DeepMind научила ИИ «справедливо» распределять богатство

DeepMind-min
DeepMind-min

Ученые из лаборатории DeepMind обучили искусственный интеллект эффективно распределять средства в онлайн-игре. Результаты исследования опубликованы в журнале Nature.

Для создания алгоритма исследователи провели эксперимент с использованием экономической онлайн-игры, в которой участники определяют варианты распределения своих ресурсов для взаимной выгоды.

В симуляции участвуют четыре человека, каждый из которых получает разные суммы денег. Игроки должны решить, оставить их себе или внести в общественный фонд, обеспечивающий возврат инвестиций. При этом доходность от вложений может быть скорректирована таким образом, чтобы одни игроки приносили пользу другим.

Возможные механизмы возврата инвестиций включают три модели:

  • строгую эгалитарную, при которой доходы от государственных средств распределяются поровну независимо от вклада;
  • либертарианскую, где выплаты пропорциональны взносам;
  • либерально-эгалитарную, где выплаты каждого игрока пропорциональны доле их личных средств, которые они вносят.

Исследовали попросили группы людей играть множество раундов в условиях разного уровня неравенства и с использованием различных механизмов распределения прибыли. Затем они выбирали предпочтительный метод.

Благодаря этим данным ученые научили ИИ имитировать человеческое поведение в игре, включая этап голосования. Они сталкивали агентов в тысячах раундов, в то время как другой алгоритм настраивал механизм перераспределения в зависимости от голосов.

В итоге искусственный интеллект остановился на модели, которая максимально похожа на либерально-эгалитарную. Однако алгоритм практически ничего не возвращал игрокам, если только те не вносили примерно половину своего капитала.

Затем ученые противопоставили ИИ-метод другим трем в новом этапе игре с людьми. В результате слепого опроса алгоритмический метод, как правило, набирал больше всего голосов, говорится в отчете.

По словам исследователей, разработанный ИИ механизм, вероятно, хорошо зарекомендовал себя, потому что основанные на относительных взносах выплаты помогают исправить первоначальный дисбаланс богатства. Однако принудительное установление минимального взноса не позволяет менее богатым игрокам пользоваться вкладами более богатых.

Исследователи DeepMind отметили, что их работа не является «инструкцией к созданию ИИ-правительства». Они также не планируют разрабатывать инструменты на базе искусственного интеллекта для политики.

Напомним, в мае DeepMind представила визуальную языковую модель с 80 млрд параметров.

В феврале ИИ-лаборатория разработала инструмент AlphaCode, который самостоятельно умеет писать код.

В августе 2021 года DeepMind представила универсальную архитектуру для создания искусственного интеллекта.

Подписывайтесь на новости ForkLog в Telegram: ForkLog AI — все новости из мира ИИ!

Подписывайтесь на ForkLog в социальных сетях

Telegram (основной канал) Discord Instagram
Нашли ошибку в тексте? Выделите ее и нажмите CTRL+ENTER

Рассылки ForkLog: держите руку на пульсе биткоин-индустрии!

*Ежедневная рассылка — краткая сводка наиболее важных новостей предыдущего дня. Чтение занимает не больше двух минут. Выходит в рабочие дни в 06:00 (UTC)
*Еженедельная рассылка — объясняем, кто и как изменил индустрию за неделю. Идеально подходит для тех, кто не успевает за новостным потоком в течение дня. Выходит в пятницу в 16:00 (UTC).

Мы используем файлы cookie для улучшения качества работы.

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с Политикой приватности.

OK