قد يتمكن كل من Siri و Google Assistant من جدولة الاجتماعات عند الطلب، لكن حتى الآن ليس لديهم الفهم الاجتماعي لتحديد أولويات المواعيد بشكل مستقل، لكن وفقًا لباحثين في الصين، فإن الذكاء الاصطناعي (AI) ذكي ، لكنه يعاني من نقص في المهارات الاجتماعية.
وقال المؤلف الأول للدراسة ليفينج فان، من معهد بكين للذكاء الاصطناعي العام (بيجاي): "لقد غير الذكاء الاصطناعي مجتمعنا وحياتنا اليومية"، وقال فان: "ما هو التحدي المهم التالي للذكاء الاصطناعي في المستقبل؟ نحن نجادل بأن الذكاء الاجتماعي الاصطناعي (ASI) هو الحد القادم الكبير".
وفي ورقة بحثية نُشرت في مركز أبحاث الذكاء الاصطناعي CAAI ، أوضح الفريق أن ASI يتكون من عدة حقول فرعية منفصلة، بما في ذلك الإدراك الاجتماعي، ونظرية العقل - الفهم الذي يفكر فيه الآخرون من وجهة نظرهم - والتفاعل الاجتماعي.
ومن خلال استخدام العلوم المعرفية والنمذجة الحاسوبية لتحديد الفجوة بين أنظمة الذكاء الاصطناعي والذكاء الاجتماعي البشري ، بالإضافة إلى القضايا الحالية والاتجاهات المستقبلية، قال فان إن المجال سيكون أفضل تجهيزًا للتقدم، وقال فان: "ASI مميز وصعب مقارنة بفهمنا المادي للعمل؛ إنه يعتمد إلى حد كبير على السياق".
وقال "هنا، يمكن أن يكون السياق كبيرًا مثل الثقافة والفطرة السليمة أو أقل من الخبرة المشتركة لصديقين. يمنع هذا التحدي الفريد الخوارزميات القياسية من معالجة مشاكل ASI في بيئات العالم الواقعي، والتي غالبًا ما تكون معقدة وغامضة وديناميكية وصادفة، يمكن ملاحظته جزئيًا ومتعدد العوامل ".
وقال فان إن ASI يتطلب القدرة على تفسير الإشارات الاجتماعية الكامنة، مثل التثاؤب أو التثاؤب، لفهم الحالات العقلية للعملاء الآخرين، مثل الاعتقاد والنية، والتعاون في مهمة مشتركة.
وفقًا لفان، فإن أفضل نهج هو نهج أكثر شمولية، يحاكي كيفية تفاعل البشر مع بعضهم البعض والعالم من حولهم، وهذا يتطلب بيئة تفاعلية ومفتوحة، بالإضافة إلى مراعاة كيفية تقديم تحيزات أفضل شبيهة بالإنسان في نماذج ASI، وأضاف "لتسريع التقدم المستقبلي لـ ASI ، نوصي باتباع نهج أكثر شمولية تمامًا كما يفعل البشر، لاستخدام أساليب التعلم المختلفة مثل التعلم مدى الحياة، والتعلم متعدد المهام، والتعلم بلقطة واحدة / قليلة، والتعلم التلوي، وما إلى ذلك".
واستكمل: "نحن بحاجة إلى تحديد المشكلات الجديدة، وإنشاء بيئات ومجموعات بيانات جديدة، وإنشاء بروتوكولات تقييم جديدة، وبناء نماذج حسابية جديدة. والهدف النهائي هو تزويد الذكاء الاصطناعي بمستوى ASI عالي المستوى ورفع مستوى رفاهية الإنسان بمساعدة Social Social ذكاء."
