„Künstliche Intelligenz hat unsere Gesellschaft und unser tägliches Leben verändert“, Erstautor Lifeng-Fanvom Beijing Institute for General Artificial Intelligence (BIGAI) genannt.„Was ist die nächste wichtige Herausforderung für die KI in der Zukunft? Das argumentieren wir Künstliche soziale Intelligenz (DA ICH) ist die nächste große Grenze“, Fan genannt.In einem in der CAAI Artificial Intelligence Research veröffentlichten Artikel erklärte das Team, dass ASI mehrere isolierte Teilbereiche umfasst, darunter soziale Wahrnehmung, Theory of Mind – das Verständnis, dass andere aus ihrer eigenen Sicht denken – und soziale Interaktion.Durch die Verwendung von Kognitionswissenschaft und Computermodellierung, um die Lücke zwischen ihnen zu identifizieren KI-Systeme und menschliche soziale Intelligenz sowie aktuelle Probleme und zukünftige Richtungen, sagte Fan, dass das Feld besser gerüstet sein wird, um voranzukommen.„ASI ist anders und herausfordernd im Vergleich zu unserem physikalischen Verständnis der Arbeit; es ist stark kontextabhängig“, sagte Fan.„Hier könnte der Kontext so groß sein wie die Kultur und der gesunde Menschenverstand oder so klein wie die gemeinsame Erfahrung zweier Freunde. Diese einzigartige Herausforderung hindert Standardalgorithmen daran, ASI-Probleme in realen Umgebungen anzugehen, die häufig komplex, mehrdeutig, dynamisch, stochastisch, teilweise beobachtbar und Multi-Agent.“Fan sagte, dass ASI die Fähigkeit erfordert, latente soziale Hinweise wie Augenrollen oder Gähnen zu interpretieren, die mentalen Zustände anderer Agenten wie Glauben und Absichten zu verstehen und bei einer gemeinsamen Aufgabe zusammenzuarbeiten.Laut Fan ist der beste Ansatz ein ganzheitlicherer Ansatz, der nachahmt, wie Menschen miteinander und mit der Welt um sie herum interagieren. Dies erfordert eine offene und interaktive Umgebung sowie Überlegungen, wie bessere menschenähnliche Verzerrungen in ASI-Modelle eingeführt werden können.„Um den zukünftigen Fortschritt von ASI zu beschleunigen, empfehlen wir, einen ganzheitlicheren Ansatz zu verfolgen, genau wie Menschen es tun, um verschiedene Lernmethoden wie lebenslanges Lernen, Multi-Task-Lernen, One-/Few-Shot-Lernen, Meta-Lernen usw. zu nutzen. “, sagte Fan.„Wir müssen neue Probleme definieren, neue Umgebungen und Datensätze erstellen, neue Bewertungsprotokolle einrichten und neue Rechenmodelle erstellen. Das ultimative Ziel ist es, KI mit ASI auf hohem Niveau auszustatten und das menschliche Wohlbefinden mit Hilfe von Artificial Social zu steigern Intelligenz.“
Das Erlernen sozialer Fähigkeiten als nächstes Ziel für KI: Studieren
Siri und Google Assistant können zwar auf Wunsch Meetings planen, haben aber bisher nicht das soziale Verständnis, um die Termine eigenständig zu priorisieren.Laut Forschern aus China, Künstliche Intelligenz (KI) ist schlau, aber es wird durch einen Mangel an verkümmert soziale Fähigkeiten.