1.4 通用智能中的普遍性

通用智能到底要通用到什么程度呢？

爱因斯坦在理论物理学方面非常成功。他因为在光电效应方面的研究而获得了诺贝尔奖，而光电效应是太阳能电池发电的基础。按理说，他在相对论方面的工作影响还要更大些。然而，尽管爱因斯坦很聪明，但他并不是样样都擅长。他显然不是一位杰出的数学家，尽管他很有效地运用了数学。他可能会下国际象棋，但他不太可能是一个熟练的围棋手。我怀疑他能否在电视游戏节目《危险边缘》（Jeopardy！）中有出色表现。

人们在学习、理解、创造、分析、解释和适应环境的能力上存在明显的差异。但并非所有这些能力都是相同的。爱因斯坦会弹钢琴和拉小提琴，但人们怀疑他在这些方面的技巧是否能与伊扎克·帕尔曼（Itzhak Perlman）或莫扎特（Mozart）相媲美。马友友是一个伟大的大提琴家，但我认为他没有在物理期刊上发表过任何文章。智能表现因任务而异，随时间而异，也因人而异。尽管一个人在不同技能上的能力之间可能存在相关性，也就是说，一个在某些任务上表现出色的人也可能在另一些任务上表现出色（见第2章），但在某些任务上出色并不能保证其在其他任务上也出色。

智能是一个复杂的概念，往往包含许多不同类别的技能。一个多世纪以来，心理学家们一直在开展智力方面的测量，但他们感兴趣的主要是识别人与人之间的智力差异，而不是识别产生智力的机制。第一波智力测试就是为了检测哪些学生在学校可能需要特殊帮助而提出的，其目的是预测一个人是否具有学习或与其他智力成功相关的天资。智力测试可能包括词汇评估、类比、图像处理或推理，这些都与某些成功的衡量标准相关联。

智力测试通常包括一系列不同的子测试，每一项子测试都是为了测量一种特定的能力。通用智能的概念是指人们把这些子测试关联起来的能力。例如，如果一个人在要求图像旋转的测试中表现良好，那么他很可能也能很好地回答词汇问题。

这种各项子测试成绩之间的相关性被称为通用智能的“g因子”。g可以表示某种通用智能的存在，例如，一些人可能比其他人拥有更强大的大脑，所以表现很好。或者，g可能仅仅是表示统计相关性的一个标签。换句话说，智能可能并不那么通用；或者，也可能是这些智能测试并不擅长区分特定的能力。多个子测试可能会对某些特定智力能力进行重复评估（即它们在测试范围上有交叠）。

例如，一个有视力问题的考生可能在很多测试中表现不佳，不是因为他比视力更好的人更笨，而是因为他在阅读问题上有困难。焦虑的人可能在所有测试中都表现不佳，而那些冷静的人可能在所有测试中表现更好。应试本身可能就是一种技巧。这些关联性因素可能会导致相关关系，但这并不涉及通用智能。

智力测试的子测试之间的相关性并不一定预示着人们在现实生活中的表现。想想爱因斯坦和马友友的相对技能。两者都是出色的，都以自己的方式取得了成功，而且没有重叠。一个领域的智能优势并不保证其他领域的优势。我们将在下一章结合智力测试探索这种相关性的本质。如果以人类智能作为样例，人工通用智能最终能达到的效果可能并不会像某些人期望的那么通用。