AI보다 타협시 나은 AI 연구

현실을 직시하자. 인공 지능이 처음으로 꿈꿔 온 이래로 인간은 우리 AI 군주가 점령하는 날을 두려워했습니다. 그러나 일부 연구자들은 인공 지능의 능력을 테스트 해왔다. 경쟁하다 인류와 더불어, 또한 협력하다.

목요일에 출판 된 한 연구에서 자연 커뮤니케이션 BYU 컴퓨터 과학 교수 팀 인 Jacob Crandall과 Michael Goodrich는 MIT 및 다른 대학의 동료들과 함께 기계 협력 및 절충을 가르치는 알고리즘을 만들었습니다.

연구자들은 S #이라는 알고리즘으로 기계를 프로그래밍하고, 기계 - 기계, 사람 - 기계 및 사람 - 인간과 같은 여러 파트너가있는 수많은 게임을 통해 이들을 실행하여 어떤 조합이 가장 타협을 초래하는지 테스트합니다. 기계 (또는 적어도 S #로 프로그래밍 된 기계)는 인간보다 타협이 훨씬 낫습니다.

그러나 야콥 크랜 달 (Jacob Crandall) 수석 연구원은 "인간의 실수"에 대해 더 많은 것을 말해 줄 수있다. 역. "우리의 인간 참가자들은 협력 적 관계의 한가운데서 결함을 겪었고 부정직 한 경향이있었습니다. 참여자의 약 절반이 상호 작용의 어느 시점에서 그들의 제안을 따르지 않기로 결정했습니다."

정직을 가치있게하도록 프로그램 된 기계는 정직했다. "이 특별한 알고리즘은 도덕적 특성이 좋다는 것을 배우고 있습니다. 그것은 거짓말하지 않도록 프로그램되어 있으며, 일단 그것이 나오면 협력을 유지하는 법을 배웁니다. "라고 Crandall은 말합니다.

또한이 연구는 특정 협력 전략이 다른 협력 전략보다 효과적이라는 것을 발견했습니다. 이 중 하나는 "싼 이야기", "달콤한"와 같은 주어진 상황에 반응하는 간단한 구두 신호였습니다. 우리는 부자가되었습니다! "또는"나는 당신의 마지막 제안을 받아들입니다. "또는 불쾌감을 표현하기 위해"저주하십시오! ""그 댓가를 치를 것입니다! "또는"당신의 얼굴에!"

어떤 종류의 게임이 실행되었는지, 누가 게임을했는지에 관계없이 저렴한 대화는 협력의 양을 두 배로 늘 렸습니다. 또한 기계를 인간화하여 인간의 플레이어가 기계 나 인간과 상호 작용하는지 여부를 알 수없는 경우가 많습니다.

이 연구의 초점은 S # 알고리즘을 테스트하는 데 있었기 때문에 연구의 한 가지 단점은 다양한 인간 인구가 저렴한 대화 나 전략을 사용하거나 해석하는 방법에 영향을 줄 수있는 인간 간의 문화적 차이를 고려하지 않는다는 것입니다. 많은 인간 선수들이기만이나 불충실에 빠지게됩니다.

현저하게 Isaac Asimov의 유명한 책인 1950 년 책의 마지막 단편 소설에서 아이 로봇 - "The Evitable Conflict"- AI 군주는 실제로 행성을 장악합니다. 그러나 그들은 너무 합리적이며 깨지 않는 윤리적 인 규칙으로 프로그램 되었기 때문에 인류에게는 좋은 일입니다. 이 연구에서 알 수 있듯이 인간의 상호 작용이 복잡하고 복잡하기 때문에 기계를 신뢰할 수 있습니다. 그들이 정직을 위해 프로그램되어 있다면 물론 가정합니다.

추상:

앨런 튜링 (Alan Turing)은 인공 지능을 구상 했으므로 기술 진보는 종종 체스, 포커 또는 바둑 등 제로 - 마주 칠 때 인간을 물리 칠 수있는 능력으로 측정되었습니다. 인간과 기계의 선호도가 완전히 일치하지 않거나 완전히 상충되지 않는 시나리오와 같이 인간 - 기계 협력이 유익하지만 사소하지 않은 시나리오에는 덜주의를 기울였다. 협력은 순수한 계산 능력을 필요로하지 않고 대신 직감, 문화적 규범, 감정, 신호 및 진화 된 처분으로 촉진됩니다. 여기서는 최첨단 보강 학습 알고리즘과 신호 메커니즘을 결합한 알고리즘을 개발합니다. 우리는이 알고리즘이 다양한 2 인용 반복적 확률 론적 게임에서 인간의 협력에 필적하는 수준에서 사람들과 다른 알고리즘들과 협력 할 수 있음을 보여줍니다. 이 결과는 일반 인간 - 기계 협력이 간단하지만 궁극적으로 단순한 알고리즘 메커니즘을 사용하여 달성 할 수 있음을 나타냅니다.