Sedan Alan Turing föreställde sig artificiell intelligens (AI) [ Go [10]). Däremot har mindre uppmärksamhet ägnats åt att utveckla autonoma maskiner som etablerar ömsesidigt samarbete med människor som kanske inte delar maskinens preferenser. En huvudutmaning har varit att mänskligt samarbete inte kräver ren beräkningskraft, utan snarare bygger på intuition [11], kulturella normer [12], känslor och signaler [13, 14, 15, 16], och förutvecklade dispositioner mot samarbete [17]. Här kombinerar vi en toppmodern maskininlärningsalgoritm med nya mekanismer för att generera och agera på signaler för att producera en ny inlärningsalgoritm som samarbetar med människor och andra maskiner på nivåer som rivaliserar mänskligt samarbete i en mängd två spelare upprepade stokastiska spel. Detta är den första algoritmen som är kapabel att lära sig att samarbeta med människor inom korta tidsperioder i scenarier som tidigare inte förutsetts av algoritmdesigners. Detta uppnås utan komplexa motståndare modellering eller högre ordning teorier i sinnet, vilket visar att flexibelt, snabbt och allmänt människa-maskin samarbete är beräkningsmässigt möjligt med hjälp av en icke-trivial, men i slutändan enkel uppsättning algoritmiska mekanismer.
REF introducerar en inlärningsalgoritm som använder nya mekanismer för att generera och agera på signaler för att lära sig att samarbeta med människor och med andra maskiner i itererade matrisspel.
Cooperating with Machines
{'venue': 'Nature Communications, Vol. 9, Article No. 233, 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}