Algorytm, który naśladuje nasze plemienne instynkty, może pomóc sztucznej inteligencji w nauce nawiązywania kontaktów towarzyskich

Kategoria: Sztuczna inteligencja Opublikowany 22 stycznia

Ludzie są instynktownie plemiennymi stworzeniami. Obserwując interakcje ludzi wokół nas, możemy intuicyjnie wywnioskować, z kim powinniśmy się dogadać, a z kim nie. Może to brzmieć jak negatywny instynkt, ale w rzeczywistości to właśnie umożliwia pracę zespołową. Naukowcy z MIT uważać ta umiejętność może być ważnym warunkiem wstępnym do tworzenia towarzyskich systemów AI, które mogą współpracować z nami w naszym codziennym życiu.

Pomysł nasycania maszyn wiedzą społeczną nie jest całkowicie nowy. Agenci AI podczas rozgrywki wymagają również zrozumienia krajobrazu relacji, aby wiedzieć, z kim współpracować i z kim konkurować. Ale otrzymują te struktury relacji wyraźnie w ramach reguł gry, podczas gdy ludzie mogą szybko je wychwycić w niejednoznacznych sytuacjach.

Zainspirowani tą umiejętnością, naukowcy opracowali nowy algorytm uczenia maszynowego, aby określić relacje między wieloma agentami na podstawie ograniczonej liczby obserwacji. Następnie przeprowadzili dwa eksperymenty, aby przetestować działanie algorytmu. W pierwszym musiał wywnioskować sojusze graczy w grze wideo, oglądając kilka sekwencji gry. W drugim musiał przewidzieć działania graczy w tej samej grze wideo, aby zobaczyć, czy naprawdę rozumie motywacje każdego gracza. Nie był przeszkolony do żadnego z tych zadań.

W obu eksperymentach wnioski i przewidywania algorytmu ściśle odpowiadały osądom ludzi, demonstrując jego zdolność do szybkiego chwytania struktur społecznych na podstawie bardzo małej ilości danych.

Ta historia pierwotnie pojawiła się w naszym biuletynie AI The Algorithm. Aby otrzymać go bezpośrednio do skrzynki odbiorczej, zapisz się tutaj za darmo.