创造一个能像人类一样有效地学习竞争和合作的人工智能代理仍然很难。关键的挑战是使AI智能体能够在学习的同时预测其他智能体的未来行为。但是目前的方法都是短视的，代理人只能猜测队友或者竞争对手接下来的几步，不能考虑长远，导致表现不佳。
据国外媒体报道，来自麻省理工学院(MIT)、麻省理工学院-IBM沃森人工智能实验室(MIT -IBM Watson AI Lab)和其他机构的研究人员开发出了新的方法，可以为人工智能代理提供一个有远见的视角。这种机器学习框架使合作或竞争的人工智能代理能够考虑其他代理在长期未来(接近无穷大)的行为，而不仅仅是接下来的几步。然后，代理将相应地调整其行为，以影响其他代理的未来行为，并提出最佳的长期解决方案。
图片来源:麻省理工学院
一群自主无人机可以使用这个框架协同工作，例如在茂密的森林中寻找迷路的徒步旅行者，或者在高速公路上驾驶自动驾驶汽车，并可以通过预测其他车辆的未来运动来保护乘客的安全。
麻省理工学院信息与决策系统实验室(LIDS)的研究生、论文主要作者金东纪说:“当AI智能体合作或竞争时，最重要的是它们的行为将在未来的某个时刻相遇。一路上有很多短暂的行为，长远来看不重要，但相遇很重要。我们现在有了一种数学方法来预测这场邂逅。”
更多的代理，更多的问题仍然很难创造一个像人类一样有效地学习竞争和合作的人工智能代理。关键的挑战是使AI智能体能够在学习的同时预测其他智能体的未来行为。但是目前的方法都是短视的，代理人只能猜测队友或者竞争对手接下来的几步，不能考虑长远，导致表现不佳。
据国外媒体报道，来自麻省理工学院(MIT)、麻省理工学院-IBM沃森人工智能实验室(MIT -IBM Watson AI Lab)和其他机构的研究人员开发出了新的方法，可以为人工智能代理提供一个有远见的视角。这种机器学习框架使合作或竞争的人工智能代理能够考虑其他代理在长期未来(接近无穷大)的行为，而不仅仅是接下来的几步。然后，代理将相应地调整其行为，以影响其他代理的未来行为，并提出最佳的长期解决方案。
图片来源:麻省理工学院
一群自主无人机可以使用这个框架协同工作，例如在茂密的森林中寻找迷路的徒步旅行者，或者在高速公路上驾驶自动驾驶汽车，并可以通过预测其他车辆的未来运动来保护乘客的安全。
麻省理工学院信息与决策系统实验室(LIDS)的研究生、论文主要作者金东纪说:“当AI智能体合作或竞争时，最重要的是它们的行为将在未来的某个时刻相遇。一路上有很多短暂的行为，长远来看不重要，但相遇很重要。我们现在有了一种数学方法来预测这场邂逅。”
更多的特工，更多的问题
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