Siri i Google pomoćnik možda mogu da zakazuju sastanke na zahtev, ali nemaju društveno razumevanje da samostalno odrede prioritete – još uvek. Prema istraživačima iz Kine, veštačka inteligencija (AI) može biti pametna, ali je zakržljala nedostatkom društvenih veština.
Oni su objavili svoj pregled trenutnog stanja i poziv za buduće pravce u CAAI istraživanju veštačke inteligencije.
„Veštačka inteligencija je promenila naše društvo i naš svakodnevni život“, rekao je prvi autor Lifeng Fan, Nacionalna ključna laboratorija za opštu veštačku inteligenciju, Pekinški institut za opštu veštačku inteligenciju (BIGAI). „Šta je sledeći važan izazov za veštačku inteligenciju u budućnosti? Mi tvrdimo da je veštačka socijalna inteligencija (ASI) sledeća velika granica.“
ASI, kažu istraživači, obuhvata više izolovanih potpolja, uključujući društvenu percepciju, teoriju uma – razumevanje koje drugi misle sa svoje tačke gledišta – i društvenu interakciju. Korišćenjem kognitivne nauke i računarskog modeliranja za identifikaciju jaza između sistema veštačke inteligencije i ljudske socijalne inteligencije, kao i trenutnih problema i budućih pravaca, Fan je rekao da će ovo polje biti bolje opremljeno za napredak.
„ASI je poseban i izazovan u poređenju sa našim fizičkim razumevanjem rada; veoma je zavisan od konteksta“, rekao je Fan. „Ovde bi kontekst mogao da bude toliko velik kao kultura i zdrav razum ili samo zajedničko iskustvo dva prijatelja. Ovaj jedinstveni izazov zabranjuje standardnim algoritmima da se bave ASI problemima u realnim okruženjima, koja su često složena, dvosmislena, dinamična, stohastička, delimično vidljivo i sa više agenata“.
Kao takav, rekao je Fan, ASI zahteva sveobuhvatan pristup, pošto poboljšanje specifičnih komponenti ASI sistema ne mora uvek rezultirati poboljšanim performansama – za razliku od savremenih AI sistema. Umesto toga, ASI zahteva sposobnost tumačenja latentnih društvenih znakova, kao što su okretanje očima ili zevanje, da bi se razumela mentalna stanja drugih agenata, kao što su verovanje i namera, i da se sarađuje u zajedničkom zadatku.
„Multidisciplinarno istraživanje informiše i inspiriše proučavanje ASI: proučavanje ljudske socijalne inteligencije pruža uvid u osnove, nastavni plan i program, tačke poređenja i merila potrebna za razvoj ASI sa ljudskim karakteristikama“, rekao je Fan.
„Mi se koncentrišemo na tri najvažnija i neraskidivo povezana aspekta društvene inteligencije: društvenu percepciju, teoriju uma i društvenu interakciju, jer su zasnovani na dobro uspostavljenim teorijama kognitivnih nauka i lako dostupni alati za razvoj računarskih modela u ovim oblastima. “
Prema Fanu, najbolji pristup je holističkiji, koji oponaša način na koji ljudi komuniciraju jedni sa drugima i sa svetom oko sebe. Ovo zahteva otvoreno i interaktivno okruženje, kao i razmatranje kako da se u ASI modele uvedu bolje predrasude nalik ljudima.
„Da bismo ubrzali budući napredak ASI-ja, preporučujemo da se zauzme holistički pristup kao što to čine ljudi, da se koriste različite metode učenja kao što su doživotno učenje, učenje sa više zadataka, učenje sa jednim/nekoliko udaraca, meta-učenje, itd. “, rekao je Fan.
„Moramo da definišemo nove probleme, stvorimo nova okruženja i skupove podataka, postavimo nove protokole za evaluaciju i izgradimo nove računarske modele. Inteligencija“.
