隨著人工智慧的能力和功能越來越廣泛，許多人將合作的智慧視為人工智慧發展的下一步，人類和人工智慧成為夥伴，共同進 …

隨著人工智慧的能力和功能越來越廣泛，許多人將合作的智慧視為人工智慧發展的下一步，人類和人工智慧成為夥伴，共同進行高風險工作，像是複雜的手術和防禦導彈等，在未來或許會成為常態。但是在合作智慧能夠正式使用前，研究員需要解決最大的問題，那就是：人類普遍不喜歡或是不信任人工智慧作為他們的夥伴。

最新研究指出，多樣化是讓人工智慧成為合作夥伴的關鍵，麻省理工的林肯實驗室研究員發現，運用「多樣化」的隊友訓練人工智慧時，能夠改善人工智慧與他人合作的能力。目前臉書和Google的研究團隊也在做多樣化相關的研究，而這項結果可能帶領人工智慧邁向成為人類的好夥伴這條道路。

來自林肯實驗室人工智慧科技組的羅斯．艾倫(Ross Allen)表示，當我們要合作時，就必須運用多樣化的設定去訓練，這是件讓人興奮的事時，而且他也相信這將是未來，研發成功的合作型人工智慧的一大步。

適應不同行為

研究人員利用花牌遊戲作為測試，因為這是個合作遊戲，玩家只能看別人的牌，並提示隊友讓他將牌按順序排列。在過去的實驗中，研究員找來身為花牌高手的人工智慧跟人類一起測試，測試結果發現人類非常不喜歡人工智慧，並稱他是「讓人不解和難以預測」的隊友，這也讓研究員發現他們的人工智慧中，缺少了跟人類的取向相關的事物，而且現階段所做出來的模型也並不適合現實世界。

研究團隊認為合作型人工智慧應該經由不一樣的訓練來達成，於是他們運用「強化學習型」人工智慧，也就是訓練成為使用可以拿到最高成就的手段，來達成任務的人工智慧作為訓練的模型。但是要成為成功的合作夥伴，不能只在乎如何讓獎勵最大化，而應該放更多注意在了解和適應對方的實力和喜好，也就是學習和適應多樣化。

該如何訓練擁有多樣化思想的人工智慧呢？研究員研發出了一款叫做「Any-Play」的遊戲，這個遊戲增加了其他物件（隊友）和人工智慧一起玩花牌，且同時要求人工智慧做到獎勵最大化的任務，也就是說人工智慧必須看出，它的訓練夥伴有什麼玩牌技巧。這樣的遊戲風格在遊戲中被估算和編碼，讓它能夠觀察夥伴的不同行為。這個方式也需要夥伴學習清晰、可識別的行為，讓人工智慧能夠接收和學習。

這樣多樣化的訓練方式並不新鮮，但是研究團隊透過利用這些不同的行為，延伸進遊戲中作為不同的遊戲風格，讓人工智慧必須了解隊友，並接納不同的遊戲方式，產生擅長不同遊戲風格的人工智慧。

與不喜愛它的人互動

研究團隊將之前的和人類一起玩花牌的模型加入Any-Play訓練，利用超過一百個它沒有接觸過的夥伴，作為「陌生人」一起玩了數億場遊戲。經過訓練後，有和陌生隊友一起遊戲的人工智慧，比沒有經過Any-Play訓練的更懂得合作。

發現這個改變後，研究人員認為這種類型的評估，稱為算法間的交叉玩法(inter-algorithm cross-play)，是人工智慧在現實世界中與人類合作表現的最佳預測指標。「雖然現階段無法運用人類測試，但是我們認為合作型人工智慧的訓練成果極有發展性和實踐性，未來即使有陌生人時，這個人工智慧也能與它合作，這是合作型人工智慧的最大成就。」艾倫這樣說。

然而DeepMind發表的研究中，運用類似的多樣化訓練手法，讓人工智慧和人類一起合作玩胡鬧廚房(Overcooked)。這項研究成果顯示，這樣的多樣化訓練方式在與人類合作上，依然獲得成功。臉書也運用類似的，但是更複雜的訓練方式，訓練花牌人工智慧。

但是算法間的交叉玩法，是否能成功了解人類的偏好依舊是個假設，為了讓人類的想法程序化，研究員希望瞭解人們對人工智慧的想法，加速這項研究的進度。「研發能夠和人類共同合作的人工智慧面臨的挑戰是，我們沒有人類持續的在訓練人工智慧時，告訴他們自己的喜好，這需要耗費數億個小時和各式各樣的人。但是如果我們能找到某種將人類的偏好量化的方式，我們就能夠克服這個困難。」艾倫這樣說。（編譯／李昀蓁）

資料來源：https://techxplore.com/news/2022-05-diversity-key-collaboration-ai.html

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