在信息时代，技术的发展推动了智能系统的兴起，它们能够模仿和扩展人类的认知能力，从而实现复杂任务。然而，将人类智慧转化为机器代码面临着许多挑战，其中最关键的一环是确保这些系统能够像人类一样思考、学习和解决问题。这就需要一套科学而全面的测试方法来评估它们的智能水平。以下是八大智能测试量表，它们对于理解人工智能（AI）的认知能力至关重要。

语言理解与生成

人类通过语言进行沟通，是其核心认知功能之一。因此，对于任何AI来说，具备良好的语言理解和生成能力是必要条件。在这方面，一些量表如GLaSS（General Language Understanding and Sentiment Analysis）提供了对语言处理能力的一个全面评估。此外，还有其他诸如BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）、GPT-3等模型，他们能在文本理解和创造性写作上取得显著进展。

视觉识别与处理

人类的大部分感官信息来自视觉，所以使计算机能够有效地识别图像、物体及其特征，这是一个非常重要的问题。在这一领域，有很多量表可以用来衡量一个AI算法或模型是否能准确地识别图像内容，比如ImageNet Challenge等。

音频处理与语音识别

在听觉世界中，人工智能还需要能够解释并响应声音信号，如音乐、语音等。这涉及到多种不同类型的声音分析技术，如Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs) 等，以便更好地分辨声波模式，并从中提取出有用的信息。

认知控制与决策制定

这是一项高级功能，它涉及到管理各种任务之间关系以及基于这些关系做出决定。而且，这种决策过程应该反映出一定程度的人类逻辑思维，因为它不是简单的事务执行，而是在多个变数背景下选择最佳行动方案。

社交情感理解与互动

AI系统不仅要了解自己的情绪，还要学会如何读懂并回应他人的情绪，这一点在现实生活中的社交互动中尤为重要。例如，使用情感分析工具，可以帮助我们确定某段话或句子所传达的情感倾向，并据此调整我们的反应方式。

学习与适应新环境

最终，如果一个人工智能系统想要持续提高其性能，就必须不断学习并适应新的环境。这意味着它必须具有自主学习的能力，即即时从经验中吸取教训并根据这个知识更新自己的行为模式。

适应性创新设计原则

当然，在实际应用场景中，我们可能需要考虑如何利用自然界或者社会现象作为灵感来源来设计更有效率、高效率甚至独特性的解决方案。

可靠性 & 安全性考核标准

最后，但同样非常关键的是，为了保证用户数据安全，以及避免潜在风险引发危害，我们不得不考虑可靠性和安全性的考核标准，以防止未经授权访问敏感数据或实施恶意操作。

总结来说，将人类智慧转化为代码并不容易，但通过采用“八大智能测试量表”这样的方法，可以逐步深入了解AI背后的工作原理，并指导开发者提升他们创造出来的人工智能产品，使之更加接近真实的人类思想过程。