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考起美國精英IQ題,命中率17%,難怪看不懂中國

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考起美國精英IQ題,命中率17%,難怪看不懂中國
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考起美國精英IQ題,命中率17%,難怪看不懂中國

2020年08月01日 12:10 最後更新:12:32
中國「天問一號」火星探測器,是自主研發的科技產品。(中新社圖片)

中國「天問一號」火星探測器,是自主研發的科技產品。(中新社圖片)

中國科技近日大出風頭,先是首發火星探測計劃,接著是北斗導航衛星全球開通,以上都是自主研發的項目,令人很奇怪,中國何以這麼進步,這麼快完成過去美歐日國家所達到的水平。

普林斯頓大學心理學教授Shane Frederick於2005年發出三條IQ題,成千上萬美國頂尖大學生接受測試,麻省理工學生最勁,答中平均2.18題,他自己的普大居次,平均1.63題。據統計,所有名校生計,能夠三題全中者,只佔17%。問題如下︰

一、商場裡1支網球拍和1個網球合共1.1歐元,網球拍比網球貴1歐元,請問1個網球賣多少錢?

二、紡織廠內,用5台機器生產5件襯衫,需要5分鐘完成,請問用100台機生產100件襯衫需時多分鐘?

三、池塘有一片睡蓮,繁殖快速,每天增加一倍面積,如果睡蓮需時48天才覆蓋整個池塘,請問覆蓋一半池塘是多少天?

教授的三條IQ題主要是為「認知反射測試」(Cognitive Reflection Test, CRT)而設計,什麼是CRT?這個心理學理論是要證明,很多人愛逃避斟酌思考,傾向以直覺行事。CRT值愈高的愈理性,智慧更高。

如果你的答案是一、1個網球賣0.1歐元;二、100台紡織機器要100分鐘生產100件襯衫;三、覆蓋一半池塘要24天;很明顯你有改善思考的空間。舉個例,初中學習代數,你會很小心的把第一題用數式演算,而不是用直覺回答。

網球的售價=X,網球拍是X+1。換成數式是X+(X+1)=1.1,解題︰2X+1=1.1,下一步2X=1.1-1,然後2X=0.1,答案是X=0.05(歐元)。你還相信你的直覺?網球0.05歐元加1.05歐元的網球拍,正好是1.1歐元。

今天我是想借題發揮,用第三題睡蓮覆蓋池塘之謎,說明30年前還是一窮二白的中國,何以進步神速。1995年蘋果公司創辦人喬布斯接受訪問,他說紐約的士司機最好與普通的水準差距不外20%,電子產品如CD,最好與一般的比較也如是,但進入IT時代,突破超前者與不思進取的對手,相差是15倍至100倍。Intel前CEO葛洛夫90年代提出「10倍時代」的概念,表示︰「沒有任何警示,一切遊戲規則都作廢了。」當時電腦處理器Pentium面世,掀開個人電腦新一頁,但更加急速改變世界的互聯網馬上殺到,頃刻之間,就像睡蓮覆蓋池塘一樣。

睡蓮每天以倍速生長,但開始時是很慢的,一天又一天,熬過第47天,還不過只覆蓋池塘的一半而已,然而,要覆蓋剩餘的一半池塘,此時只用1天時間就夠了。這是倍速和累積的效應,也是中國神速發展的寫照,因為中國改革開放,正好抓住了10倍速的科技時代,如此這般,基本上沒有什麼不可告人的秘密。

至於第二題,留給大家動動腦筋,建議你用數式演算,先求每台機器生產1件襯衫需要多少時間,便可輕鬆得出正確答案。




黃秉華

** 博客文章文責自負,不代表本公司立場 **

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考起AI機械人的IQ題

 
面對AI機械人,我們的優勢是思考靈活,擁有無限創意和想像力。(新華社圖片)

面對AI機械人,我們的優勢是思考靈活,擁有無限創意和想像力。(新華社圖片)

 故事是讀MBA的同學講給我聽,這是他上課學到的。哥倫比亞大學有一位統計學教授,二次大戰時,受僱美國軍方研究減低轟炸機被擊落的機率。怎樣做沒有先例可援,教授細心檢查作戰回來轟炸機的彈痕,經過統計發現,遭受炮火擊中最多的是機翼部位,翼尾被擊中的比例最少。

我這位好同學沒有即時開估,反問換作我是統計學教授,應該如何建議軍方改良轟炸機以增加幸存率?我想這是一條小學生的思考題,既然機翼最易中招,加強機翼的防護便可以。答案當然不是,否則又怎會擺上MBA的學堂呢?

那位統計學教授提出跟我相反的建議︰「加強機尾的防護。」軍方言聽計從,轟炸機尾部加裝鋼板,轟炸機幸存回航的機率果然大大增加。我想︰「教授是不是斷估?統計數字不算數,難道他通過實驗去看最應防護是那一個部分?」可是這個實驗怎麼做?你上轟炸機參加一次又一次任務來觀察結果嗎?須知這是九死一生的工作。

教授沒有只看數據,便依書直說作結論,他也沒有上過轟炸機參與觀察,他只是跳出框框作思考︰「機翼多被擊中,結果都可以回航,反而沒有見過太多機尾出事的轟炸機例子,最大原因可會是機尾中彈者,已經難逃一劫。」原來看不見的彈孔才是答案,後來成為MBA案例,名之為「倖存者偏差」(Survivorship Bias)。2018年,全國高考作文題,也用上這例案讓學生發揮創意。

「倖存者偏差」很適合作為中學生的人工智能(AI)課題。大家對於人工智能與人類智慧有很多不明白的誤解,認為能夠打敗世界棋王的AI機械人,日後要取代我們的工作,其實AI系統的強項是「腦力粗活」,長於處理直線而重複的項目,例如AI的「機器學習」是透過資料和經驗學習,依程序找出事物運行規則;而「深度學習」是透過大量數據學習辨識物件、圖像和語音。AI學得很快,能處理龐大資訊量,不過,受限於AI的演算法,它的思考方式不及人類的靈巧,智慧難以達到那位統計學教授般刁鑚。

AI技術正不斷改進,致力提高AI的想像力、聯想力,甚至藝術創作能力,但我很懷疑幾時可以研發出像福爾摩斯的AI機械人,又或者寫得出《紅樓夢》的AI作文機器?簡單而論,我們集中於創新和想像力的思維訓練,便不會落後於AI機械人,反而能更好應用這門科技,幫助我們解決問題。