De una manera bastante similar, la medición de la inteligencia en máquinas es requerida en áreas tales como (i) crear agentes, robots, y otros tipos de "sistemas inteligentes" que adquieran conocimientos rápidamente (adquisición de conocimiento), (ii) para seleccionar/evaluar las habilidades de "sistemas inteligentes" (acreditación/certificación) y también (iii) cuando se trata de corregir o mejorar las capacidades de estos sistemas (diseño o corrección de sistemas inteligentes). 

Aunque la terminología es diferente, las similitudes en ambas áreas son claras. 

Adicionalmente, una tercera área afín es la psicología o cognición comparativa para varios tipos de animales, donde existe un debate sobre cómo evaluar las habilidades cognitivas en los animales superiores (en especial los grandes simios y cetáceos). 

El caso de la medición de la inteligencia en máquinas es especialmente relevante debido a varias cuestiones: 

- **Una ciencia o tecnología no puede avanzar si no disponemos de técnicas de** 
medición adecuadas para evaluar sus progresos. Es difícil desarrollar la aeronáutica incluso a través de la observación de aves en pleno vuelo si no tenemos las mediciones de peso, altura o de aerodinámica. La inteligencia artificial tiene una referencia (el homo sapiens) pero sufre una falta de medidas y técnicas de medición para sus artefactos. 

- **La ubicuidad de los robots, ayudantes, mayordomos y otros tipos de agentes** 
autónomos que realizan tareas en lugar de los seres humanos, hace que sea difícil tratar apropiadamente con ellos en un nuevo espacio de colaboración donde la interacción virtual sustituye a la interacción física, tales como plataformas de colaboración, redes sociales, arquitecturas orientadas a servicios, e-burocracia, Web 2.0, etc. En muchas aplicaciones necesitamos diferenciar entre estúpidos robots capacitados para realizar una única tarea y robots más generales e inteligentes. 

o **Por un lado, algunas aplicaciones requieren que se les permita a los robots** 
participar en proyectos o concederles permisos como interlocutores para la gestión, negociaciones o acuerdos. Por lo tanto, se espera que los robots sean eficaces para llevar a cabo las tareas que se les ha delegado, para las cuales tienen que ser inteligentes (desean evitarse los robots no inteligentes). 

o **Por otro lado, en algunos casos, queremos evitar que robots de cualquier** 
tipo puedan realizar ciertas tareas (p. ej. robots maliciosos podrían crear millones de cuentas en un servicio de correo gratuito). Con este fin, son extensamente utilizados los CAPTCHAs [von Ahn et al 2002] [von Ahn et al 2008], pero mecanismos más precisos y fiables serán necesarios en un futuro cercano. 
Demos un ejemplo. Imaginemos un entorno colaborativo, donde varios agentes 
(algunos de ellos humanos y otros máquinas), tienen que construir un sitio web especializado con información sobre un tema específico (p. ej. una entrada de la Wikipedia, un esbozo de un proyecto europeo, un evento reciente, una biblioteca de música, un proyecto geográfico, etc.). El equipo tendrá que decidir las normas de interacción (cómo la información es aceptada, integrada y publicada). Para llegar a formar 