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IBM Watson提出人機推理網絡HuMaINs,結合人機兩者優勢

鄧攸無子尋知命 於 2018年02月01日發表   人氣:55


在傳統 的經濟學、 認知心理學 和人工智能 領域的 文獻中, ,問題求解或推理過程通常按搜索問題空間的方式描述,該空間由問題的多個不同的狀態構成,從壹個初始狀態開始,最終達到所需的目標狀態 [1]。以初始狀態為起點的每壹個路徑代表壹個可能的策略。這些路徑可能走向目標狀態,或其它的非目標狀態。以初始狀態為起點的走向目標狀態的路徑被稱為解決路徑(solution path)。在初始和目標狀態之間可能存在多個這樣的路徑,這些都是問題的解決方案。換種說法,即有多種方法可以求解壹個給定的問題。問題求解過程是指在多個解決路徑中識別最優(在給定的約束條件下)的解決路徑。

該搜索過程的第壹步是確定可用策略的集合,即確定策略空間。第二步是評估這些策略以確定最優的策略作為解決方案。在傳統的經濟學理論中,會假定理性決策者具有可能策略的集合的知識,可以評估每壹個策略的後果,並擁有壹個效用函數,並最大化該函數以確定最優的策略 [2]。然而,人們普遍認為人類不是理性的,而是有限理性的智能體。在有限理性框架中 [2,3],決策者的認知、時間、信息和資源都是有限的。策略集合並不是完全先驗地知道的,決策者也並不能完全知道選擇特定策略的後果。因此,決策者可能無法總是為問題求解確定最優的策略。

另壹方面,機器是「理性」的,因為它們有更強/更大的內存來存儲替代方案,並有計算能力可以更精確地評估特定替代方案的結果。因此,機器可以幫助人類快速而準確地解決問題,因此出現了人機協作以解決問題的框架。在本論文中,通過定義 HuMaINs,作者探討了用於推理的這壹協作框架,以及與開發這壹框架相關的研究挑戰。該領域的三個基本研究思路已得到界定。

 


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