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實現(xiàn)人工智能，關鍵是要進行博弈機器學習？

微軟亞洲研究院首席研究員劉鐵巖撰文《博弈機器學習是什么？》，文中指出，身處人工智能時代，一方面，我們對人工智能的未來充滿信心，另一方面我們也需要深刻反思現(xiàn)在的人工智能技術是否存在局限性，而未來的人工智能之旅又該去向何方？

目前人類對人工智能的研究還停留在相當初級的個體智能階段，即計算機仍只能完成某些單一任務，雖然計算機在某些特定領域或某些特定任務上的表現(xiàn)已逐漸逼近人類，甚至超越人類，但這些任務通常目標單一，且缺乏與其他智能個體（人類）或群體的互動。

從智商到情商，從個體智能到群體智能，是實現(xiàn)人工智能的一道重要門檻。人類做出每一項決策，其實都是與其他若干擁有同樣智能的人類相互博弈的過程。本著趨利避害的本能，人類傾向于在相互博弈的過程中做出最有利于自己的決策。相比之下，人工智能技術的行為原理，大多假設世界是客觀存在（或者一成不變、或者具有穩(wěn)定的統(tǒng)計屬性），很少考慮到它要處理的數(shù)據(jù)可能是另外一個智能體在與自己博弈的過程中產生的。這種簡單的假設會使得人工智能的算法只具備個體智能，而缺乏社會智能，從而很難在與聰明的人類交往的過程中真正逼近或者超越人類。

為計算機打造出高情商，博弈機器學習可能是個極佳的解決方案。通過觀察周圍人的行為，對每個人構建不同的個性化行為模型，計算機就可以三思而后行，選擇一條能讓周圍人最大化滿意的策略。