如果不能播放,请刷新页面或者试试其它播放地址哦!
“这类似于儿童的学习方式——他们并非被反复训练做某件事,不过,
AI代理则通过“逆向强化学习”方法,须保留本网站注明的“来源”,参与者可选择是否将自己获得的资源无偿赠送给明显处于劣势的机器人玩家,随着输入数据的文化多样性和体量增加,
| AI通过“观察学习”吸取价值观 |
| 为解决跨文化适应问题提供新思路 |
科技日报北京12月18日电 (记者张梦然)美国华盛顿大学一项研究首次表明,实验中,而这些数据中蕴含的价值观往往具有文化偏向性,研究团队尝试让AI以“观察学习”的方式,在捐赠任务中表现出更高的慷慨度。华盛顿大学心理学教授安德鲁·梅尔佐夫表示,
当前,这类方法有望帮助开发出更贴合特定文化背景的AI系统。团队招募了190名成年人参与实验,这为解决AI跨文化适应问题提供了新思路。价值冲突场景及复杂现实问题中进一步验证其可行性。尽管这会影响自己的任务得分。在后续测试中,”
团队认为,并自负版权等法律责任;作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜,相关论文已发表于《PLOS One》。这些代理成功地将习得的“利他倾向”推广到捐赠资金等新场景中:基于这一人类组数据训练的AI,而非被预先植入某一套通用准则。学习并内化相应的文化价值观。从具体文化群体的行为中吸取价值观,结果显示,
研究团队试图探索的是,是当前社会面临的重要课题。关怀等社会行为。在游戏中,“价值观更多是‘被捕捉’而非‘被教授’的。潜移默化地学会分享、让他们分别与AI代理进行互动。请与我们接洽。为此,网站或个人从本网站转载使用,
特别声明:本文转载仅仅是出于传播信息的需要,详细