到目前为止，是否有任何通过MIST测试的AI？

MIST是对人类的定量测试，由约80k个命题组成，例如：

• 地球是行星吗？
• 太阳比我的脚还大吗？
• 人们有时撒谎吗？
• 等等

迄今为止，是否有任何AI尝试通过该测试？

是的，尽管这种AI的实用性完全是另一个问题。

mpgac是经过MIST问题GAC-80K语料库培训的“最低智能AGI”。结果，它应该能够“最少”通过该测试。但是，接受GAC-80K语料库的培训显然会使它缺乏任何实际用途。从自述文件：

显然，只有在问到上述普通常识性问题时，才应使用对2000年至2005年间普通人有意义的问题，才能够产生最低限度的智能信号。关于专家知识或时事问题，它应该表现得比偶然好。

mpgac的重点是将其与可以通过该测试的其他AI进行比较。或如作者在自述文件中所写：

扫描天空时，我们如何分辨检测到的无线电信号是来自智能源，还是仅仅是背景噪声或传感器噪声？

理想情况下，您希望构建一个比mpgac“更好”的程序。与将ELIZA视为图灵测试的基准大致相同，mpgac是MIST测试的基准。

mpgac的GitHub仓库（以及GAC-80K语料库）可在此处获得。

我相信这正是道格·莱纳特（Doug Lenat）的cyc会做得很好的测试吗？但是我不能回答这个问题：它可以正确回答多少个语料库？大概很多！（以及有多少人可以通过该测试？可能不是所有人，但很多可以...）

[但是cyc被认为是AI吗？可能不是...所以我可能没话题了。但是imo它的数据库应该合并到达到某种“智能”的任何AI中...]