來自麻省理工學院數字商務中心Eric Brynjolfsson和Andrew McAfee在《與機器賽跑》一書中提到一種觀點：技術進步會對數百萬人的薪資和就業造成傷害，現在的計算機正做著許多過去只能由人來完成的事情。沒準今 年的就業難就是因為一部分飯碗被它們搶去了。那么人工智能到底發展到什么程度了呢？

最近十年，麻省理工學院的另一波研究人員一直在致力于構建一個名為ConcepNet的系統，這個系統可以使計算機具有關聯性的常識能力，它可以推理出一個人可能會想吃蛋糕，因為蛋糕是甜的。

ConceptNet是 一個語義網絡，其中包含了大量計算機應該了解的關于這個世界的信息，這些信息有助于計算機做更好的搜索、回答問題以及理解人類的意圖。它由一些代表概念的 結點構成，這些概念以自然語言的單詞或者短語形式表達，并且其中標示了這些概念的關系。ConceptNet5是一個開源項目，其使用GPLv3協議進行 開源，托管在GitHub上。

伊利諾大學芝加哥分校7月15日宣布， 它們的研究人員對ConceptNet進行了兒童IQ智力測試，結果顯示ConceptNet4（ConceptNet項目的一個版本）的得分相當于4歲 兒童的平均水平，但是ConceptNet4在各項測試的得分分布很不平均。他在詞匯和識別相似性方面表現得很好，但是不擅長回答“為什么”這種問題。

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UIC（伊利諾大學芝加哥分校）團隊的領導人兼計算機科學教授Robert Sloan說：“如果一個孩子的IQ測試各項得分這樣分布，可能就是什么地方出了問題”。

Sloan認為人工智能最大的瓶頸在于發明一種計算機程序，可以通過感知現狀或事實，做一個全面而審慎的判斷，就是字典中對常識的定義。

常識需要對事實以及隱含事實的大量積累，一臺計算機可能知道水結冰的溫度，但是我們知道冰是冷的。在成長的過程中我們積累了大量的知識，讓計算機具有這些常識還是很遙遠的事情。Sloan希望和同事們的這項研究有助于解決人工智能方面的難題。

原文鏈接：http://gigaom.com/2013/07/15/one-of-the-latest-artificial-intelligence-system-from-mit-is-as-smart-as-a-4-year-old/