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有情商的AI是什么样的?一窥微软ICLR2019AI情感论文
2020-12-12 [46147]

ag体育注册:是目前开展的工作重点,包括在提高生产力方面的应用。 最近一系列关于顺序决定的研究,如上下文抢劫,在这个地区正在逐渐进展。 例如,根据我们自己的研究,有人指出对饮食管理的感情脆弱的系统如何能支持被实验者的正确要求。

几十年来,感情传达依然处于计算的前沿。 即使是非常简单的信号(例如光、颜色、声音),也有表现和引起非常丰富的感情的能力。

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在ICLR2019上映的《NeuralttSTStylizationwithadversarialand Collaborative Games》(《神经TTS与对付和协作游戏的程式化》 ) (马爽和宋耶鲁年出版)中明确提出了新机器。 这个架构挑战模型分解现实语音,在心中关注文本内容,同时确保容易控制的刻度盘,转换以独立国家的方式传达的感情。 我们的模型在多个任务中构建了最初的效果,包括风格切换(内容和风格的相互交换)、感情建模和身份切换(符合新演讲者的声音)。

文章获得了开源的构建。 【图像来源: Microsoft Research Blog所有者: Microsoft Research Blog】关于人工智能系统的识别、传达、干预的研究在过去20年中已经为人所知,另一种备受瞩目的智能形式—— 在最近的工作中,我们想探索如何建立这样的感情机制,以便我们的计算过程建立比现在更好的目标。 虽然在ICLR 2019中经常出现,但我们最近的工作是寻找基于影响的内在动机的想法,有助于自学的决策机制。

最近的人工智能在解决问题棋手、Pac-Man和基于文本的RPG等游戏中顺利获得,相当依赖强化自学,强化自学不鼓励好的不道德,害怕的不道德不受惩罚。 但是,为了让计算出来的代理自学合理的战略,必须在这样的行动奖励框架中展开很多实验。 我们提出的背后的直觉是从人类和其他生物如何利用感情机制更有效地自学中得到启发。 当人类学会面对世界时,身体(神经系统)的反应不会对不道德自由选择的潜在结果获得持续的内在联系。

例如,像悬崖边的情况或在拐角处经过缓慢的情况下,不紧张。 生理变化与保护自己免受这些危险性的生物制剂有关。

对人类危险性状况的期待反应是心率减缓,心率变异减少,血液从四肢分流,汗腺扩大。 这是身体“战斗还是逃跑”的反应。 人类已经几百万年来制造了这些简单的系统。

如果有类似机器的反馈系统呢? 【图像来源: Microsoft Research Blog所有者: microsoftresearchblog】visceral machines : risk-aversioninreinforcementlears中的al rewards”(00 我们的假设是这样的奖励函数有助于避免与增强自学环境中的稠密和弯曲奖励有关的挑战,提高样品效率。 在我们的例子中,来自事件的外部激励不是代理自学的必要条件。

我们在模拟驾驶员环境中开展测试的结果表明,可以提高自学速度,增加自学中的冲击次数。 我们对训练自律系统的潜力深感兴奋,这个系统需要模拟感情上的感觉,呼吁性刺激的能力。

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【图像来源: Microsoft Research Blog所有者: Microsoft Research Blog】许多计算机科学家和机器人专家渴望在KITT和R2D2等流行科幻小说中制作出难忘的人物形象一样的机器人 总之,我们有很多机会打破以往的整体感情计算机制,构建健全高效的白内障以外的人工智能。 我们期待着这项研究能重新探讨感情在人工智能中的应用。 我们期待着5月在新奥尔良的ICLR上看到你,和你分享想法,交流高情商代理这个激动人心的研究领域的可能性。 录:本论文的编译器从Microsoft Research Blog的版权文章中,发出许可禁令并刊登。

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