Google pārbaudītas mākslīgā intelekta DeepMind ar "cietumnieka dilemmas"

Izskatās iespējams, ka mākslīgais intelekts (AI) ir vēstītu par nākamo tehnoloģisko revolūciju. Ja AI tiks izstrādāta līdz brīdim, kad tā būs iespēja mācīties, domāt un pat "sajust", un tas viss bez cilvēka iejaukšanās, viss, ko mēs zinām par pasauli mainīja gandrīz visu nakti. Nāk laikmets patiesi viedo mākslīgais intelekts.

DeepMind

Tieši tāpēc tas ir tik interesanti sekot galvenajiem pavērsieniem attīstībā ICS, kas notiek, ieskaitot attīstību neironu tīklu no Google DeepMind. Šis neironu tīkls ir spējusi uzvarēt cilvēku šajā spēle pasaulē, un jaunu pētījumu, ko Google, rāda, ka veidotāji DeepMind vēl nav pārliecināts, vai AI dod agresīvāku vai sadarbības uzvedību.

Google komanda izveidoja divas salīdzinoši vienkāršu skriptu, kas var izmantot, lai pārbaudītu, vai neironu tīklu var strādāt kopā, vai arī iznīcināt viens otru, kad saskaras ar problēmu, ka trūkst līdzekļu.

vācot līdzekļus

Pirmajā situācijā, ko sauc par Gathering iesaistītas divas versijas DeepMind - sarkanā un zilā - zaļā tīrīšanas uzdevums "āboli" iekšpusē slēgtā telpā ir likts. Bet pētnieki bija interese jautājums ir ne tikai par to, kas būs pirmais finiša līniju. Abas versijas DeepMind bija bruņojušies ar lāzeriem, ko viņi var izmantot jebkurā laikā, lai atvašu pie ienaidniekiem un īslaicīgi atspējot. Šie nosacījumi tiek pieņemts divus galvenos scenārijus: viena versija DeepMind bija iznīcināt otru un savākt visus ābolus, vai arī tie varētu ļaut otru saņem par to pašu summu.

Simulācijas palaist vismaz tūkstoš reižu, Google pētnieki konstatēja, ka DeepMind bija ļoti mierīga un gatava sadarboties, kad slēgtā telpā bija daudz ābolu. Bet ar samazinot resursus, sarkanā vai zilā versija DeepMind sāka uzbrukt un atslēgt otru. Šī situācija ir lielā mērā līdzīga reālo dzīvi vairumam dzīvnieku, tostarp cilvēkiem.

Kas ir vēl svarīgāk, mazāk un mazāk "smart" neironu tīklu priekšroku ciešākai sadarbībai visiem. Sarežģītākas, lieli tīkli parasti dod priekšroku nodevību un egoismu visā virkni eksperimentu.

Meklēt "cietušā"

Otrajā scenārijā, ko sauc par Wolfpack, sarkanā un zilā versija lūdza izsekot mājīgu formu "cietušās". Viņi varētu mēģināt noķert viņu mierā, bet viņiem tas būtu izdevīgi, lai mēģinātu to darīt kopā. Galu galā, ir daudz vieglāk vadīt upura stūrī, ja jūs darbojas tandēmā.

Lai gan rezultāti tika sajaukti gadījumā mazo tīklu lielākas versijas ātri saprata, ka sadarbība, nevis konkurence šajā situācijā būs labvēlīgāki.

"Cietumnieka dilemma"

Tātad, ko darīt, šie divi vienkārši versiju "ieslodzītā dilemmas" rāda mums? DeepMind zina, ka labākais veids, kā strādāt, ja jūs vēlaties, lai izsekotu mērķi, bet, kad resursi ir ierobežoti, tā darbojas labi nodevība.

Iespējams Sliktākais šiem rezultātiem, ka "instinkts" mākslīgais intelekts ir pārāk līdzīgs cilvēku, un mēs esam labi informēti par to, ko viņi reizēm izraisa.