Останнє дослідження, проведене вченими з Інформатичної магістратури Наґойського університету, розкрило еволюцію характеру в діалоговому штучному інтелекті. Команда використовувала великомасштабну мовну модель (LLM) та гру в ув’язнення, щоб розробити каркас, що імітує людську поведінку у віртуальних агентах.
Дослідники прагнули вивчити, як LLM може бути використаний для стимулювання різноманітності характерів в штучному інтелекті під час соціальних взаємодій. Штучні агенти еволюціонували для максимізації свого віртуального доходу, граючи в гру в ув’язнення, де були доступні два варіанти: співпраця та відмова.
Використовуючи мовні можливості LLM, дослідники закодували природні мовні описи характерів в поведінки штучних агентів. Це дозволило для більш нюансованої еволюції поведінки, що призвело до широкого спектру характерних рис.
Результати дослідження показали, що штучні агенти могли перемикатися між егоїстичною та співпрацьовою поведінкою, схожою на людську. Деякі агенти мали більше егоїстичних характеристик, надаючи перевагу власним інтересам над загальністю, тоді як інші демонстрували вдосконалені стратегії, які враховували як особисті вигоди, так і взаємний виграш.
Проте, дослідження також підкреслило вроджену нестабільність в штучних суспільствах, де надмірно співпрацьоваючі групи замінювалися більш самоцентрованими агентами. Це підкреслює необхідність збалансованого підходу при проектуванні штучних суспільств та майбутніх інтеракцій між штучним і людським інтелектом.
Результати цього дослідження надають цінні висновки з потенціалу мовних моделей в дослідженні штучного інтелекту. Використовуючи тонкі лінгвістичні вирази, LLM може ефективно імітувати еволюцію характерів. Ці відкриття не тільки сприяють розвитку особистістю штучного інтелекту, але й пропонують настанови для інтеграції штучного інтелекту в людське суспільство.
Часто задавані питання:
П: Що таке гра в ув’язнення?
Гра в ув’язнення – це сценарій в теорії ігор, де два індивіди мають вибирати між співпрацею та відмовою. Результат гри залежить від виборів, зроблених обома гравцями, з різними винагородами за різні комбінації виборів.
П: Яким чином еволюціонували характери штучного інтелекту в цьому дослідженні?
Характери штучного інтелекту еволюціонували за допомогою еволюційного каркасу. Здібності штучних агентів формувались шляхом природного відбору та мутації протягом поколінь, що дозволило появу широкого спектру характерних рис.
П: Які ключові висновки дослідження?
Дослідження показало, що штучні агенти можуть виявляти як кооперативні, так і егоїстичні риси характеру, як у людській суспільній динаміці. Крім того, дослідження висвітлило нестабільність в штучних суспільствах, де надмірно кооперативні групи були замінені більш самоцентрованими агентами.
П: Які наслідки мають ці висновки для дослідження у галузі штучного інтелекту та суспільства?
Ці висновки демонструють трансформаційний потенціал мовних моделей у дослідженні штучного інтелекту. Еволюція характеристик характеру на основі мовних виразів може бути ефективно представлена обчислювальними моделями з використанням мовних моделей. Ці відкриття можуть керувати розвитком штучних агентів, які позитивно сприяють людському суспільству і формують майбутній дизайн спільнот штучного і людського інтелектів.
Джерела:
– Наґойський університет: [Посилання](https://www.nagoya-u.ac.jp)
– Наукові звіти: [Посилання](https://www.nature.com/srep/)
The source of the article is from the blog yanoticias.es