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实现人工智能，关键是要进行博弈机器学习？

微软亚洲研究院首席研究员刘铁岩撰文《博弈机器学习是什么？》，文中指出，身处人工智能时代，一方面，我们对人工智能的未来充满信心，另一方面我们也需要深刻反思现在的人工智能技术是否存在局限性，而未来的人工智能之旅又该去向何方？

目前人类对人工智能的研究还停留在相当初级的个体智能阶段，即计算机仍只能完成某些单一任务，虽然计算机在某些特定领域或某些特定任务上的表现已逐渐逼近人类，甚至超越人类，但这些任务通常目标单一，且缺乏与其他智能个体（人类）或群体的互动。

从智商到情商，从个体智能到群体智能，是实现人工智能的一道重要门槛。人类做出每一项决策，其实都是与其他若干拥有同样智能的人类相互博弈的过程。本着趋利避害的本能，人类倾向于在相互博弈的过程中做出最有利于自己的决策。相比之下，人工智能技术的行为原理，大多假设世界是客观存在（或者一成不变、或者具有稳定的统计属性），很少考虑到它要处理的数据可能是另外一个智能体在与自己博弈的过程中产生的。这种简单的假设会使得人工智能的算法只具备个体智能，而缺乏社会智能，从而很难在与聪明的人类交往的过程中真正逼近或者超越人类。

为计算机打造出高情商，博弈机器学习可能是个极佳的解决方案。通过观察周围人的行为，对每个人构建不同的个性化行为模型，计算机就可以三思而后行，选择一条能让周围人最大化满意的策略。