露營揪人工智慧,工作分配超級順

 

露營揪人工智慧,工作分配超級順

人工智慧最佳露營神隊友,指令分配工作效率高!

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說到 AI 人工智慧,你腦海中想像的是怎麼樣的情境呢?大多數人印象中的 AI,通常是會遵照人們下達的指令執行任務、讓人類的工作與生活更加便利。然而在未來,我們也很有可能會看到 AI 對我們說:「不!」的情況。

在今年的計算語言學協會(NAACL 2021)北美分會年會上,一位來自美國南加州大學博士生 Kushal Chawla 與他的團隊就發表了能夠與人類談判、辯論的人工智慧系統「CaSiNo」。

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以露營為背景 透過 AI 實現「人機協商」

這項計畫的主持人 Kushal Chawla  專精於自然語言處理(NLP)與人機互動(HCI),對於如何應用 NLP 來實現人與機器間的溝通更是感興趣。

Chawla 表示,現今對話式 AI 已被廣泛地運用,而他們希望能推動實用性高的「談判 AI」,因此團隊打造出了「CaSiNo」──一個包含一千條以上英語談判語料庫的 AI

「CaSiNo」這個名字來自於 Camp Site Negotiations ,中文為營地談判,顧名思義這項計畫以露營地當作背景情境,參與者能與人工智慧在這樣的設定下互動,彼此協商如何分配有限的資源如:食物、飲用水、柴火等等,最後才能夠順利地完成露營。

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Chawla 表示,這樣的設計是為了能讓談判時使用到的詞句豐富化、多樣化,同時還能確保 AI 處於一個易於測試、處理的封閉環境中。

而與過往類似的研究不同,CaSiNo 傾向直接使用語言來與參與者進行交流,而不是透過互動介面。

雖然透過選單、按鍵等功能來溝通的互動介面,在建立與應用上更為簡單,但 Chawla 認為,如此一來便無法掌握到談判中出現的情緒,同時也限制了交流。

在溝通協調的過程中,AI 會嘗試使用各種層面的策略,試圖與對方討論資源分配的問題,並且提出自己意見,甚至會表達反對、修正或是做出妥協讓步。

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在經過一千多次的談判對話後,研究團隊歸納出九種 AI 在當中所使用的談判策略,進而發現,其中「合作策略」帶來的效果較其他種方式更好,而這也讓 AI 在學習後,會更喜歡與人類建立起合作關係。

發展可能無限的談判 AI

Chawla 以及他的團隊已經將目前為止 CaSiNo 的研究整理成冊,並刊登在論文預印本網站 arXiv.org 上。

但是他們也並不打算止步於此,CaSiNo 目前的成果還侷限在部分情境、雙方有著露營這樣共同目標的環境下,在這之後,研究團隊希望朝向非協作型對話,讓人工智慧與對談者有著不一致的目標、不易合作,訓練其說服對方退讓的各種策略。

除此之外,也希望能夠擴展更多的情境,達成在現實環境中、語言形式自由的狀況下有良好的談判結果,並增強 AI 判讀對話過程中產出的情緒的能力。

其實談判、協商、辯論等技能是現代社會一項重要的工具,但同時又困難不易掌握。而就算是談判專家,在高張力情境中需要即時做出決定,勢必得承受龐大的壓力,也很容易因此判斷失誤,產生不可抹滅的代價。

如 CaSiNo 這樣的自動協商 AI,在不同領域都有著一定的需求:像是訓練商業協商人才、協助律師擬定答辯策略、警匪對峙狀況下的談判顧問等等,也可以應用在不同情境下的模擬訓練,以及開發新的談判技巧。

或許,在未來你的小孩不想寫作業的時候,也能夠出動你的個人 AI 顧問,協助你跟他談判!

 

 

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