智力
原文：Intelligence - supermemo.guru
定义
人类智力是衡量人类解决问题的能力。
定义模糊不清
在数百本书籍和文章中，有几十个关于人类智力的定义。然而，问题解决能力是最简单和最普遍的衡量标准，似乎包含了所有其他能力。
例如，考虑以下由专家共识的「更广泛」的定义：
一种非常普遍的心理能力，包括推理、计划、解决问题、抽象思考、理解复杂的想法、快速学习和从经验中学习的能力。它反映了一种理解我们周围环境的广泛能力。对事物的「理解」，或「弄清」该怎么做
不难看出，解决问题需要推理、抽象、理解和学习。
Jeff Hawkins
Jeff Hawkins 将智能定义为适应能力。他说机器可以在几乎所有特定领域的测试中击败人类，但它们并不像人类那样具有普遍性，这是正确的。我们才是智能的，因为我们有适应能力。他计划建立一个可以在计算机中模拟的新皮质模型。这样他就能完成智能。然而，我们都天生具有 Hawkins 所寻求的那种适应性。尽管有这种奇妙的适应性，我们并不会说婴儿很智能。适应性是发展智能的潜力的基础。人类的适应性显然比机器的适应性更普遍（在 2020 年）。Hawkins 的定义来自他对建立智能系统的兴趣。然而，这个定义对于我在本网站上对人类卓越性的考虑不是很有用。
适应性的关键是大脑的概念网络的概念化。我们都生来就有这种宝贵的品质。随着时间的推移，智能的出现是通过概念计算来解决问题的能力。
Alexander Wissner-Gross
Alexander Wissner-Gross 对智力提出了一个更广泛的定义，它解释了所有智能行为背后的驱动力。这也可能有助于证明，一个智能系统（或一个新生婴儿），只需要 3 个组成部分就能出现智能：（1）感官，（2）概念网络（如新皮质），和（3）学习内驱力。
对于一个以目标为导向的智能系统，我们还需要（4）效应器来与环境互动。
抽象智力
有很多人试图将智力与特定领域的知识分开。IQ 测试正是此意（见：IQ 谬论）。如出一辙的是 Raymond Cattell 区分流体智力（聪明才智）和晶体智力（基于知识）。智力的正式定义，可能是在一系列未知复杂性的环境中，人的平均预期表现。然而，智力不可避免的属性是智力属于特定领域，并且是可适应的。化学家具备化学知识，他们因此能聪明地解决所在领域的问题，但这些知识对于牙科则无济于事。在口语化的意义上，我们可能倾向于要求普遍性作为智力的标准。然而，在一个有问题需要解决的世界里，我们需要更好的特定领域问题解决者。通才是有吸引力的。然而，只有智能系统的适应性才是普遍的。普遍性有很多优点，然而也不无成本。我们需要更多的牛顿，他们足够全才，以解决他们决定要解决的问题。 SuperMemo Guru 中，我一贯将智力称作实现特定目标所需的工具。智力是可变的、可训练的属性，而不是与生俱来的禀赋。
延伸阅读
本术语表条目用于解释 SuperMemo Guru 系列中关于记忆、学习、创造力和问题解决的文本。
图：创造性地解决问题需要（1）具有高度稳定性的庞大专家知识，以及（2）具有高度可提取性的丰富新知识。庞大的稳定知识使解决算法问题变得容易。在快速思维的帮助下，这些问题可以在低能量消耗下解决。需要 「跳出框架思考 」的问题则依赖于创造力，即对遥远想法的联想。创造力和学习内驱力由 「饥饿的知识 」提供动力，即新鲜的知识可以通过遗忘轻易地被塑造和泛化。这种可塑性为新的学习和创造性问题的解决提供了良好的模式匹配。