人工知能は私たちの日常生活で重要な役割を果たしているため、研究者によると、社会的認識を実装することは人工知能（ラスベガス スロット マシン）の将来に向けた次のステップです。
SiriとGoogle Assistantには、リクエストに応じて会議をスケジュールする能力がありますが、任命を独立して優先順位付けする社会的認識はありません。研究者チームは、ラスベガス スロット マシン将来がソーシャルインテリジェンスの実施を求めて、テクノロジーの成長が社会的スキルの欠如によって阻害されないことを保証すると主張しました。
作品、「人工社会情報：比較と全体的な見解、 ’はに公開されていますCaラスベガス スロット マシン人工知能の研究.
人工社会情報はラスベガス スロット マシンです
“人工知能は、私たちの社会と日常生活を変えました」と、一般人工知能研究所（BIGラスベガス スロット マシン）の一般的な人工知能の国家主要研究所である第一著者のLifengファンは言いました。 「将来のラスベガス スロット マシンにとって次の重要な課題は何ですか？
ASIには、社会的認識、心の理論、社会的相互作用など、複数のサイロ化されたサブフィールドが含まれます。研究者は、認知科学と計算モデリングを使用して、ラスベガス スロット マシン将来の進歩のために、AIシステムと人間の社会的知性、および現在の問題と将来の問題を特定することが重要であると主張しています。
ラスベガス スロット マシンモデルは社会的な手がかりを組み込む必要があります
「ASIは、作業の身体的理解と比較して、明確で挑戦的です。それは非常にコンテキストに依存しています」とファンは言いました。
ファンは、ASIには包括的なアプローチが必要であると主張します。現代のAIシステムとは異なり、ASIシステムの特定のコンポーネントを改善すると、パフォーマンスが常に向上するとは限りません。代わりに、ラスベガス スロット マシンには、アイロールやヨーニングなどの社会的手がかりを解釈し、意図や信念などの他のエージェントの精神状態を理解する能力を持つ技術が必要です。
「学際的な研究は、ASIの研究に情報を提供し、刺激を与えます。人間の社会的知能の研究は、人間のような特徴を持つASIを開発するために必要な基礎、カリキュラム、比較ポイント、ベンチマークへの洞察を提供します」とファンは言いました。
「社会的知性の最も重要で密接に関連する3つの側面、社会的認識、心の理論、社会的相互作用に集中します。これらの分野で。」
ASIには全体的なアプローチが必要です
ファンは、研究者は、人間がお互いや周囲の世界とどのように絡み合うかを模倣するために、研究者が全体的なアプローチをとるべきだと主張しています。これを発生させるには、ラスベガス スロット マシンを加速するために、より良い人間のようなバイアスをASIモデルに導入する方法を考慮するだけでなく、オープンエンドでインタラクティブな環境が必要です。
「ASIの将来の進歩を加速するには、人間と同じようにより全体的なアプローチをとることをお勧めします。ファンは言った。
「新しい問題を定義し、新しい環境とデータセットを作成し、新しい評価プロトコルを設定し、新しい計算モデルを構築する必要があります。究極の目標は、ラスベガス スロット マシンに高レベルのASIを装備し、人工社会情報の助けを借りて人間の幸福を持ち上げることです。」
