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[悬赏]AI可以在扑克中打败,我们现在看看如果它能与我们合作 (已翻译75%)

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英文原文:AI Can Beat Us at Poker—Now Let’s See If It Can Work with Us
标签: AI
admin 发布于 2017-04-17 13:28:59 (共 4 段, 本文赏金: 10元)
参与翻译(2人): greenflute urnotlyy 默认 | 原文

【已悬赏】 赏金: 2元

很久以来,人工智能领域的进展就开始以对棋类游戏的掌握为尺度来衡量了,例如国际象棋,巴加门15子棋,还有围棋。现在,人们开始尝试使用扑克牌游戏以及电子游戏例如星际争霸了。

MIT的教授 Iyad Rahwan 则认为,尽管在直接对抗性(比赛)中击败人类具有里程碑式的意义,但过于关注这些会导致我们忽略了其他的衡量方式以及推动AI发展的途径。他认为既然智能机器逐渐开始变得无处不在,(人们)应该把更多的精力专注于开发能够和人类进行协作的软件。

“这是下一步的重点,因为AI并不一定非要替代我们不可,而是必须和我们共存。” Rahwan 说, “大多数的人类交互并非零和,这是那些颇有野心的AI项目的盲点。“

greenflute
翻译于 2017-06-15 06:48:18
 

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【已悬赏】 赏金: 3元

Rahwan 已经开始联合来自美国,英国,法国,澳大利亚以及沙特的合作者们呼吁对这个盲点的重视了。在最近的一次研究中,他们已经将行为科学领域中一些用来研究人们如何协作(或者不协作)的简单游戏重新定位为测试算法如何学会与人类共同工作了。

这些游戏包括囚徒困境这样的理论研究领域的标准游戏,其中扮演罪犯的玩家必须决定是否互相背叛。尽管简单,它仍然可以用来在混乱的领域里进行策略分析,例如气候政策以及广告行业。

最初的结果很令人失望,人机之间的协作远不如人与人之间的协作。但是当研究者让人和算法能够在游戏开始之前使用一个包含19个短语的菜单进行交互以后,情况就发生了改变。这些短语包括 “照我说的做,不然我就会惩罚你“,”我要改变策略“,以及”再给我一次机会"。

greenflute
翻译于 2017-06-15 07:52:28
 

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【待悬赏】 赏金: 3元

“The instant the machine starts to talk there’s a completely different response from people,” says Jacob Crandall, an associate professor at Brigham Young University also involved in the work. “They had a hard time distinguishing humans from machines.” It takes two to coöperate, and using the simple messages was enough for machines to get humans to be open to working together.

Across the three different games tested, people ended up being roughly as likely to coöperate with a machine player as with another human one. Overall, machine-machine pairs scored highest on average in the games because they coöperated more reliably (and unlike human players, they never lied).

The algorithm that achieved that calculates some promising strategies for the game being played in advance, before learning which to use based on the actions of its co-player. It isn’t likely to become the foundation of future human-robot relations, but is intended to show how experiments can test coöperation, and inspire further research into the idea, says Rahwan.



【已悬赏】 赏金: 2元

西雅图艾伦人工智能研究所的director Oren Etzioni希望那会发生,他说:“我们需要拥有的未来是在工作环境中人和机器共同协作,所以研究那种协作的形式是有意义的。”

然而,Etzion说,从简单的行为科学游戏像更复杂的场景的转变需要大量的工作。复杂情形中的合作需要软件很好地掌握与其他玩家沟通的语言,那对采用Go的软件或星际争霸(Starcraft)不太麻烦。但研究者也不必对棋盘游戏不抱希望。Etzion认为大战役(Risk)或外交(Diplomacy)这种玩家必须达成联盟或交易的游戏会是最好的机器合作技巧测试平台。

urnotlyy
翻译于 2017-11-11 16:01:49
 

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