斯坦福-比奈智力量表（S-B）是由美国心理学家Stanley Cardwell Bialystok与Eugene L. Bayne于1916年创立的一种量表。该量表旨在评估个体的认知能力，特别是言语理解能力和记忆能力。

斯坦福-比奈智力量表中的智力测验由两部分组成：语言测验和数理逻辑测验。语言测验包括阅读理解和拼写两个部分；而数理逻辑测验则涉及加法、减法、乘法、除法以及简单分数等基本数学运算。

斯坦福-比奈智力量表的计算智力公式为：

智商 = (15×V + 8 × M) / S

V代表言语理解的能力，M代表记忆力，S代表思维能力。

斯坦福-比奈智力量表不仅能够衡量个体的智力水平，还能帮助我们了解不同文化背景下的认知差异，从而更好地促进教育公平和社会融合。

AI能否做数学题？

人工智能在数学领域的发展已经取得了显著的进步，尤其是在处理复杂的代数方程和概率问题方面。在更高级别的数学问题上，如几何和微积分，人工智能目前还面临着挑战。这是因为这些领域的复杂性需要人类拥有丰富的经验积累和直觉判断。

尽管如此，许多AI系统已经成功地通过模拟人的思维方式解决一些简单的数学问题，例如识别图形的轮廓或确定三角形的面积。有些AI算法甚至可以在特定情况下自动调整其策略以应对新的数学问题。

1919围棋网AI死活题解题引擎正确率测试

围棋作为一项历史悠久的文化艺术形式，具有高度的战略性和深度思考要求。为了测试AI系统在围棋死活题解方面的表现，1919围棋网开发了一套专门用于评估AI对死活题解答准确性的工具。这套系统的构建目的是确保AI能够像真正的围棋高手一样做出正确的决策，从而提高AI在实际比赛中的竞争力。

经过一系列精心设计的死活题测试，1919围棋网AI死活题解题引擎表现出色，其在面对各种复杂的死活问题时都能给出准确的答案。这表明，AI正在逐步跨越传统认知科学的范畴，向更加复杂和多变的问题领域发展，展现出强大的潜力和应用前景。

尽管AI在某些特定任务上的表现仍然存在局限性，但它们已经在数学和棋类等领域展示了令人瞩目的进步。随着技术的不断演进和应用场景的拓展，AI将在更多领域发挥重要作用，推动社会向着更加智能化的方向发展。