參考消息網(wǎng)7月28日報道 據(jù)美國《發(fā)現(xiàn)》月刊網(wǎng)站7月25日報道，迄今，大多數(shù)人與機器人的邂逅是在科幻小說里（除了能在大學(xué)校園送餐或給你做杯拿鐵的機器人）。但在不太遙遠的未來，與機器人互動將在現(xiàn)實世界變得更加普遍。到那時，機器人將需要社交技能與人類進行得體的互動。

　　然而，令人驚訝的是，在確保機器人能夠社交方面，即使在基本層面上，卻幾乎沒有做什么工作。麻省理工學(xué)院（MIT）的一個研究團隊接受了這一挑戰(zhàn)：科學(xué)家制定了一個機器人技術(shù)框架，其中包括社交互動，從而使機器人能夠知道人類如何幫助或阻礙其他人類同胞。

　　MIT計算機科學(xué)和人工智能實驗室的信息實驗室負責(zé)人、研究報告作者之一鮑里斯·卡茨在一份新聞稿中說：“機器人很快就會生活在我們的世界里，而且真的需要學(xué)習(xí)如何以人類的方式與我們交流。機器人需要知道，什么時候該提供幫助，什么時候該看看可以做些什么來防止某些事情的發(fā)生�！�

　　在科學(xué)家的新框架里，人們定義了三種類型的機器人：0級機器人僅有物理目標，無法進行社交推理；1級機器人既有物理目標又有社交目標，但假定其他機器人只有物理目標；2級機器人有物理和社交目標，而且假定其他機器人也兩者兼有�？茖W(xué)家們推測，這些高級機器人已經(jīng)可以與其他機器人很好地協(xié)同工作——并且也可以與人類很好地協(xié)同工作。

　　為測試這一框架，研究人員創(chuàng)造了一個模擬環(huán)境，一個機器人觀察另一個機器人，猜測另一個機器人的目標，然后根據(jù)自己的目標，要么選擇幫助，要么選擇阻礙另一個機器人。

　　研究團隊創(chuàng)造了98種不同的場景，在這些場景中，虛擬機器人根據(jù)對另一個機器人目標的猜測來相互幫助或阻礙，然后將這些目標與自己的目標相融合。后來，當(dāng)人類觀看機器人互動的視頻時——這被描繪為一系列計算機動畫，他們對機器人目標的預(yù)測與機器人對彼此的預(yù)測基本相符。

　　卡茨說，這項實驗是朝著教機器人識別人類目標并與人類互動邁出的雖小但重要的一步。卡茨在新聞稿中說：“這是非常早期的工作，我們只觸及了皮毛，但我感覺這是第一次非常認真的嘗試，旨在了解人類和機器社交互動的意義�！�

　　除了訓(xùn)練機器人，這項研究最終可能有超越人工智能的應(yīng)用。研究報告的作者之一、MIT大腦、思維和機器研究中心的研究員安德烈·巴爾布指出，無法量化社交互動在許多科學(xué)領(lǐng)域造成了問題。

　　例如，與我們能夠輕松地準確測量血壓或膽固醇的方法不同，沒有定量的方法來確定患者的抑郁程度，也無法精確評估患者在自閉癥譜系上的位置。但巴爾布說，由于至少在某種程度上，抑郁癥和孤獨癥都涉及社交障礙，像這樣的計算模型可以為評估人類社交表現(xiàn)提供客觀的基準，并可能使開發(fā)和測試這些疾病的藥物更容易。

　　在訓(xùn)練人工智能時，一個有據(jù)可查的問題是，通過簡單地給模型提供大量數(shù)據(jù)，就可以訓(xùn)練出非常強大的人工智能，但這也往往會產(chǎn)生性別歧視和種族歧視的人工智能。這個MIT研究團隊認為，他們的方法可能是避免這個問題的一個途徑。巴爾布說：“孩子們在離開家人時并沒有他們父母的膚色優(yōu)于其他人的想法，這完全是因為他們95%的數(shù)據(jù)來自具有這種膚色的人，但這正是這些大型模型得出的結(jié)論�！�

　　通過學(xué)習(xí)估計他人的目標和需求，而不是僅僅根據(jù)海量數(shù)據(jù)做出聯(lián)想和推斷，這種訓(xùn)練機器人的新方法可能最終創(chuàng)造出與人類利益更契合的人工智能。