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      記者專欄
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      科學(xué)家試圖讓機(jī)器人有社交技能

      2022-07-29 06:54 來源:參考消息網(wǎng)

        參考消息網(wǎng)7月28日報(bào)道 據(jù)美國《發(fā)現(xiàn)》月刊網(wǎng)站7月25日報(bào)道,迄今,大多數(shù)人與機(jī)器人的邂逅是在科幻小說里(除了能在大學(xué)校園送餐或給你做杯拿鐵的機(jī)器人)。但在不太遙遠(yuǎn)的未來,與機(jī)器人互動將在現(xiàn)實(shí)世界變得更加普遍。到那時,機(jī)器人將需要社交技能與人類進(jìn)行得體的互動。

        然而,令人驚訝的是,在確保機(jī)器人能夠社交方面,即使在基本層面上,卻幾乎沒有做什么工作。麻省理工學(xué)院(MIT)的一個研究團(tuán)隊(duì)接受了這一挑戰(zhàn):科學(xué)家制定了一個機(jī)器人技術(shù)框架,其中包括社交互動,從而使機(jī)器人能夠知道人類如何幫助或阻礙其他人類同胞。

        MIT計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能實(shí)驗(yàn)室的信息實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人、研究報(bào)告作者之一鮑里斯·卡茨在一份新聞稿中說:“機(jī)器人很快就會生活在我們的世界里,而且真的需要學(xué)習(xí)如何以人類的方式與我們交流。機(jī)器人需要知道,什么時候該提供幫助,什么時候該看看可以做些什么來防止某些事情的發(fā)生。”

        在科學(xué)家的新框架里,人們定義了三種類型的機(jī)器人:0級機(jī)器人僅有物理目標(biāo),無法進(jìn)行社交推理;1級機(jī)器人既有物理目標(biāo)又有社交目標(biāo),但假定其他機(jī)器人只有物理目標(biāo);2級機(jī)器人有物理和社交目標(biāo),而且假定其他機(jī)器人也兩者兼有。科學(xué)家們推測,這些高級機(jī)器人已經(jīng)可以與其他機(jī)器人很好地協(xié)同工作——并且也可以與人類很好地協(xié)同工作。

        為測試這一框架,研究人員創(chuàng)造了一個模擬環(huán)境,一個機(jī)器人觀察另一個機(jī)器人,猜測另一個機(jī)器人的目標(biāo),然后根據(jù)自己的目標(biāo),要么選擇幫助,要么選擇阻礙另一個機(jī)器人。

        研究團(tuán)隊(duì)創(chuàng)造了98種不同的場景,在這些場景中,虛擬機(jī)器人根據(jù)對另一個機(jī)器人目標(biāo)的猜測來相互幫助或阻礙,然后將這些目標(biāo)與自己的目標(biāo)相融合。后來,當(dāng)人類觀看機(jī)器人互動的視頻時——這被描繪為一系列計(jì)算機(jī)動畫,他們對機(jī)器人目標(biāo)的預(yù)測與機(jī)器人對彼此的預(yù)測基本相符。

        卡茨說,這項(xiàng)實(shí)驗(yàn)是朝著教機(jī)器人識別人類目標(biāo)并與人類互動邁出的雖小但重要的一步。卡茨在新聞稿中說:“這是非常早期的工作,我們只觸及了皮毛,但我感覺這是第一次非常認(rèn)真的嘗試,旨在了解人類和機(jī)器社交互動的意義。”

        除了訓(xùn)練機(jī)器人,這項(xiàng)研究最終可能有超越人工智能的應(yīng)用。研究報(bào)告的作者之一、MIT大腦、思維和機(jī)器研究中心的研究員安德烈·巴爾布指出,無法量化社交互動在許多科學(xué)領(lǐng)域造成了問題。

        例如,與我們能夠輕松地準(zhǔn)確測量血壓或膽固醇的方法不同,沒有定量的方法來確定患者的抑郁程度,也無法精確評估患者在自閉癥譜系上的位置。但巴爾布說,由于至少在某種程度上,抑郁癥和孤獨(dú)癥都涉及社交障礙,像這樣的計(jì)算模型可以為評估人類社交表現(xiàn)提供客觀的基準(zhǔn),并可能使開發(fā)和測試這些疾病的藥物更容易。

        在訓(xùn)練人工智能時,一個有據(jù)可查的問題是,通過簡單地給模型提供大量數(shù)據(jù),就可以訓(xùn)練出非常強(qiáng)大的人工智能,但這也往往會產(chǎn)生性別歧視和種族歧視的人工智能。這個MIT研究團(tuán)隊(duì)認(rèn)為,他們的方法可能是避免這個問題的一個途徑。巴爾布說:“孩子們在離開家人時并沒有他們父母的膚色優(yōu)于其他人的想法,這完全是因?yàn)樗麄?5%的數(shù)據(jù)來自具有這種膚色的人,但這正是這些大型模型得出的結(jié)論。”

        通過學(xué)習(xí)估計(jì)他人的目標(biāo)和需求,而不是僅僅根據(jù)海量數(shù)據(jù)做出聯(lián)想和推斷,這種訓(xùn)練機(jī)器人的新方法可能最終創(chuàng)造出與人類利益更契合的人工智能。

      (責(zé)任編輯:歐云海)

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      2022-07-29 06:54 來源:參考消息網(wǎng)
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