想像一个男人：什么，如果得到机的一个理论上的意识

<上个月组成的团队samebecause AI玩家，遭受了一个壮观的失败对专业竞争力的球员。 一个显示匹配的框架内举行的世界锦标赛上游戏的魔兽争霸2的国际透露，该团队的战略思维，同时仍然允许人打败机器。

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<参加艾由几个算法开发的通过OpenAI的创始人之一这是伊隆麝香。 团队的数字员，所谓的OpenAI五，他了解到要玩魔兽争霸2在他们自己的，通过试验和错误，互相竞争。

<相比之下，同国际象棋棋盘或拼图游戏、受欢迎和快速增长的游戏的魔兽争霸2被认为是一个严重得多领域对验证的人工智能为力量。 总的游戏难度仅仅是一个因素。 它不得足以仅仅以非常迅速地点击鼠标和给予的命令来的性格，你控制。 要赢，你必须具有的直觉和了解的期望是什么手下一个时和充分地采取行动根据这方面的知识，以共同达成一个共同的目标和8212；赢得的。 计算机具有这一功能。

<大段引用><"的下一个重大步骤在发展的AI–相互作用"的第8212;博士说君王的伦敦大学学院。

<的时刻，即使是最重要的计算机算法深入学习没有战略思维，有必要了解的目的的任务你的对手，是另一个艾或个人。

<根据王，以便为艾能够取得成功，就必须有一种深刻的交流技能，其起源从重要的特征的认知的一个人存在的心态。

模型的精神状态的模拟

<至四岁儿童通常开始了解的一个基本特征：他们的心灵就像是头脑中的其他人。 他们开始明白，每个人都有什么他认为，他的欲望，情绪和意图。 而且，最重要的是，提出自己在别人的地方，他们可以开始预测未来行为的这些人，并向他们解释。 在一种方式，他们的大脑开始建立自身内部多的模拟自己，以代替自己所在地的其他人，并把里面的一个特定的环境。

<模型的精神状态，重要的是在知识自己作为一个人，也发挥着重要的作用，在社会互动。 理解他人和8212；关键要有效的沟通和共同的目标。 然而这种能力也可剂的虚假信仰的想法，导致我们偏离目标的真理。 一旦破坏的能力，使用模型的精神状态，例如发生在自闭症、自然"人"的技能，如有可能的解释和想象力也受到损害。

<根据博士艾伦*温菲尔德教授的robotice大学的英格兰西部模型的精神状态或"心理理论"都是一个关键特征，这将允许大赦国际"理解"人民、事件和其他的机器人。

<大段引用><"的想法引进模拟进的机器人–这实际上是一个很好的机会，赋予它能力来预测未来"的第8212；所述的温菲尔德.

<而不是机械学习的方法，其中多个层的神经网络碎片提取的信息和"学习"一个巨大的数据库，温斯顿*提供使用不同的方法。 而不是依赖在训练、温斯顿*提供预程序AI有一个内部模型本身和环境，这将允许你回答简单的问题"如果什么？"的。

<例如，想象一下，狭窄的走廊的运动两个机器人，他们AI可以模拟结果的未来行动，防止他们的碰撞：左，右或继续直行。 这种内部模型基本上将作为一个"机构的影响"，作为一种"常识"，这将有助于直接AI到进一步的纠正行动，通过预测未来的事态发展。

<发表的一项研究今年早些时候，温斯顿已经证明了一个原型机器人能够实现这样的结果。 预计其他人的行为，机器人成功地通过走廊没有冲突。 事实上，这不是令人惊讶的是，提交人指出，但"殷勤"机器，采用模拟方法来解决这个问题，通过该走廊把50％的时间。 然而，温斯顿已经证明了他的方法的内部模拟工作的："这是一个非常强大和有趣的起点，在发展的理论的人工智能"，得出的结论的科学家。

<这是明显不同的深度学习的算法，这在原则上是不能解释为什么他们来到这个特别的结论时解决一个问题。 模型"黑箱"时使用深度的学习实际上是真正的问题，代表的方式的信心，这种系统。 尤其严重，这个问题可能会变得，例如，当开发机器人护士的医院，或对老年人。

模型的精神状态中的神经网络

<公司DeepMind使用不同的方法。 而不是预先编程的算法机制的影响，他们已经开发了几个神经网络，这证明相似性模型kollektivnogo心理的行为。

<在一个实验，ToMnet"观察"，作为三个AI-代理机动在数字室，收集的丰富多彩的箱子。 每个这些AI有自己的特点：一个是一个"盲目"的第8212的；不可能确定的形状和布置的房间。 另一个是"纪念品"：他可能不记得他的最后一个步骤。 第三可以看到，和记忆。

<后的培训ToMnet开始预测的偏好的每个爱的，看他的动作。 例如，"盲人"是不断移动，只有沿着墙壁。 ToMnet被记住。 算法还能够正确地预测未来行为的大赦国际，更重要的是，要了解当AI面临着一种虚假表示的环境。

<一个试验，一组科学家已经编写一项大赦国际在"近视"和改变布局的房间。 剂的视力正常的迅速适应了新的布局，但是"近视"继续按照其原来的路线，错误地认为他仍然在古老的环境。 ToMnet迅速地注意到这一功能和准确地预测剂的行为，通过把自己放在他的地方。

<根据博士Alison高普尼克，一个专业领域的发展心理学大学，伯克利加利福尼亚不参与这些研究，但是，阅读本结论，这些结果表明，神经网络有一个惊人的能力，学习各种技能独立，通过观测的其他人。 同时，根据专家，还为时过早来说，这些AI已经开发的一个仿真模型的精神状态。

<根据博士的乔什*鲍姆从麻省理工学院，也没有参加这项研究，"理解"ToMnet紧密相连的上下文的学习环境的同一个房间，具体AI剂，其任务是局限于收集盒。 这种僵硬的某些限制不ToMnet少有效预测的行为在全新的环境中，相对于这些儿童能够适应新的情况。 算法，根据科学家，不能应付与模拟的行动的一个完全不同的艾或人。

<在任何情况下，工作Winston和公司DeepMind显示，在计算机开始，以显示开始的"谅解"，即使这种理解只是初步的。 因为他们将继续改进这种技能，获得更好和更好地了解彼此，将来的一个时机将能够理解的复杂和混乱的我们自己的意识。

<你怎么想，可以有机获得的人认知技能？ 分享你的意见。