Однако команда ученых из Нью-Йоркского университета в настоящее время создала компьютерную модель, которая может представлять и генерировать цели, подобные человеческим, изучая то, как люди создают игры. Эта работа, о которой сообщается в журнале Nature Machine Intelligence, может привести к созданию систем искусственного интеллекта, которые лучше понимают намерения человека и более точно моделируют и согласовывают с нашими целями. Это также может привести к созданию систем искусственного интеллекта, которые помогут нам создавать игры, более похожие на человеческие.

"Хотя цели имеют фундаментальное значение для человеческого поведения, мы очень мало знаем о том, как люди их представляют и придумывают, и нам не хватает моделей, которые отражали бы богатство и креативность целей, созданных человеком", - объясняет Гай Дэвидсон, ведущий автор статьи и докторант Нью-Йоркского университета. "Наше исследование обеспечивает новую основу для понимания того, как люди создают и представляют цели, что могло бы помочь в разработке более креативных, оригинальных и эффективных систем искусственного интеллекта".

Несмотря на значительную экспериментальную и вычислительную работу над целями и целенаправленным поведением, модели искусственного интеллекта все еще далеки от того, чтобы охватить все богатство повседневных человеческих целей. Чтобы устранить этот пробел, авторы статьи изучили, как люди создают свои собственные цели или задачи, чтобы потенциально пролить свет на то, как генерируются и те, и другие.

Исследователи начали с того, что зафиксировали, как люди описывают действия по постановке целей, с помощью серии онлайн-экспериментов.

Они поместили участников в виртуальную комнату, в которой находилось несколько объектов. Участников попросили представить и предложить широкий спектр игровых задач или игр, связанных с содержимым комнаты - например, забросить мяч в мусорное ведро, предварительно сбросив его со стены, или игры в складывание, включающие строительство башен из деревянных блоков. Исследователи записали описания участниками этих целей, связанных с разработанными играми - всего около 100 игр. Эти описания сформировали набор данных об играх, на основе которых модель исследователей извлекла уроки.

В то время как создание целей человеком может показаться безграничным, участники исследования руководствовались конечным числом простых принципов как здравого смысла (цели должны быть физически правдоподобными), так и рекомбинации (новые цели создаются из общих элементов игрового процесса). Например, участники создали правила, по которым мяч можно было реалистично забросить в мусорное ведро или отскочить от стены (правдоподобие), и объединили основные элементы метания для создания различных игр (со стены, на кровать, бросание со стола, с опрокидыванием блоков или без него и т.д., в качестве примеров рекомбинации).

Затем исследователи обучили модель искусственного интеллекта создавать целенаправленные игры, используя правила и задачи, разработанные людьми-участниками. Чтобы определить, совпадают ли эти цели, созданные искусственным интеллектом, с целями, созданными людьми, исследователи попросили новую группу участников оценить игры по нескольким параметрам, таким как веселье, креативность и сложность. Участники оценили как игры, созданные человеком, так и игры, созданные искусственным интеллектом, как в примере ниже:

Игра, созданная человеком:

• Игровой процесс: бросьте мяч так, чтобы он коснулся стены, а затем либо поймайте его, либо прикоснитесь к нему

• Подсчет очков: вы получаете 1 очко за каждый раз, когда вы успешно бросаете мяч, он касается стены, и вы либо удерживаете его снова, либо касаетесь его после полета.

Игра, созданная искусственным интеллектом:

• Игровой процесс: бросайте вышибалы так, чтобы они приземлялись и останавливались на верхней полке; игра заканчивается через 30 секунд

• Подсчет очков: вы получаете 1 очко за каждый вышибала, который лежит на верхней полке в конце игры

В целом, люди-участники дали схожие оценки играм, созданным человеком, и играм, созданным с помощью модели искусственного интеллекта. Эти результаты указывают на то, что модель успешно отразила способы, с помощью которых люди разрабатывают новые цели, и создала свои собственные игровые цели, которые были неотличимы от созданных человеком.

Это исследование помогает углубить наше понимание того, как мы формируем цели и как эти цели могут быть представлены компьютерам. Это также может помочь нам создавать системы, которые помогают в разработке игр и других игровых мероприятий.

Другими авторами статьи являются Грэм Тодд, докторант Нью-Йоркского университета, Джулиан Тогелиус, доцент инженерной школы Тандон Нью-Йоркского университета, Тодд М. Гурекис, профессор факультета психологии Нью-Йоркского университета, и Бренден М. Лейк, доцент Центра обработки данных Нью-Йоркского университета и факультета психологии.

Исследование было поддержано грантами Национального научного фонда (1922658, BCS 2121102).