AI Mas mahusay sa Compromise kaysa sa mga kawani na tao, Hinahanap Bagong Pag-aaral

$config[ads_kvadrat] not found

Paano Makaahon sa KAHIRAPAN ng BUHAY : Cashflow Quadrant Tagalog Book Summary

Paano Makaahon sa KAHIRAPAN ng BUHAY : Cashflow Quadrant Tagalog Book Summary
Anonim

Harapin natin ito. Mula nang una ang pinangarap ng artipisyal na katalinuhan, ang mga tao ay natakot sa araw na ang aming mga overlord ng AI ay tumatagal. Subalit ang ilang mga mananaliksik ay sinubok ang kakayahan ng artipisyal na katalinuhan na hindi lamang makipagkumpitensya may sangkatauhan, ngunit din sa makipagtulungan.

Sa isang pag-aaral na inilathala noong Huwebes Kalikasan Komunikasyon isang pangkat ng mga professor ng computer science BYU, sina Jacob Crandall at Michael Goodrich, kasama ang mga kasamahan sa MIT at iba pang mga unibersidad, ay lumikha ng isang algorithm upang magturo ng machine kooperasyon at kompromiso.

Inilunsad ng mga mananaliksik ang mga makina na may algorithm na tinatawag na S # at pinatakbo ito sa pamamagitan ng maraming mga laro na may iba't ibang mga kasosyo - machine-machine, human-machine, at human-human - upang masubukan kung saan ang pagpapares ay magreresulta sa pinakamaraming kompromiso. Ang mga makina (o hindi bababa sa mga na-program na may S #), lumiliko ito, ay mas mahusay sa kompromiso kaysa sa mga tao.

Ngunit maaaring mas marami pa itong sabihin tungkol sa "mga pagkukulang ng tao", ang nangunguna sa pananaliksik na si Jacob Crandall ay nagsasabi Kabaligtaran. "Ang aming mga kalahok ng tao ay may tendensya na maging di-matapat - sila ay may depekto sa gitna ng isang kooperatibong relasyon at hindi tapat - halos kalahati ng aming mga kalahok ay pinili na huwag sundin ang kanilang mga panukala - sa isang punto sa pakikipag-ugnayan."

Ang mga makina na na-program sa pagpapahalaga sa katapatan, sa kabilang banda, ay tapat. "Ang partikular na algorithm ay ang pag-aaral na ang moral na mga katangian ay mabuti. Ito ay naka-program na hindi kasinungalingan, at natututo din itong mapanatili ang pakikipagtulungan sa sandaling lumitaw ito, "sabi ni Crandall.

Bukod pa rito, natuklasan ng pananaliksik na ang ilang estratehiyang pakikipagtulungan ay mas epektibo kaysa sa iba. Ang isa sa mga ito ay "cheap talk", simple verbal signal na tumutugon sa isang ibinigay na sitwasyon, tulad ng "Sweet. Nagtatangkilik kami! "O" Tinatanggap ko ang iyong huling panukala. "O, upang ipahayag ang kawalang-kasiyahan," Sumpa ka! "" Magbabayad ka para sa iyan! "O kahit na" Sa iyong mukha!"

Anuman ang anong uri ng laro ang na-play o kung sino ang naglalaro, ang dobleng usapan ay dinoble ang halaga ng pakikipagtulungan. Ito rin ang humanised sa mga makina, na ang mga manlalaro ng tao ay madalas na hindi masasabi kung nakikipag-ugnayan sila sa isang makina o tao.

Dahil ang pokus ng pananaliksik na ito ay ang pagsusulit sa algorithm ng S #, ang isang kakulangan ng pananaliksik ay hindi ito isinasaalang-alang ang pagkakaiba sa kultura sa mga tao na maaaring makaapekto sa kung paano maaaring gamitin o nai-interpret ng iba't ibang mga tao ang mga estratehiya tulad ng murang pag-uusap, o kung paano magagawa ng maraming manlalaro ng tao ang panlilinlang o pagtataksil.

Una, sa huling maikling kuwento ng aklat na Isaac Asimov na aklat 1950 Ako, Robot - "Ang Evitable Conflict" - AI overlords gawin sa katunayan, sakupin ang planeta. Ngunit, dahil ang mga ito ay makatwirang, at na-program sa ilang mga unbreakable etika panuntunan, ito ay isang magandang bagay para sa sangkatauhan. At, tulad ng pag-aaral na ito ay nagpapakita, dahil ang pakikipag-ugnayan ng tao ay malabo at kumplikado, marahil, maaari tayong magtiwala sa mga makina. Sa pag-aakala ng kurso, kung sila ay na-program para sa katapatan.

Abstract:

Dahil pinag-isipan ni Alan Turing ang artificial intelligence, ang teknikal na pag-unlad ay madalas na nasusukat sa pamamagitan ng kakayahang talunin ang mga tao sa zero encounters (hal., Chess, Poker, o Go). Ang mas kaunting pansin ay ibinigay sa mga sitwasyon kung saan ang pakikipagtulungan ng tao-makina ay kapaki-pakinabang ngunit di-mahalaga, tulad ng mga sitwasyon kung saan ang mga kagustuhan ng tao at mga makina ay hindi ganap na nakahanay o hindi ganap sa salungatan. Ang pakikipagtulungan ay hindi nangangailangan ng manipis na kapangyarihan ng computational, ngunit sa halip ay ginagampanan ng intuwisyon, kaugalian ng kultura, emosyon, signal, at mga umuunlad na disposisyon. Dito, bumuo kami ng isang algorithm na pinagsasama ang isang state-of-the-art reinforcement-learning algorithm na may mga mekanismo para sa pagbibigay ng senyas. Ipinapakita namin na ang algorithm na ito ay maaaring makikipagtulungan sa mga tao at iba pang mga algorithm sa mga antas na karibal na pakikipagtulungan ng tao sa iba't ibang dalawang manlalaro na paulit-ulit na mga laro ng stochastic. Ang mga resultang ito ay nagpapahiwatig na ang pangkalahatang pakikipagtulungan ng tao-makina ay matatamo gamit ang isang di-walang halaga, ngunit sa huli ay simple, hanay ng mga mekanismo ng algorithm.

$config[ads_kvadrat] not found