Ein Algorithmus, der unsere Stammesinstinkte nachahmt, könnte der KI helfen, soziale Kontakte zu knüpfen

Kategorie: Künstliche Intelligenz Gesendet 22. Jan

Menschen sind instinktiv Stammesgeschöpfe. Wenn wir die Interaktionen der Menschen um uns herum beobachten, können wir intuitiv ableiten, mit wem wir auskommen sollten und mit wem nicht. Das mag wie ein negativer Instinkt klingen, aber es macht Teamarbeit erst möglich. Forscher am MIT glauben Diese Fähigkeit kann eine wichtige Voraussetzung für die Schaffung sozialer KI-Systeme sein, die in unserem täglichen Leben mit uns kooperieren können.

Die Idee, Maschinen mit sozialem Wissen zu versehen, ist nicht ganz neu. Spielerische KI-Agenten benötigen auch ein Verständnis der Beziehungslandschaft, um zu wissen, mit wem sie kooperieren und mit wem sie konkurrieren können. Aber diese Beziehungsstrukturen werden ihnen explizit innerhalb der Spielregeln vermittelt, während Menschen sie in unklaren Situationen schnell aufgreifen können.

Inspiriert von dieser Fähigkeit entwickelten die Forscher einen neuen maschinellen Lernalgorithmus, um die Beziehungen zwischen mehreren Agenten durch eine begrenzte Anzahl von Beobachtungen herauszufinden. Anschließend führten sie zwei Experimente durch, um die Leistung des Algorithmus zu testen. In der ersten musste es die Allianzen von Spielern in einem Videospiel ableiten, indem es sich mehrere Spielsequenzen ansah. Im zweiten Fall musste es die Aktionen der Spieler im selben Videospiel vorhersagen, um zu sehen, ob es die Motivation jedes Spielers wirklich verstand. Es wurde für beide Aufgaben nicht trainiert.

In beiden Experimenten stimmten die Schlussfolgerungen und Vorhersagen des Algorithmus eng mit den Urteilen von Menschen überein und demonstrierten seine Fähigkeit, soziale Strukturen aus sehr wenigen Daten schnell zu erfassen.

Diese Geschichte erschien ursprünglich in unserem KI-Newsletter The Algorithm. Um es direkt in Ihren Posteingang geliefert zu bekommen, abonnieren Sie es hier kostenlos.