理科导师艾事后变得更善于批判

教导(人工智能)系统人类行为的微妙之处，以便他们能够更好地预测我们的意图。根据澳大利亚新南威尔士大学的说法，开发过程中最神圣的grails之一是让机器在交互时预测意图。

目前，人工智能可能已经在检测另一个人的意图方面做了看似合理的工作。他们说，它甚至可能有一个预定义的可能反应列表，人类会在特定情况下做出反应。然而，研究人员指出，当人工智能系统或机器只有一些线索或部分观察可以做时，它的反应有时可能有一点点。新南威尔士大学高级讲师姚丽娜说：“我们早期所做的是帮助机器学习类似人类的行为，这些行为基于我们日常的互动和受我们自己的判断和预期影响的行为，因此它们可以更好地预测我们的意图。”反过来，这甚至可能导致我们自己的新行动和决定，以便我们能够建立合作关系，”姚说。研究人员希望看到不太明显的人类行为融入人工智能系统的例子，以提高意图预测。然而，研究人员表示，这是一个很高的要求，因为人类自己在试图预测另一个人的意图时也不是绝对正确的。她说：“有时，人们可能会采取一些偏离正常习惯的行为，这可能是由外部环境或另一个人的行为造成的。姚和她的团队正在开发一个人机界面原型系统，旨在捕捉人类动作背后的意图。姚明说：“我们可以学习和预测一个人戴上脑电图仪后会想做什么。“当佩戴这些设备时，一个人每做一个动作，他们的脑电波就会被采集，然后我们就可以对其进行分析。姚说，记录这些数据可以帮助那些由于残疾或疾病而无法自由移动或交流的人。该设备记录的脑电波可以被分析并用于移动机器，如轮椅，甚至传达援助请求。姚明解释说：“重症监护室里的人可能无法交流，但如果他们戴上脑电波装置，他们脑电波中的模式可以被解释为疼痛或想坐起来。“因此，由于这种人机交互，观察者可以理解运动或动作的不可能或不可描述的意图。她说：“这项技术已经存在，更重要的是，所有的工作部分都结合在一起。"姚指出，开发人工智能系统和机器来辅助人类，最终目的是让它们不仅被视为工具，更被视为伙伴。她补充说：“我们正在努力开发一些好的算法，可以在需要做出决定时部署。'