如何实现人类行为和关系?

人工智能 人工智能设计 情商 知识表示
2021-11-09 18:46:25

关于人工智能最引人注目的问题之一是行为和关系。

有哪些方法可以解决这个问题?例如,友谊,还是开玩笑?幽默的概念?

3个回答

心智理论

人际关系和正常的社会行为要求人类拥有合理的“心理理论”,一种理解和模拟他人头脑中发生的思维过程的技能,以及对他人如何理解特定行为做出合理准确的预测。

一般来说,这可能会被视为任何其他机器学习/预测任务——虽然这项技能对于我们当前的系统来说非常复杂且太难,但似乎没有任何明显的质量障碍需要突破。值得注意的是,没有理由相信一个头脑需要能够体验某种“感觉”才能模拟其他头脑可以拥有它 - 人工智能代理可以形成一个因果模型,说明友谊如何在人际关系中发挥作用并使用它表现出在所有方面都与友谊一致的行为和/或促进特定人类对友谊的友谊行为,如果它符合代理的目标。你是否认为“真正的友谊”只是你如何定义这个词的问题,

通常,您所描述的内容暗示了一个层次序列模型,其中举止适应了有效的制度或范式。表达方式是我们如何从其他代理的行为中识别操作上下文。对于人工代理,避免不科学将涉及对话语上下文分类的基础因素进行聚类,并以与人工代理所做的分类紧密一致的方式用相应的因素模型对它们进行标记。这涉及为两个空间开发足够的潜在表示,这可能涉及大量训练数据,或者一些巧妙的迁移学习与一次性技术(通常以样本作为模式)相结合。

例如,当上下文变成一种友谊时,表达的风格因素应该扩展到信任、合作、披露、同情等因素。为了实现这些,需要精心制作行为表示中的分层抽象,大概是通过培训。为了将这些学习到的类别与人类类别对齐,我认为这对情感流畅性至关重要,利用语料库语义的结构——包括语言标签和推理的分布特征——估计损失梯度似乎是一种自然的策略,它利用文化学习。

据我所知,这些评论必然是推测性的,因为没有这样的系统是最新的。至少,没有任何显着的成熟度或应用程度。当然,其他方法也是可以想象的。我只是在推断合理的策略,在当前技术的背景下,以一种有用的方式实现你描述的那种行为的策略。

更具体地说,我认为这个问题是一个流形学习问题,因此需要一个表示模型,其中输入和输出在状态空间中变化,行为被学习为这些空间之间的映射。这些组件中的每一个(输入空间表示及其自然拓扑、同样的输出空间表示、它们之间的映射以及从流形外推到控制过程集合的序列模型层次结构)都有其独特的挑战,这些挑战创建一个适当的实现是这些的混淆。尽管如此,这似乎更像是一个时间和金钱的问题,而不是名义上的可行性。

支持社交的人工智能的方法论。

关于社交互动,我认为尝试基于我们所了解的技术构建人类行为的副本可能不会有效。

相反,我会从人类如何成长和学习的根源开始,或者更好的是,从每个人从童年到生命结束都试图解决的问题。通过这种方式,我们将能够建造人造生物,能够充分利用技术可能提供的优势。

这似乎是基于情绪。

例如,幽默是一种有天赋的社会人造生命可以学习和掌握的社交技巧,首先像孩子一样,然后像我们所有人一样,以便在这种共同情绪出现时与他人产生共鸣,然后再分析条件在女巫中,它的出现是为了能够复制它,然后最终如果需要成为优先事项,通过理论化它的机制,可能掌握它并像使用工具一样使用它。

(我没有研究细节,但是幽默往往是通过煽动别人的惊喜来产生的,它需要模仿别人的普遍想法,让他们感到惊讶。)

掌握社交互动需要建模

幽默、友谊作为社交互动的例子,应该像人类一样自然地被 IA 发现,并最终被用来适应曾经的目标。另一方面,这需要智力以积极的方式使人感到惊讶,根据特定条件导致笑、兴趣、好奇或恐惧。掌握这个过程需要对世界建模(你的想法)和其他人如何建模它(他们的想法)。

交互和沟通极大地加速了建模

另外,人类可能会在没有建立有意识的理论的情况下引发他人的笑声,这有助于我们理解智能并建立一个人工的:语言在这里用于传递最初由智能构建的抽象概念。它帮助我们加速我们对世界的建模,如果仅基于我们自己的经验,这仍然是非常基础的。

建模最重要的技能是观察,逻辑第二,交互第三

无意识地解决问题似乎是活生生的特征,但也是机器学习技术(如深度学习)的特征,因此受到批评。因为我们希望它能够向我们解释他们发现并用来解决我们给它的问题的概念。这是因为我们希望这些工具能够在赋予它能力之前构建抽象和可能的原始模型

  • 将观察转化为概念,
  • 通过观察或演绎来验证概念。
  • 沟通。

由分层目标支持的因果和统计方法,包括对发现的渴望

为了在一个由物理学组成的复杂世界中发生这种情况,尽管如此,似乎需要一种因果统计方法,由其支持,以给出采取的方向:目标二的分层列表

  • 渴望发现和
  • 对成就的渴望本身被其他人根据等级的特征列表来判断,

应该设法找到他们最好的地方来生存,被有意识的允许或帮助成为一个完整的蜜蜂。

适应策略

为了使发现目标达到最佳水平,可能涉及涉及繁殖、可变性、复杂性和环境适应的生物相关力学,但这似乎超出了问题的范围。

为了让我们的推理工具具备交流的能力,即掌握一种语言,并在了解对话者已经掌握的概念和语义领域的知识的情况下使用它,然后构建新概念,仍有一些工作要做以可传播的形式,如文字、图像、视频或只是身体动作、面部表情等。