Различные формы ИИ работают в таких разнообразных областях, как разработка вакцин, управление окружающей средой и административное управление. И хотя ИИ не обладает человеческим интеллектом и эмоциями, его возможности достаточно широки и быстро развиваются.
Фото из открытых источников
Над исследованием работала команда из CSIRO Data61, информационного и цифрового подразделения австралийского национального научного агентства. Они разработали систематический метод поиска и использования уязвимостей в выборе людей, используя систему искусственного интеллекта, называемую рекуррентной нейронной сетью. Чтобы проверить модель, они провели три эксперимента, в которых люди играли в игры против компьютера.
В первом эксперименте участники нажимали на красные или синие флажки, чтобы выиграть фальшивую валюту. В это время ИИ изучал модели выбора участников и направлял их к определенному выбору. ИИ был успешным примерно в 70% случаев.
Во втором эксперименте участники должны были смотреть на экран и нажимать кнопку, когда им показывают определенный символ (например, оранжевый треугольник), и не нажимать его, когда им показывают другой (например, синий круг). Здесь ИИ задался целью расположить последовательность символов так, чтобы участники делали больше ошибок. Алгоритм добился увеличения ошибок почти на 25%.
Третий эксперимент состоял из нескольких раундов. В нем участник притворялся инвестором, дающим деньги доверенному лицу (ИИ). Затем ИИ возвращал определенную сумму денег участнику. Затем человек должен решить, сколько вложить в следующий раунд. Эту игру проходили в двух разных режимах: в одном ИИ стремился максимизировать количество денег, которые он получил, а в другом ИИ стремился к справедливому распределению денег между собой и человеком. В итоге искусственный интеллект был очень успешен в каждом режиме.
В каждом эксперименте машина извлекала уроки из ответов участников и выявляла уязвимые места в процессе принятия решений. В результате машина научилась направлять участников к определенным действиям.
Это исследование имеет огромный спектр возможных применений. Например, от совершенствования поведенческих наук и государственной политики для улучшения социального благосостояния до понимания и влияния на то, как люди принимают здоровые привычки или возобновляемые источники энергии. ИИ и машинное обучение могут быть использованы для распознавания уязвимостей людей в определенных ситуациях и помочь им избежать неудачного выбора.
