去年中国乌镇 AlphoGo 与柯洁的围棋世纪大战中，我们都见识到人工智能（AI）这些年来的快速进步，如今几乎可以确定的说，在大多数零和游戏（Zero-Sum Game）中，机器会击败人类。但如果其他情况下呢？
不论国际象棋、围棋或扑克牌，过程经常由两个或以上的玩家互相冲突竞争，并由一方击败对手获胜，对 AI 发展来说，这样的游戏结果能提供明确的里程碑来衡量发展过程。但 AI 最终要应用的现实世界毕竟不是这么简单，机器必须学会与人、机器之间更复杂的长期合作关系。
New Atlas 报导指出，为了解 AI 面对人及其他机器“社交”时的情况，美国杨百翰大学（BYU）电脑科学教授 Jacob Crandall、Michael Goodrich 和麻省理工及其他单位同事合作创造了一种 S# 算法，试图教导机器学习合作及妥协，并在实际游戏中测试性能。
与过往围棋、国际象棋等单人零和游戏不同，研究人员选择玩家需要不同程度合作及妥协的数款游戏，包含囚徒困境（Prisoner’s Dilemma）与牵涉到夏普利值（Shapley value）等内容，接着团队便在机器、人类与人机等不同合作方式情况下进行测试。
结果显示，至少以 S# 编程机器的情况来说，在大多数情况下，机器确实比人类更懂得如何合作与妥协。
Crandall 表示，在这些游戏中，如果参与的两个人都相互诚实、忠诚，那就能完成得像两台机器一样好，但实际的多数情况并非如此，Crandall 将这种情况称为“人为疏失”（human failings）。
“我们实验中的人类参与者有种不忠诚的倾向，他们会在合作关系中叛逃（defect）且不诚实，约有近半参赛者互动时会某种程度不遵照建议进行。”
从另一方面来看，研究人员编程为“重视诚实”的机器，就确实是诚实的。Crandall 认为，这种算法正在体会道德特征是件好事，它被编程为不说谎，并在需要的时候保持合作。
未来像自驾车等多种 AI 应用，机器都必须学会与人类和其他机器分享资讯、合作或妥协，研究人员认为，这些发现将能为未来应用 AI 技术的设备奠定基础。
这项研究已刊登在《自然─通讯》（Nature Communications）期刊。
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（图片来源：shutterstock）
