据《纽约时报》报道，名为Aristo的AI系统已成为第一个成功通过标准化八年级科学测试的人工智能系统。这项成就是在竞赛之后的四年内完成的。尽管竞赛获得了80,000美元的奖金，但700多名科学家都未能构建能够完成相同任务的系统。
Aristo被视为AI技术发展的重大突破，对自然语言处理，商业智能等产生了深远的影响。该系统生动地说明了人类和人工智能之间的差异。它说明了为什么最有效的AI系统仍要结合人类专家的帮助-这一事实对业务和其他应用程序中的AI产生了重大影响。
人工智能的常识性方法。
Aristo系统代表了向AI注入迈出的重要一步，《连线》杂志将其称为“常识”，这是我们在导航新情况或进行对话时应用的广泛而无意识的背景知识。人工智能的发展以前依靠统计，数据驱动的方法，使人工智能能够通过分析大量数据集来了解世界。但是，这种方法未能为AI提供广泛，灵活的推理功能，使人类能够处理未曾预料或开放的问题。
为了复制这种能力，研究人员对系统进行了培训，使其能够很好地完成各种基准测试任务，例如，在标准化科学考试中回答多项选择题。让我们举一个下面的例子：“太阳系中的哪个物体反射光，并且是围绕一个行星运行的卫星?(A)月亮(B)地球(C)汞(D)太阳”。
为了回答这个问题，Aristo使用了一种语言模型，该模型经过数百万页英语文本的训练后，可以猜测序列中的下一个单词。在考试环境中，这些文本页面是一种常识，它使模型可以确定四个选择题答案中哪一个最有可能是正确的。这个过程是人类智慧的传真，但并不代表真正的推理。人类可以使用常识通过直接回答问题或基于图表的问题来推理自己的方式;该模型无法利用其常识来做到这一点。
了解人机之间的差异。
人工智能是人类重塑人类思维能力的努力的体现。我们在数字计算机和大脑之间进行比较是有意义的。两者都代表具有巨大问题解决能力的复杂系统，并且两者还共享广泛相似的体系结构，并具有用于信息的输入，处理，存储和输出的专用电路。
现代计算机与人脑之间也存在无数差异。例如，计算机能够比人脑更快地执行其最基本的操作，并且精度更高。但是，大脑比任何计算机都更节能，并且网络更密集。