KI kann uns beim Poker schlagen – mal sehen, ob sie bei uns funktioniert

Martin Nikolausson

Der Fortschritt in der künstlichen Intelligenz wird seit langem an der Beherrschung von Brettspielen wie Schach, Backgammon und Go gemessen. Forscher arbeiten jetzt an Poker und Computerspielen wie Starcraft.

Iyad Rahwan , Professor am MIT, respektiert diese Meilensteine, sagt aber, dass der Fokus darauf, Menschen im direkten Wettbewerb zu schlagen, dazu geführt hat, dass wir andere Methoden zur Messung und Weiterentwicklung von KI vernachlässigt haben. Er argumentiert, dass, da intelligente Maschinen voraussichtlich allgegenwärtig werden, mehr Anstrengungen darauf verwendet werden sollten, Software zu entwickeln, die lernt, mit Menschen zu kooperieren.

Das ist das nächste wichtige Problem, denn KIs müssen uns nicht immer ersetzen, sie müssen mit uns leben, sagt Rahwan. Die meisten menschlichen Interaktionen sind keine Nullsummen – das war irgendwie ein blinder Fleck für ambitionierte KI-Projekte.

Rahwan hat versucht, mit Kollaborateuren in den USA, Großbritannien, Frankreich, Australien und den Vereinigten Arabischen Emiraten auf diesen blinden Fleck aufmerksam zu machen. In einer aktuellen Studie haben sie einfache Spiele aus der Verhaltensforschung umfunktioniert, um zu untersuchen, wie Menschen kooperieren (oder nicht kooperieren), um zu testen, wie Algorithmen lernen könnten, mit Menschen zusammenzuarbeiten.

Zu diesen Spielen gehörte das Gefangenendilemma, ein Standard in der Spieltheorieforschung, bei dem Spieler in der Rolle von Kriminellen entscheiden müssen, ob sie sich gegenseitig verraten. Obwohl es einfach ist, kann es verwendet werden, um Strategien in chaotischen Bereichen wie Klimapolitik und Werbung zu analysieren.

3D gedruckte Waffenpläne

Die ersten Ergebnisse waren enttäuschend, da die Zusammenarbeit zwischen menschlichen und künstlichen Spielern weniger verbreitet war als zwischen Menschen. Das änderte sich, als die Forscher sowohl Menschen als auch ihren Algorithmen die Möglichkeit gaben, vor einem Spiel mit einem Menü aus 19 Sätzen zu kommunizieren, darunter Do as I say, or I'll Punon You, I'm change my Strategy und Give me noch eine Chance.

In dem Moment, in dem die Maschine zu sprechen beginnt, gibt es eine völlig andere Reaktion der Menschen, sagt er Jakob Crandall , ein außerordentlicher Professor an der Brigham-Young-Universität, der ebenfalls an der Arbeit beteiligt war. Es fiel ihnen schwer, Menschen von Maschinen zu unterscheiden. Es braucht zwei, um zusammenzuarbeiten, und die Verwendung einfacher Botschaften reichte für Maschinen aus, um Menschen dazu zu bringen, offen für die Zusammenarbeit zu sein.

Bei den drei verschiedenen getesteten Spielen war die Wahrscheinlichkeit, dass Menschen mit einem Maschinenspieler zusammenarbeiteten, ungefähr so ​​hoch wie mit einem anderen menschlichen Spieler. Insgesamt schnitten Maschine-Maschine-Paare in den Spielen im Durchschnitt am besten ab, weil sie zuverlässiger kooperierten (und im Gegensatz zu menschlichen Spielern nie logen).

ist Magie die Versammlung schwer zu erlernen

Der Algorithmus, der das erreicht hat, berechnet einige vielversprechende Strategien für das gespielte Spiel im Voraus, bevor er lernt, welche auf der Grundlage der Aktionen seines Mitspielers anzuwenden sind. Es dürfte nicht die Grundlage zukünftiger Mensch-Roboter-Beziehungen werden, soll aber zeigen, wie Experimente die Zusammenarbeit testen können, und zu weiterer Erforschung der Idee anregen, sagt Rahwan.

Oren Etzioni , Direktor des Allen Institute for Artificial Intelligence in Seattle, hofft darauf. Die Zukunft, die wir haben müssen, ist eine Zukunft, in der wir mit Maschinen am Arbeitsplatz zusammenarbeiten, daher ist es sinnvoll, die Form dieser Zusammenarbeit zu untersuchen, sagt er.

Der Übergang von einfachen verhaltenswissenschaftlichen Spielen zu komplexeren Szenarien wird jedoch erhebliche Arbeit erfordern, sagt Etzioni. Die Zusammenarbeit in komplexen Situationen würde eine Software mit guten Sprachkenntnissen erfordern, um mit anderen Spielern zu kommunizieren, etwas, das Software, die es mit Go oder Starcraft aufnimmt, nicht stört. Auf Brettspiele müssen Forscher aber nicht verzichten. Etzioni schlägt vor, dass Risiko oder Diplomatie, bei denen Spieler Allianzen schließen und Geschäfte machen müssen, gute Prüfstände für die Kooperationsfähigkeiten von Maschinen sein könnten.

verbergen

Tatsächliche Technologien

Kategorie

Unkategorisiert

Technologie

Biotechnologie

Technologierichtlinie

Klimawandel

Mensch Und Technik

Silicon Valley

Computer

Mit News Magazine

Künstliche Intelligenz

Platz

Intelligente Städte

Blockchain

Reportage

Alumni-Profil

Alumni-Verbindung

Mit News Feature

1865

Meine Sicht

77 Mass Avenue

Treffen Sie Den Autor

Profile In Großzügigkeit

Auf Dem Campus Gesehen

Lerne Den Autor Kennen

Alumni-Briefe

Nicht Kategorisiert

77 Massenallee

Rechnen

Tech-Richtlinie

Lernen Sie Den Autor Kennen

Nachrichten

Wahl 2020

Mit Index

Unter Der Kuppel

Feuerwehrschlauch

Unendliche Geschichten

Pandemie-Technologieprojekt

Vom Präsidenten

Titelstory

Fotogallerie

Empfohlen