠存儲信息和知識的知識庫。這個系統的知識庫能不能不斷更新和增長。這個系統的知識庫能不能與其他人工智慧系統進行知識共享。這個系統除了從外部學習和更新自己的知識庫，能不能主動創新出新的知識並分享給其他人工智慧系統。1.人工智慧系統除了智商問題還有分級的問題。
無論在自然界還是人類社會都存在智能和知識的分級現象，譬如，對於螞蟻，魚，猴子和人類，雖然都屬於生命系統，其種群個體也都存在智能的差異，但總體上螞蟻，魚，猴子和人類從種群上看，其智能水平存在明顯的等級差異。
人類的教育體系也存在分級問題，例如本科，碩士，博士的分級，助理研究員，副教授，教授的分級。等級內部進行考核有優劣之分。但在不同等級間，需要在知識，能力，資歷上有的明顯提升和考核才能進行升級。
回到人工智慧系統的智力分級問題上（本研究中人也是一種特殊的人工智慧系統），從常識上說我們提到的智能冰箱，智能微波爐，智能掃地機器人，工業機器人，IBM沃森系統，谷歌大腦，百度大腦系統等，也存在著巨大的差異。我們利用上文闡述的規則，對這些人工智慧系統進行了6個等級的智能分級
2.人工智慧系統的6個智能等級劃分
1）人工智慧系統的第0級系統
其實「標準智能系統」延伸出來的分級規則中，有一些組合，例如，可以信息輸入，但不能信息輸出，或者可以信息輸出，但不能信息輸入，或者可以創新創造，但知識庫不能增長，這些在現實中不能找得對應系統範例的案例，我們將其統一划歸到」人工智慧系統的第0級系統「，也可以叫」人工智慧系統的類系統「
2）人工智慧系統的第1級系統
石頭有沒有智慧，這原本是一個哲學問題，有一種叫泛靈論的思想就認為石頭有智慧，泛靈論為發源並盛行於17世紀的哲學思想，後來其被廣泛擴充解釋為泛神論，逐漸演變為宗教信仰種類之一。泛靈論認為天下萬物皆有靈魂或自然精神，並在控制間影響其它自然現象。倡導此理論者，認為該自然現象與精神也深深影響人類社會行為。簡言之，泛靈論支持者認為「一棵樹和一塊石頭都跟人類一樣，具有同樣的價值與權利」。當然這種觀點從科學的角度看，只能算作猜想或哲學思考。
從」標準智能模型「延伸的第一套規則」能不能和測試者（人類）進行信息交互「看，因為石頭不能與人類進行信息交互，也許它內部有知識庫，能夠創新知識，或者能夠與其他石頭進行信息交互，但對人類測試者是黑箱，不能了解。
因此不能與測試者（人類）進行信息交互的物體和系統可以定義為」人工智慧系統的第1級系統「
3）人工智慧系統的第2級系統
很多家用電器被稱作智能家電，如智能冰箱，智能電視，智能微波爐，智能掃地機。這些系統大多有一個特點，雖然它們內部有或多或少的控制程序信息，但一旦出廠後，就無法再更新他們的控制程序，不能進行升級，更不會自動的學習或產生新的知識，譬如智能洗衣機，人們按什麼鍵，洗衣機就啟動什麼功能。從購買到損壞不會發生變化。（故障除外）。
這種系統能夠與人類測試者使用者進行信息交互，但它的控制程序或知識庫從誕生時就不再發生變化。這種系統，我們可以定義為」人工智慧系統的第2級系統「
4）人工智慧系統的第3級系統
家用電腦是我們常用的智能設備，與2級智能系統不同，家用電腦和手機的作業系統往往可以定期升級，從windows1.0到windows10.0,從android1.0到android5，其內部的應用程式也可以根據不同需要不斷更新升級。這樣家用電腦，手機等設備隨時使用的時間，其功能會變得越來越強大，可以應對的場景也越來越多。除了家用電腦，很多家用電器，生產機器人也都開始留有接口，可以通過外接設備進行系統升級。這一類系統明顯要比第1級智能系統要有更強的適應性。
這種系統能夠與人類測試者使用者進行信息交互，但這類系統不能與其他系統通過「雲端」進行信息交互，控制程序或知識庫只能接受usb,光碟等外接設備進行程序或信息升級，這種系統，我們可以定義為」人工智慧系統的第3級系統「
5）人工智慧系統的第4級系統
2011年歐盟資助了一個叫做RoboEarth的項目，該項目旨在讓機器人可以通過網際網路分享知識，並且能夠獲取強大的機器人云服務。
以往的機器人，往往只能依靠編程完成特定的任務，只能藉助於人類處理過的信息，完成精確指令和任務，在沒有相關程序支持的情況下，就會舉步維艱。雲機器人藉助於網絡和雲計算，幫助機器 人相互學習、共享知識，不僅能夠降低成本，還會幫助機器人提高自學能力、適應能力，推動其更快更大規模普及。雲機器人的這些能力提高了其對複雜環境的適應性。
更為常見的是網際網路的B/S架構，也就是我們經常使用的網站，搜尋引擎，APP等應用。B/S結構是WEB興起後的一種網絡結構模式，WEB瀏覽器是客戶端最主要的應用軟體。這種模式統一了客戶端，將系統功能實現的核心部分集中到伺服器上，簡化了系統的開發、維護和使用。客戶機上只要安裝一個瀏覽器就可以使用。
無論是雲機器人還是網際網路的B/S架構，除了具備上述級別系統的功能，還多了一個重要的功能，信息可以通過雲端進行信息共享，這樣的智能系統就具備了更為強大的智力能力，如谷歌大腦，百度大腦，RoboEarth雲機器人項目等。
這種系統能夠與人類測試者使用者進行信息交互，可以通過「雲端」進行信息交互，進行程序或信息升級，但這類系統所有的信息都是直接從外部獲得，其內部無法自主的，創新創造的產生新的知識，這種系統，我們可以定義為」人工智慧系統的第4級系統「
6）人工智慧系統的第5級系統
我們在標準智能模型中，對原來的馮諾依曼架構增加了創新知識模塊，就是試圖把人納入到擴展的人工智慧系統概念中，人類可以看作是大自然構建的特殊」人工智慧系統「，與前四種不同，人類等生命體最大的特徵，就是可以不斷的創新創造，發現萬有引力，元素周期表，撰寫出新小說，創造新的音樂，繪畫等等，然後通過文章，信件，電報，甚至網際網路進行傳播，分享。不斷的創新創造並能夠識別創新創造對隻身的用處，讓人類佔據了地球生態環境下的智力制高點。
因此這種系統能夠與人類測試者使用者進行信息交互，可以創新創造的產生新的知識，並可以通過文章，信件，電報，甚至網際網路這樣的「雲端」進行信息交互， 這種系統，我們可以定義為」人工智慧系統的第5級系統「
總結
通過」人工智慧系統智能分級「與」人工智慧系統的智商評測」結合，將對人工智慧系統的發展方向，水平，與人類智力水平的關係產生有益的幫助。
人工智慧學家
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