Roman RemberИзследователи от Университета на щата Вирджиния направиха забележителни постижения в областта на изкуствен интелект, като създадоха система, способна да оценява надеждността на човека. Експертните познания на този изкуствен интелект произтичат от усвояването на модели, получени от американското телевизионно шоу „Приятел или враг?“.
Същността на „Приятел или враг?“ наподобява класическата задача на затворника, символ на теорията на игрите. Участниците се борят с решение дали да се сътрудничат или да измамят. Съвместната работа води до споделени печалби, докато предателството от една страна означава, че изменникът взема всичко. Ако и двете страни решат да измамят, нито едната не се възнаграждава.
Основата на телевизионното шоу не се върти около хипотетични сценарии или симулации; участниците са дълбоко ангажирани с резултата, което прави техните реакции и решения коренени в реализъм. Този автентичен състезателен околният среда превръща „Приятел или враг?“ в златен рудник за данни за поведенчески анализ, далеч надминавайки предишни изследователски опити, които често липсваха наистина важни фактори или се разчитаха на участници, осведомени за експерименталния характер на ситуацията.
Използвайки информацията, събрана от шоуто, отборът от Университета на щата Вирджиния наблюдава и анализира различни поведения, като изрази на лице, движения на очи, постава, жести, речови модели и социодемографски фактори. Този обстоен анализ дава възможност на изкуствения интелект да формира съдебни решения относно надеждността, които биха могли да имат дълбоки последици в области като сигурността, бизнеса и други.
„Изкуственият интелект и теорията на игрите са тясно взаимосвързани полета“, което обикновено позволява на системите за изкуствен интелект да решават сложни проблеми, които включват множество агенти, които могат да се сътрудничат или да конкурират помежду си. В случая с изследованието на Университета на щата Вирджиния, приложението на ИИ към динамиката на телевизионното шоу „Приятел или враг?“ е практично използване на теорията на игрите в поведенческия анализ.
Едно от ключовите въпроси, повдигнати от това изследване, е дали ИИ може точно да предвиди надеждността на хората и, ако да, в каква степен може да се обобщава извън контекста на телевизионното шоу. Изкуственият интелект, разработен от изследователите, се базира на усвояването на модели чрез наблюдение – метод, известен като машинно обучение. Моделите за машинно обучение, особено дълбоките модели за обучение, които могат да се справят с големи набори от данни, са особено способни да разпознават сложни модели в данните.
Ключови предизвикателства в това усилие включват гарантиране, че съдебните решения на ИИ са безпристрастни и че той е бил изложен на достатъчно разнообразен набор данни, за да прави точни прогнози за различни демографски групи. Осигуряването на управление на поверителността и управлението на етични въпроси е също значително предизвикателство, когато ИИ се прилага за анализ на човешкото поведение.
Конфликтите могат да възникнат около използването на ИИ, относно оценяването на надеждността, защото такава технология може да се използва за наблюдение или дискриминаторен профилинг, ако се приложва без строги етични насоки и надзор.
Предимствата на ИИ при оценяването на надеждността включват възможността за подобрени мерки за сигурност, подобрения в управлението на човешкия ресурс и по-добро вземане на решения в критични ситуации за доверие. Това също може да предложи ценни изводи за човешката психология и поведението, допринасяйки за области като психологията, криминологията и социологията.
Недостатъците могат да включват потенциални проблеми около поверителността, риска от грешни заключения, възпроизвеждането на съществуващи предразсъдъци и „дехуманизирането“ на личните взаимодействия. Съществува и философският въпрос дали надеждността, като дълбоко човешка и субективна черта, може да бъде точно оценена от машина.
За свързани връзки, към които можете да прочетете повече за изкуствения интелект и теорията на игрите, можете да посетите сайтове като:
– Лаборатория по компютърни науки и изкуствен интелект на MIT
– DeepMind
– Университет на щата Вирджиния
Моля, обърнете внимание, че тези връзки следва да бъдат проверени за актуалност и точност в момента, в който искате да ги посетите.
