设计能够更好地理解人类目标的AI

芬兰人工智能中心(FCAI)的研究人员现在已朝着设计理解人们的AI迈出了重要的一步。

最初，研究人员教AI为其用户(人或机器)建立模型。然后，他们教它通过遵循用户的操作来适应此模型。在实践中，研究人员开发了将统计与计算结合起来的机器学习方法，然后在实践和仿真中对这些方法进行了测试。他们在简单的情况下测试了算法，以确保他们了解在这些情况下确切发生了什么并准确报告事件。

在第一个实验中，他们为学习AI设计了一位AI老师。

FCAI主任，阿尔托大学教授Samuel Kaski解释说：“这特别困难，因为学习型AI可以决定要学习什么。”研究人员注意到，当教师了解该学习者已经学习了哪些信息并对其教材进行调整以适合该特定学习者时，该AI学习者就获得了更好的学习效果。

在第二个实验中，要求人类用户使用基于AI的单词搜索引擎来查找特定的目标单词。引擎一次向用户显示一个单词，然后用户告诉它所显示的单词在查找目标单词中是否有用。例如，如果用户正在寻找单词“ football”，那么如果所有先前的单词都与食物相关，则他们可能会说第一个显示的与体育相关的单词是有用的。

该实验的结果表明，如果AI理解通过以某种方式响应呈现的单词，用户希望将AI指向正确的单词，则AI可以帮助用户更快地找到目标单词。换句话说，AI考虑了用户正在尝试教它的事实。

根据Kaski教授的说法，这个主题很重要，因为当AI了解其用户目标时，用户与AI之间的交互就会变得容易得多。“然后，人类用户无需再详细解释他们对AI助手的期望。”

FCAI的主要目标之一是开发能够理解人类并且可以理解的AI。“到目前为止，我们可以构建仅在非常简单的情况下就能了解用户目标的AI系统，这意味着设计真正有用的AI助手需要大量的额外工作，” Kaski说。

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