機器人變得更聰明了，Facebook要教它們像人一樣「討價還價」

人工智慧觀察君編著：但最終大範圍應用落地，恐怕還得等上好幾年。

「嘿，Alexa，幫我訂份外賣。」

「Alexa，我要用Uber打車去XXX。」

對亞馬遜Alexa、谷歌Assistent或其他智能語音助手而言，這些應用場景都很常見，有台家庭設備或僅智能手機應用即可。但如果這些設備上運行的軟體機器人（ software bots）或聊天機器人（chatbots），不僅能幫你搞定訂外賣、打Uber諸類的事，還能像人般懂得討價還價，又會如何？

Facebook就做了這事。他們的人工智慧研究院 (FAIR) 已經教機器人如何談判，日前還發表論文詳細說明相關突破進展，及機器人如何一步步變得比他們預期的更像人類。說不定未來幾年FAIR就能讓這種期許完全落地實現。

研究者開發出一項技術，使機器人與另一方建立對話模型，雙方間就交易展開談判。最終希望達成，機器人能像人一樣，估摸出對方對特定報價的反應，並針對特定情形，有不同應對方式，而非簡單模仿人類行為。

這也是機器與人類的區別所在，後者能根據對話提前思考及預判談話走向，以便優化結果。

舉例來說，兩個人或會在看哪個頻道的電視、會議時間約定幾點、到哪個餐廳吃飯等方面有各自想法，要達成一致意見就得有交涉溝通。人類生活場景里，直接用說的就能解決。但機器環境下，想在半對抗環境中達成交易，情況就很複雜。機器人知道你要的是什麼，但對方提供的不見得如你所願。

Facebook想彌合這方面機器人與人類的差距。FAIR研究人員用人類現實談判交流的數據，訓練機器人如何「討價還價」。這些數據牽涉到價值觀有異的兩人，他們的任務是分離一些物品，因想法有差別，所以得就達成一致意見「談判」。

實驗結果表明，FAIR研究人員基本達成機器人以假亂真的目的。他們把機器人放到與人協商的場景里去，人類沒能察覺與之互動的是機器人。「最好的機器人總體上與人類水平相當，」FAIR研究科學家Mike Lewis指出，無論如何，至少機器人的優勢是耐心和決心都無限多。

此外，機器人還得學習研究者們口中的「高級動作（intelligent maneuvers）」。如機器人會像人一樣用談判策略技巧，甚至為獲得更有利結果而撒謊。

雖說Facebook研究者或更偏向基礎技術研究，但他們為這種具備「討價還價」能力的機器人，倒也想了個實際應用——安排會議。

像來回預定會議時間很麻煩，有如秘書般能協商的機器人或能省事不少。告訴它你的喜好，哪些時間有空，非萬不得已時不要安排在早晨7點，除非有必須情況等諸如此類，機器人會尊重你的偏好，並給出合理安排結果。需要指出的是，FAIR的機器人更傾向確保會議實際開展，而非考慮每個人最佳時間。

目前Facebook已開放該研究成果代碼。但最終大範圍應用落地，恐怕還得過段時間。

如今，幾乎凡是科技巨頭，如蘋果、微軟、谷歌和IBM等，都往人工智慧領域砸入大把時間及金錢。CB Insights數據顯示，2017年Q1季度全球34家AI創企被收購，同比增長兩倍有餘，科技巨頭是購買主力。自2012年以來，谷歌已囊獲11家AI創企，位列各巨頭之首，其次是蘋果、Facebook和英特爾。

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