ウォズニアック・テスト（）もしくはミスター・コーヒー・テスト（）とは、スティーブ・ウォズニアックによって考案された、ある機械が汎用人工知能であるかを判定するためのテスト。
歴史 2010年3月2日、スティーブ・ウォズニアックが提唱した、あるマシンが汎用人工知能であるかを見分けるための試験方法。チューリングテストの代替であるとしているFastCompany Wozniak: Could a Computer Make a Cup of Coffee?。
方法 初めて入る（=間取りなどを一切知らない）他人の家に上がり、その家の主人にコーヒーを淹れてあげられるか否かを試す。もしコーヒーを淹れられないなら、弱いAI（Narrow AI）と見なされるMIRI:What is AGI? - Machine Intelligence Research Institute。
批判 コーヒーを淹れることに特化した特化型AI（弱いAI）なら可能ではないかという批判がある「シンギュラリティサロン」に行ってきた。
妥当性 もし対象が弱いAIであるならば、他人の家に入ろうとプログラムが決定を下した時点ですべての可能性を検討し始め（モンテカルロ法）、結果的にすべての可能性を検討し尽くすまで対象は動くことがない（フレーム問題）Daniel Dennett, “Cognitive Wheels : The Frame Problem of AI,” The Philosophy of Artificial Intelligence, Margaret A. Boden, Oxford University Press, 1984, pp. 147 - 170.。また、ドアにもさまざまな形状があり、さまざまな開け方があるのでDARPA Robotics Challenge（DRC）対象の外界に対する認知的ロバスト性が高くなければ対応できない数理的観点から見た生物学的ロバスト性。
間取りなどは対象にあらかじめ入力できないため、リアルタイム物体検知（）YOLO: Real-Time Object Detectionや建築構造の動的なマッピングといった能力が求められるBuilding a Road Map for the Self-Driving Car。例えドアや間取りといった問題をクリアできたとしても、コーヒーマシン、コーヒーの粉、フィルタ、マグカップといった隠されたものを効率的に探し出すためにその家の主人と自然言語でコミュニケーションを取らなければならない（自然言語処理、）。これは、対象がシンボルグラウンディング問題を解決していなければならないことを意味する。さらに、コーヒーが適温かどうか、適切な力加減でコーヒーカップを持ち上げてテーブルに置けるか、といった人間社会に求められる協調性も暗に試されている。これらの問題は、2017年時点では解決されていない人工知能の重要な課題(視覚、論理言語、空間的知能や計画的知能、予測、想像まで)を一度に試せるといった点で優れている。
脚注
関連項目 チューリング・テスト ロボット大学生・テスト ロボット従業員・テスト 人工知能 / チャットボット（人工無能） CAPTCHA 中国語の部屋 / 二十の扉 ブロックヘッド 技術的特異点 アンドロイドは電気羊の夢を見るか? / ブレードランナー / HAL 9000 ELIZA効果 ローブナー賞 AI完全 強いAIと弱いAI