目前,工程師正在教授計算機系統如何感受“遺憾”情緒
據國外媒體報導,目前,工程師正在教授計算機系統如何感受“遺憾”情緒,這樣機器人將操作運行得更快,並能在事件發生之前進行預測。
據悉,以色列特拉維夫大學的研究人員正在研製一項程序,它將問詢計算機試著做某事,且僅在它們故意地遭受挫敗時。 通過理解渴望獲得的結果和現實之間的差異性,機器人將學習到一系列的“遺憾”情緒,並且如何將這種情緒控制在最小化。
據悉,以色列特拉維夫大學的研究人員正在研製一項程序,它將問詢計算機試著做某事,且僅在它們故意地遭受挫敗時。 通過理解渴望獲得的結果和現實之間的差異性,機器人將學習到一系列的“遺憾”情緒,並且如何將這種情緒控制在最小化。
體驗“遺憾”情緒的機器人計算機系統將在未來不太可能犯相同的錯誤,並且操作得更加有效。 通過考慮所有可能發生的結果,機器人計算機系統還能預測未來,它們可成功地計算出在事件發生之前最可能發生的狀況。
從事這項研究的研究人員承認,該技術並不完全等同於科幻電影中描述的人工智能。 相反,他們聲稱這可能是未來研製具有人類情緒的機器人邁出的第一步。 以色列特拉維夫大學布拉瓦特尼克計算科學分校的伊夏-曼索爾(Yishay Mansour)帶領計算機工程師小組從事這項研究,他已研製出一具基於機器學習最小化虛擬遺憾情緒的運算法則。
該運算法則能適當即將到來的狀況,意味著伴隨著事件的發生它能夠有效地“獲知”。 當該任務完成時,研究結果將差不多成為好像人們預先知道的所有變量。
“遺憾”程序具有較高的效率,可幫助谷歌等公司預測其廣告工具的有效性。 曼索爾教授說:“例如:如果互聯網的服務和路由系統能夠預先看到和評估所有相關變量,它們將更有效地給予服務器資源的請求,下載文檔和訪問互聯網站點。”
他強調稱,這種計算機系統可使它們能實時地改變和影響計算機決策。 與人類進行對比,幫助系統能更快地處理所有有效信息,對未來進行評估。
從事這項研究的研究人員承認,該技術並不完全等同於科幻電影中描述的人工智能。 相反,他們聲稱這可能是未來研製具有人類情緒的機器人邁出的第一步。 以色列特拉維夫大學布拉瓦特尼克計算科學分校的伊夏-曼索爾(Yishay Mansour)帶領計算機工程師小組從事這項研究,他已研製出一具基於機器學習最小化虛擬遺憾情緒的運算法則。
該運算法則能適當即將到來的狀況,意味著伴隨著事件的發生它能夠有效地“獲知”。 當該任務完成時,研究結果將差不多成為好像人們預先知道的所有變量。
“遺憾”程序具有較高的效率,可幫助谷歌等公司預測其廣告工具的有效性。 曼索爾教授說:“例如:如果互聯網的服務和路由系統能夠預先看到和評估所有相關變量,它們將更有效地給予服務器資源的請求,下載文檔和訪問互聯網站點。”
他強調稱,這種計算機系統可使它們能實時地改變和影響計算機決策。 與人類進行對比,幫助系統能更快地處理所有有效信息,對未來進行評估。
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