মানুষের তুলনায় সমঝোতা এআই ভাল, নতুন স্টাডি খুঁজে

চলুন মোকাবেলা করা যাক. যেহেতু কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রথম স্বপ্ন দেখানো হয়েছিল, সেই সময় থেকেই মানুষ ভয় পেয়েছিল যে আমাদের এআই ওভারলাদারদের গ্রহণ করা হয়েছিল। কিন্তু কিছু গবেষক শুধু কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ক্ষমতা পরীক্ষা করা হয়েছে প্রতিযোগিতা করা মানবতা সঙ্গে, কিন্তু সহযোগিতা করা.

বৃহস্পতিবার প্রকাশিত একটি গবেষণায় প্রকৃতি যোগাযোগ বিআইইউ কম্পিউটার বিজ্ঞানের অধ্যাপক, জ্যাকব ক্র্যান্ডাল এবং মাইকেল গুড্রিক এক দল, এমআইটি এবং অন্যান্য বিশ্ববিদ্যালয়ের সহকর্মীদের সাথে, মেশিন সহযোগিতা ও সমঝোতা শেখানোর জন্য একটি অ্যালগরিদম তৈরি করেছে।

গবেষকরা এস # নামক একটি অ্যালগরিদম সহ মেশিনগুলিকে প্রোগ্রাম করেছেন এবং বিভিন্ন অংশীদারের সাথে অনেকগুলি গেমের মাধ্যমে এটি পরিচালনা করেছেন - মেশিন-মেশিন, মানব-যন্ত্র, এবং মানব-মানব - কোন জোড়াটি সবচেয়ে আপোসের ফলাফল পরীক্ষা করবে। যন্ত্রগুলি (বা কমপক্ষে যারা S # দিয়ে প্রোগ্রামযুক্ত), এটি সক্রিয় হয়, মানুষের তুলনায় আপোসে আরো ভাল।

কিন্তু এই "মানব ব্যর্থতা" সম্পর্কে আরো কিছু বলতে পারে, সীসা গবেষক জ্যাকব ক্র্যান্ডাল বলে বিপরীত । "আমাদের মানব অংশগ্রহণকারীদের প্রতি আনুগত্য করার প্রবণতা ছিল - তারা একটি সমবায় সম্পর্কের মধ্যকার ত্রুটি - এবং অসৎ - প্রায় অর্ধেক অংশীদার তাদের প্রস্তাবগুলিতে অনুসরণ করতে বেছে নিল না - কিছুটা আলোচনায়।"

সততা মূল্যের জন্য প্রোগ্রাম করা হয়েছে যে মেশিন, অন্য, সৎ ছিল। "এই বিশেষ অ্যালগরিদম নৈতিক বৈশিষ্ট্য ভাল যে শেখার হয়। এটি মিথ্যা না বলে প্রোগ্রাম করা হয়েছে এবং এটি উত্থান হওয়ার পরে সহযোগিতা বজায় রাখতে শিখতে পারে, "বলেছেন ক্রান্ডল।

উপরন্তু, গবেষণায় দেখা গেছে যে কিছু সহযোগিতার কৌশল অন্যদের চেয়ে আরও কার্যকর। এগুলির মধ্যে একটি "সস্তা আলাপ", সহজ মৌখিক সিগন্যালগুলি যা প্রদত্ত অবস্থায় প্রতিক্রিয়া জানায়, যেমন "মিষ্টি। আমরা ধনী হয়ে যাচ্ছি! "অথবা" আমি আপনার শেষ প্রস্তাবটি মেনে নিচ্ছি। "অথবা, অসন্তুষ্টি প্রকাশ করার জন্য," আপনাকে অভিশাপ দিচ্ছে! "" আপনি তার জন্য অর্থ প্রদান করবেন! "বা এমনকি" আপনার মুখে!"

কোন ধরনের খেলা বা খেলা করা হচ্ছে তা সত্ত্বেও সস্তা আলোচনা সহযোগিতার পরিমাণ দ্বিগুণ করে। এটি মেশিনকে মানবিক করে তোলে, মানব প্লেয়াররা প্রায়ই কোন মেশিন বা মানুষের সাথে কথা বলছে কিনা তা জানাতে অক্ষম।

কারণ এই গবেষণার ফোকাসটি এস # অ্যালগরিদম পরীক্ষায় ছিল, গবেষণার একটি অভাব এই যে এটি মানুষের মধ্যে সাংস্কৃতিক পার্থক্যগুলিকে বিবেচনা করে না যা হ'ল সস্তা জনগোষ্ঠী কিভাবে সস্তা আলাপের মত কৌশলগুলি ব্যবহার করতে পারে বা ব্যাখ্যা করতে পারে তার উপর প্রভাব ফেলতে পারে অনেক মানব খেলোয়াড় প্রতারণা বা অসাধুতা জড়িত হতে পারে।

আনুষ্ঠানিকভাবে, আইজাক আসিমভের বিখ্যাত বই 1950 বইয়ের চূড়ান্ত সংক্ষিপ্ত গল্পে আমি যন্ত্রমানব - "ইভটিভ কনফ্লিক্ট" - এআই ওভারলোর্ড আসলেই গ্রহটি গ্রহন করে।কিন্তু, কারণ তারা এত যুক্তিসঙ্গত, এবং কিছু অসম্ভব নৈতিক নিয়ম নিয়ে প্রোগ্রাম করা হয়েছে, এটি মানবজাতির জন্য একটি ভাল জিনিস। এবং, এই গবেষণা দেখায়, কারণ মানুষের মিথস্ক্রিয়াগুলি নোংরা এবং জটিল, সম্ভবত, আমরা মেশিনগুলিতে বিশ্বাস করতে পারি। অবশ্যই, যদি তারা সততা জন্য প্রোগ্রাম করা হয়েছে।

সারাংশ:

যেহেতু অ্যালান টুরিং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা আবিষ্কার করেছেন, তাই প্রযুক্তিগত অগ্রগতি প্রায়শই শূন্য-সমষ্টিগত encounters (যেমন, দাবা, পোকার, বা গো) মানুষের পরাজিত করার ক্ষমতা দ্বারা পরিমাপ করা হয়। মানব-যন্ত্র সহযোগিতাটি উপকারী কিন্তু অ-তুচ্ছ, এমন পরিস্থিতিগুলির ক্ষেত্রে কম মনোযোগ দেওয়া হয়েছে, যেমন পরিস্থিতিতে মানুষের এবং মেশিনের পছন্দগুলি পুরোপুরি সংহত না হয় বা সম্পূর্ণ দ্বন্দ্বের সাথে নয়। সহযোগিতা নিরবচ্ছিন্ন কম্পিউটেশাল শক্তি প্রয়োজন হয় না, বরং এর পরিবর্তে অন্তর্দৃষ্টি, সাংস্কৃতিক নিয়ম, আবেগ, সিগন্যাল এবং প্রাক-বিকাশযুক্ত স্বভাবগুলি দ্বারা উপলব্ধ করা হয়। এখানে, আমরা একটি অ্যালগরিদম বিকাশ করি যা সিগন্যালিংয়ের জন্য প্রক্রিয়াগুলির সাথে একটি অত্যাধুনিক শক্তিবৃদ্ধি-শিক্ষণ অ্যালগরিদম সংহত করে। আমরা দেখিয়েছি যে এই অ্যালগরিদমটি লোকেদের এবং অন্যান্য অ্যালগরিদমগুলির সাথে সমান স্তরের সাথে সহযোগিতা করতে পারে যা দুই-প্লেয়ার পুনরাবৃত্ত স্টোকাস্টিক গেমগুলিতে মানবিক সহযোগিতার প্রতিদ্বন্দ্বিতা করে। এই ফলাফলগুলি নির্দেশ করে যে সাধারণ মানব-যন্ত্র সহযোগিতা একটি অ-তুচ্ছ ব্যবহার করে অর্জনযোগ্য, কিন্তু অবশেষে সহজ, অ্যালগরিদমিক প্রক্রিয়াগুলির সেট।