作者：逻辑引擎
编辑：波音
从小到大我做过许多次智商测试，通常分数还可以，小时候还经常因为比身边的多数小伙伴们分数更高而沾沾自喜，直到有一天我认识到智商是一种伪科学概念为止。
智力是一个复杂的结构。任何用一个数字来衡量这个结构的做法都会丢失绝大部分信息，但这并不是我说智商是伪科学概念的原因。
对于不同的任务，需要的智力结构千差万别。例如短期记忆、长期记忆、空间想象、逻辑推理、计算效率、模式识别等各方面能力如何配合，才能高效地完成一个任务，这显然取决于任务是什么，不可能有统一的答案。
这就好像衡量发动机的优劣，这显然取决于你要用这个发动机干什么。你可以采用功率、油耗、价格、重量、体积、维护成本等无数个参数中的任何一种来比较，你还可以根据你对发动机的具体应用场景对这些参数做个运算（例如加权平均或其他整合方案），得出一个分数，由这个分数来判断一个发动机是否适应你的目标。但请注意，如何整合这些参数得到一个分数，取决于你准备用发动机干什么，不同应用目标下你整合这些分数的方法可能截然不同，不存在一个普适的绝对的衡量发动机好坏的分数定义。
智商就相当于衡量发动机优劣的那种分数。但智商的问题是，它被许多研究人员伪装成一种与具体的环境和目标无关的普适的智力水平衡量标准，在我看来这样去误导人就是标准的伪科学。任何一种智商测试方式，都涉及测量大量不同的能力，其中某些能力本身都是复杂结构不是单一参数可衡量的，如何将这些能力参数整合出一个分数？显然随着目标的不同本应有无穷多种整合方法，而适应一种目标的智力结构未必适应另一种目标。不存在一个标准的方案，可以普适地衡量任何人的智力结构的『优劣』。只要研究人员们坦诚这一点，承认自己用来整合各项能力参数的具体方案只能对某些特殊的目标才有效，那么把目标、场景、各项能力参数整合方案、测试结果放在一起，才构成了一个科学的事实陈述。反之如果研究人员在不指明具体测试目标的情况下告诉你智商能够衡量智力的水平，那就是典型的伪科学骗局。
事实上，那些研究智商测试的研究人员，他们都是按照他们自己所认为的重要程度对智力相关的各项参数赋予权值加权平均。无论他们做多少研究，也不可能脱离具体的目标和环境标给出一套普适的在任何目标和环境下衡量智力『优秀程度』的参数整合方法。但他们中许多人往往试图让别人以为他们能够做到或者原则上能做到，这都是有意无意的欺骗行为。
作为一个具体的例子，我在某些智商测试中能够得到160+的分数，在另一些智商测试中却只能得到110+的分数，这往往取决于测试之中有多大比例的题目涉及记忆力。我的记忆力非常差，在测试题目对记忆力要求很高的时候我的分数就会很低，反之就会很高。我有个前同事刚好跟我相反，他的记忆力超群，不用电话本就能记住上百个号码，只要你说一遍他就能记住，可我最擅长那些问题他却并不擅长。他在许多智商测试中都会得到超高的分数，比我高得多，但有一天他给我发了一个网址，说上面的题目他基本上大都做不动，而我在这套题目上却能得到160+的分数，里面没有一个问题需要良好的记忆力。他做项目经理带项目很厉害，什么事情处理得井井有条，而且技术非常全面，我则很难组织协调一大帮人协同工作，但我却比他更擅长处理一些非常困难的算法问题。
注意，智商测试所采取的实验手段本身并没有什么不科学的，但如果脱离具体的环境和任务类型抽象地说智商反映聪明的程度，就成了伪科学骗局。只有把测试目标、场景、各项能力参数的整合方案、测试结果全都放在一起，才能构成科学的事实陈述。很多科研人员在这一点上脑子都很不清醒。
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