Trong nhiệm vụ nắm bắt trí thông minh xã hội này ở máy móc, các nhà nghiên cứu từ Viện Công nghệ Massachusetts (MIT - Mỹ) ) đã tạo ra một thuật toán có khả năng suy ra các mục tiêu và kế hoạch, ngay cả khi những kế hoạch đó có thể thất bại. Loại nghiên cứu này cuối cùng có thể được sử dụng để cải thiện một loạt các công nghệ hỗ trợ, robot hợp tác hoặc chăm sóc và trợ lý kỹ thuật số như Siri và Alexa.
 |
Để tạo ra mô hình này, nhóm đã sử dụng Gen, một nền tảng lập trình AI mới được phát triển gần đây tại MIT, để kết hợp lập kế hoạch AI tượng trưng với suy luận Bayes. Suy luận Bayes cung cấp một cách tối ưu để kết hợp niềm tin không chắc chắn với dữ liệu mới và được sử dụng rộng rãi để đánh giá rủi ro tài chính, kiểm tra chẩn đoán và dự báo bầu cử.
Mô hình của nhóm hoạt động nhanh hơn từ 20 đến 150 lần so với phương pháp cơ sở hiện có được gọi là Bayesian Inverse Reinforcement Learning (BIRL), phương pháp này tìm hiểu các mục tiêu, giá trị hoặc phần thưởng của tác nhân bằng cách quan sát hành vi của tác nhân và cố gắng tính toán trước các chính sách hoặc kế hoạch đầy đủ. Mô hình mới đã chính xác 75% thời gian trong việc suy ra các mục tiêu.
