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機器人變得更聰明了,Facebook要教它們像人一樣「討價還價」

人工智慧觀察君編著:但最終大範圍應用落地,恐怕還得等上好幾年。

「嘿,Alexa,幫我訂份外賣。」

「Alexa,我要用Uber打車去XXX。」

對亞馬遜Alexa、谷歌Assistent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體機器人( software bots)或聊天機器人(chatbots),不僅能幫你搞定訂外賣、打Uber諸類的事,還能像人般懂得討價還價,又會如何?

Facebook就做了這事。他們的人工智慧研究院 (FAIR) 已經教機器人如何談判,日前還發表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。人類生活場景里,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」。

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里去,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(intelligent maneuvers)」。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。但最終大範圍應用落地,恐怕還得過段時間。

如今,幾乎凡是科技巨頭,如蘋果、微軟、谷歌和IBM等,都往人工智慧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創企被收購,同比增長兩倍有餘,科技巨頭是購買主力。自2012年以來,谷歌已囊獲11家AI創企,位列各巨頭之首,其次是蘋果、Facebook和英特爾。

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