會「吵架」的機器人比較聰明:Facebook 讓 AI 不只會服從命令,還會討價還價

【我們為什麼挑選這篇文章】人工智慧目前處於「一個口令,一個動作」的情況。就算是虐翻柯潔的 AlphaGO,也只接到了「贏柯潔」的指令,卻無法接收更複雜的「協商」、「談判」指令。

而 Facebook 新研發的人工智慧,就是要從「半對抗(並非純服從命令)」的環境下達到最好的協商結果。如果,本篇論文的設定與環境都沒有偏差,「把機器人放到與人協商的場景裡去,人類沒能察覺與之互動的是機器人」,便證實了 Facebook 的研發機器人已經通過圖靈測試啦。(責任編輯:陳君毅)

「嘿,Alexa 的,幫我訂份外賣。」

「Alexa 的,幫我叫 Uber。」

對亞馬遜 Alexa,Google 助理或其他智能語音助手而言,這些應用場景都很常見,有台家庭設備或僅智能手機應用即可。但如果這些設備上運行的軟件機器人(軟體機器人)或聊天機器人(聊天機器人),不僅能幫你搞定訂外賣,叫 Uber 諸類的事,還能像人般懂得討價還價,又會如何?

「不聽話」,會思考的人工智慧

Facebook 就做了這事。他們的人工智能研究院(FAIR)已經教機器人如何談判,還發表了論文 詳細 說明相關突破進展 ,及機器人如何一步步變得比他們預期的更像人類說不定。未來幾年 FAIR 就能讓這種期許完全落地實現。

研究者開發出一項技術,使機器人與另一方建立對話模型,雙方間就交易展開談判。

最終希望達成,機器人能像人一樣,估摸出對方對特定報價的反應,並針對特定情形,有不同應對方式,而非簡單模仿人類行為。

這也是機器與人類的區別所在,後者能根據對話提前思考及預判談話走向,以便優化結果。

舉例來說,兩個人或會在看哪個頻道的電視,會議時間約定幾點,到哪個餐廳吃飯等方面有各自想法,要達成一致意見就得有交涉溝通。 人類生活場景裡,直接用說的就能解決。但機器環境下,想在半對抗環境中達成交易,情況就很複雜 。機器人知道你要的是什麼,但對方提供的不見得如你所願。

Facebook 想彌合這方面機器人與人類的差距。FAIR 研究人員用人類現實談判交流的數據,訓練機器人如何「討價還價」。這些數據牽涉到價值觀有異的兩人,他們的任務是分離一些物品,因想法有差別,所以得就達成一致意見「談判」。

(《TO》編按:例如底下的圖片,書、帽子、籃球都有固定的數量以及分數,要如何跟對方協調拿到最多的分數。)

Facebook FAIR 的 AI 能夠在特定協商場景通過圖靈測試?

實驗結果表明,FAIR 研究人員基本達成機器人以假亂真的目的。 他們把機器人放到與人協商的場景裡去,人類沒能察覺與之互動的是機器人 。「最好的機器人總體上與人類水平相當,」FAIR 研究科學家 Mike Lewis 指出,無論如何,至少機器人的優勢是耐心和決心都無限多。

此外,機器人還得學習研究者們口中的「高級動作(智能機動)」。如機器人會像人一樣用談判策略技巧, 甚至為獲得更有利結果而撒謊

雖說 Facebook 的研究者或更偏向基礎技術研究,但他們為這種具備「討價還價」能力的機器人,倒也想了個實際應用——安排會議。

像來回預定會議時間很麻煩,有如秘書般能協商的機器人或能省事不少。告訴它你的喜好,哪些時間有空,非萬不得已時不要安排在早晨 7 點,除非有必須情況等諸如此類,機器人會尊重你的偏好,並給出合理安排結果。需要指出的是,FAIR 的機器人更傾向確保會議實際開展,而非考慮每個人最佳時間

目前 Facebook 已開放該研究成果代碼。但要大範圍應用落地,恐怕還得過段時間。

如今,幾乎凡是科技巨頭,如蘋果,微軟,Google 和 IBM 等,都往人工智能領域砸入大把時間及金錢。CB Insights 數據顯示 ,2017 年 Q1 季度全球 34 家 AI 創企被收,同比增長兩倍有餘,科技巨頭是購買主力。自 2012 年以來,Google 已囊獲 11 家 AI 創企,位列各巨頭之首。

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(本文經合作夥伴 36kr 授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為 〈機器人變得更聰明了,Facebook 的要教它們像人一樣“討價還價”〉;Walter Rumsby, CC Licensed。)

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