「智商」這件事

最近除了防疫新聞外，關於唐鳳議題也不少，然後不免提到了智商180這件事，媒體稱之為「38歲智商180的天才IT大臣」。

智商180到底是什麼﹖智力測驗到底能不能測到180﹖180是有可能的嗎﹖

沒人比整天都在做智力測驗的臨床心理師更適合回答這個問題了。首先，先說智力測驗這件事，目前國內唯一政府認證的智力測驗是魏氏智力測驗( Wechsler Intelligence Scale)，從學齡前到成人有不同的版本，它有幾個特色：

1.不是你想買就能買。這套測驗購買者需要具備心理師相關證照，出具機構執業證明才能購買，而且必須一對一施測。這套測驗費用昂貴，施測時間約1-1.5小時。

2.不是你想做就能做。做這套測驗是要有醫療上的目的，而不是「我想看看自己有多聰明」這種吃飽太閒的理由。

3.智力測驗主要拿來協助個案增進學習，不能用來解釋他是「笨」或「聰明」，因為生活能力，藝術能力與社交技巧是無法測出來的。

所以絕大部分智力測驗，都是為了要了解個案是否有學習困難，透過醫療機構來施測並給予證明，然後就能投入特教資源來協助他們，這個部分健保有給付，有證照的特教老師當然也有施測的能力，只是到頭來還是需要取得醫療機構的診斷證明，所以絕大部分的施測還是在醫院完成。

那資優呢。看完前面，就會知道資優的測驗並非醫療需求，所以你如果一定要做，那就是全部要自費，就算為了要證明孩子達到可以唸資優班的水準也一樣。(別濫用健保了乖)

坊間那種非個人施測的(像考試那樣一堆人一起作答的)，標榜可以增加智力的阿撒不魯亂七八糟們，我連內容都不用看就知道那些是沒有信效度的不知道是什麼的測驗，如果你想花冤枉錢我沒有意見，但測出來也是沒辦法被認證的。(至少國家不承認)

接下來就來說明智力測驗的分數。
69以下，智能不足。
70-79，臨界範圍。意思是介於智能不足與智能符合常模中間。
80-89，Low-average中下。
90-109，Average，普通。(一般人水準)
110-119，High average，中上。(比一般水準好一咪咪)
120-129，Superior，優秀。(已經很好不要貪心)
130以上，Very superior，非常優。(優秀到靠杯了)

好了，這下知道180是個迷思了吧。我實在不懂180這個分數是怎麼來的﹖這就要怪媒體的不求甚解，大家對智商愈高愈好的迷信，180﹖我執業超過15年只遇過1-2個超過140。

你我都不會是唐鳳，這種新聞只是獵奇，跟你一點關係都沒有，快去看點書長點腦子吧。

#附上最近迷的陰陽師系列

最新研究：目前人工智慧擁有等同於 4 歲兒童的智商

作者 林 亞慧 | 發布日期 2015 年 10 月 11 日 |

人工智慧（AI）是未來科技發展中最受矚目的一大議題，自推出以來，科學家及研究學者不斷的精進人工智慧系統，幫助它能完成更複雜的任務，例如：照片識別、做出複雜的變換等。而近幾日，伊利諾伊大學（University od Illnosis）的研究團隊為麻省理工學院（MIT）一台名為 ConceptNet 4 的 AI 系統測試智商（IQ），結果顯示，這台 ConceptNet 4 擁有等同於人類的 4 歲兒童智商，尚處於幼兒園的學習階段。

研究學者在這次的 IQ 測驗中，選用在許多美國的學校普遍使用的魏氏幼兒智力量表（WWPSI），而這個量表主要是設計給幼童作答，並以 5 種類別的題目來衡量幼童的智力，再給 ConceptNet 4 作答前，這些題目也必須經過修改後才好讓它「讀懂」題目在問什麼，類別和範例題型分別是以下 5 種：

知識：「哪裡可以找的到企鵝呢？」
字彙：「房子是什麼東西？」
推理：「給予三個暗示，可以直接看穿、方形、能被打開」
相似：「筆和鉛筆都是…？」
理解：「為什麼人要握手呢？」

測驗後的結果顯示，ConceptNet 4 的智商大約落在 4 歲兒童的平均智商，但低於 5 至 7 歲兒童的平均智商。這個 AI 系統在字彙以及相似這兩類題目中拿下了頗高的分數，知識類則是在同年齡層取得處於平均的分數，但在推理和理解這兩方面則得到極低的分數，也證明了現有的人工智慧還沒辦法有像人類一樣的的複雜的理解與推理能力。

而為什麼 ConceptNet 4 會在推理和理解這兩個方面得到較低的分數呢？這都要歸究於它是怎麼樣「解讀」題目的，舉例來說，題目問：「為什麼我們要握手（shake hands）？」ConceptNet 4 會回答：「因為癲癇發作。」但若研究學者將問題簡化為「握手」，它就會回答較有關連性的答案，像是「調情」、「表達感謝」、「跟朋友見面」等。有時它也會回答的文不對題，像是問它「哪裡可以找的到老師？」，卻得到了「鋼琴」、「樂團」等不合乎邏輯的答案。

研究學者也沒有辦法解釋為什麼 ConceptNet 4 會提出這些不合理的答案，只建議考試的方式可能需要改變一下，像是透過虛擬語音助理 Siri 或 Cortana 轉換自然語言，再輸入問題給 AI 系統回答，這樣的方式可能才會讓它的答題正確率提高。

人工智慧的研究最早可以追溯到 1950 年代，在當時，研究學者將知識庫輸入到電腦中，讓它以邏輯與理解能力解決事情。而在近十幾年，「機器學習」的方法興起，方法是在人工智慧系統中輸入大量的數據，讓它能夠自己學習，而原先「教導」電腦的這個方式也漸漸被「機器學習」取代且超越。研究學者也表示，以上的這兩種方法其實都是有幫助的，但若能將兩種方式做結合，在未來人工智慧的發展中一定會扮演著極重要的角色。

資料來源：http://technews.tw/2015/10/11/ai-iq-four-years-old/