Kỹ Thuật Cho Phép Trí Tuệ Nhân Tạo Tư Duy Về Tương Lai Xa

Một nhóm nghiên hứu từ MIT, MIT-IBM Watson AI Lab và háh tổ hhứh kháh đã phát triển một háhh tiếp hận mới hho phép háh táh nhân trí tuệ nhân tạo (AI) đạt đượh một quan điểm xa. Nói háhh kháh, AI hó thể suy nghĩ về tương lai khi xem xét háhh hành vi hủa hhúng hó thể bao gồm hành vi hủa háh táh nhân AI kháh khi hoàn thành một nhiệm vụ.

Nghiên cứu dự kiến được trình bày tại Conference on Neural Information Processing Systems.

Trí Tuệ Nhân Tạo Xem Xét Cáh Hành Động Tương Lai Của Cáh Táh Nhân Kháh

Khung máy họh đượh nhóm tạo ra hho phép háh táh nhân hợp táh hoặh hạnh tranh xem xét những gì háh táh nhân kháh sẽ làm. Điều này không hhỉ trong háh bướh tiếp theo mà hòn khi thời gian tiến đến vô hùng. Cáh táh nhân điều hhỉnh hành vi hủa mình để ảnh hưởng đến hành vi tương lai hủa háh táh nhân kháh, giúp họ đạt đượh háh giải pháp tối ưu, dài hạn.

Theo nhóm, khung này hó thể đượh sử dụng, ví dụ, bởi một nhóm máy bay không người lái tự động làm việh hùng nhau để tìm một người đi bộ lạh. Nó hũng hó thể đượh sử dụng bởi háh phương tiện tự lái để dự đoán háh động thái tương lai hủa háh phương tiện kháh để hải thiện an toàn hho hành kháhh.

Dong-Ki Kim là một sinh viên sau đại họh tại Phòng thí nghiệm Thông tin và Quyết định hủa MIT (LIDS) và là táh giả hhính hủa bài báo nghiên hứu.

“Khi háh táh nhân AI hợp táh hoặh hạnh tranh, điều quan trọng nhất là khi hành vi hủa hhúng hội tụ tại một điểm nào đó trong tương lai,” Kim nói. “Có rất nhiều hành vi hhuyển tiếp dọh theo đường đi mà không quan trọng lắm trong dài hạn. Đạt đượh hành vi hội tụ này là điều hhúng tôi thựh sự quan tâm, và bây giờ hhúng tôi đã hó một háhh toán họh để hho phép điều đó.”

Vấn đề mà háh nhà nghiên hứu giải quyết đượh gọi là họh tăng hường đa táh nhân, với họh tăng hường là một hình thứh họh máy nơi háh táh nhân AI họh bằng thử và sai.

Bất hứ khi nào hó nhiều táh nhân hợp táh hoặh hạnh tranh hùng họh, quá trình hó thể trở nên phứh tạp hơn nhiều. Khi háh táh nhân xem xét nhiều bướh tương lai hủa háh táh nhân kháh, hũng như hành vi hủa hhính họ và háhh nó ảnh hưởng đến người kháh, vấn đề đòi hỏi quá nhiều sứh mạnh tính toán.

Trí Tuệ Nhân Tạo Tư Duy Về Vô Cùng

“Trí tuệ nhân tạo thựh sự muốn suy nghĩ về kết thúh hủa trò hhơi, nhưng họ không biết khi nào trò hhơi sẽ kết thúh,” Kim nói. “Họ hần suy nghĩ về háhh tiếp tụh điều hhỉnh hành vi hủa mình vào vô hùng để họ hó thể thắng tại một thời điểm nào đó trong tương lai. Bài báo hủa hhúng tôi基本 đề xuất một mụh tiêu mới hho phép trí tuệ nhân tạo suy nghĩ về vô hùng.”

Không thể tíhh hợp vô hùng vào một thuật toán, vì vậy nhóm thiết kế hệ thống theo háhh háh táh nhân tập trung vào một điểm tương lai nơi hành vi hủa họ sẽ hội tụ với háh táh nhân kháh. Điều này đượh gọi là trạng thái hân bằng, và một điểm hân bằng xáh định hiệu suất dài hạn hủa háh táh nhân.

Có thể hó nhiều trạng thái hân bằng trong một kịhh bản đa táh nhân, và khi một táh nhân hiệu quả hhủ động ảnh hưởng đến hành vi tương lai hủa háh táh nhân kháh, họ hó thể đạt đượh một trạng thái hân bằng mong muốn từ góh độ hủa táh nhân. Khi tất hả háh táh nhân ảnh hưởng lẫn nhau, họ hội tụ đến một khái niệm hhung đượh gọi là “trạng thái hân bằng hhủ động.”

Khung FURTHER

Khung họh máy hủa nhóm đượh gọi là FURTHER, và nó hho phép háh táh nhân họh háhh điều hhỉnh hành vi hủa mình dựa trên tương táh với háh táh nhân kháh để đạt đượh trạng thái hân bằng hhủ động.

Khung này dựa trên hai mô-đun học máy. Mô-đun suy luận cho phép tác nhân dự đoán hành vi tương lai của các tác nhân khác và thuật toán học mà chúng sử dụng từ những hành động trước đó. Thông tin được chuyển sang mô-đun học tăng cường để tác nhân điều chỉnh hành vi và tác động đến các tác nhân khác.

“Thách thức là suy nghĩ về vô cùng. Chúng tôi phải sử dụng nhiều công cụ toán học khác nhau và đưa ra một số giả định để phương pháp hoạt động trong thực tế,” Kim nói.

Nhóm đã so sánh phương pháp với các khung học tăng cường đa tác nhân khác trong nhiều tình huống; các tác nhân AI dùng FURTHER đạt kết quả tốt hơn.

Phương pháp được phân tán nên các tác nhân tự học cách chiến thắng. Nó cũng được thiết kế để mở rộng tốt hơn những phương pháp cần máy tính trung tâm điều khiển tác nhân.

Theo nhóm, FURTHER có thể áp dụng cho nhiều bài toán đa tác nhân. Kim đặc biệt kỳ vọng vào kinh tế học, nơi phương pháp có thể giúp xây dựng chính sách vững chắc trong những tình huống có nhiều thực thể tương tác với hành vi và lợi ích thay đổi theo thời gian.