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科学家教人工智能变得更善于事后批评

导读 教导(A I)系统人类行为的微妙之处,以便他们能够更好地预测我们的意图。 澳大利亚新南威尔士大学(新南威尔士大学)说,在开发过程中的一

教导(A I)系统人类行为的微妙之处,以便他们能够更好地预测我们的意图。 澳大利亚新南威尔士大学(新南威尔士大学)说,在开发过程中的一个圣杯是让机器在互动时预测意图。

目前,人工智能可能在检测另一个人的意图方面做了一项看似合理的工作。 他们说,它甚至可能有一个预定义的、可能的反应列表,人类将在特定的情况下作出反应。 然而,研究人员指出,当一个人工智能系统或机器只有几条线索或部分观察要进行时,它的反应有时可能是一点点。 新南威尔士大学高级讲师姚丽娜说:“我们在早期阶段所做的就是帮助机器学习像人类一样的行为,这种行为是基于我们的日常互动和受我们自己的判断和期望影响的行为,这样它们才能更好地预测我们的意图。 “反过来,这甚至可能导致我们自己的新行动和决定,以便我们建立合作关系,”姚说。 研究人员希望看到人类行为的不那么明显的例子被整合到人工智能系统中,以改善意图预测。 然而,这样做是一个很高的顺序,因为人类自己在试图预测另一个人的意图时并不是绝对正确的,研究人员说。 她说:“有时候,人们可能会采取一些行动,这些行动偏离了他们自己的常规习惯,这可能是由外部环境或另一个人的行为的影响引起的。” 姚和她的团队正在开发一个原型人机界面系统,旨在捕捉人类运动背后的意图。 姚明说:“我们可以学习和预测一个人在佩戴脑电图仪时会想做什么。 “在佩戴这些装置时,每当一个人做一个动作时,他们的脑电波就会被收集起来,然后我们可以分析。 姚说,记录这些数据有可能帮助因残疾或疾病而无法自由移动或交流的人。 用脑电波装置记录的脑电波可以被分析和用于移动轮椅等机械,甚至可以用来传达援助请求。 姚明解释说:“重症监护病房的人可能没有交流的能力,但如果他们戴着脑电波装置,他们脑波中的模式可以被解释为他们疼痛或想坐起来。 “因此,由于这种人机交互作用,一个观察者可以理解一种不可能或无法表达的移动或行动的意图。 她说:“这项技术已经具备,更重要的是把所有的工作部分结合起来。” 姚指出,开发辅助人类的人工智能系统和机器的最终目标是让他们不仅被视为工具,而且被视为合作伙伴。 她补充说:“我们正在努力开发一些好的算法,可以在需要决策的情况下部署。”

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