你的不是我的，我的不是你的——除非我們同意分享它。
這個關於我們如何就與周圍的物體的所有權達成一致的簡單例子，對我們來說可能是自然而然的事情，但它是一個必須首先教授給機器人系統的概念——就像孩子被教導什麼是屬於他們的東西，什麼不是一樣。
耶魯大學的一組研究人員試圖做到這一點。他們成功地教授了一個機器人系統關於所有權關係和決定這些關係的社會規範——這是人機交互中一個被忽視但卻很關鍵的方面。
根據其發佈的論文：在一系列模擬中，機器人可以推斷哪些物體屬於它，哪些不是，即使是“有限量的訓練數據” 。
“隨著人工智能和機器人技術在社會生活中日益普及，社交能力正在成為與人類互動的智能系統的重要組成部分，”該論文稱。“然而，在機器人中闡明和實施這些規範是一個看似具有挑戰性的問題。”
研究人員設計的機器人系統使用機器學習算法來學習一系列違反規則的行為——“Baxter，那是我的！”在論文中提供的圖片下讀取一段內容對話標註——甚至可以純粹基於對象推斷所有權。
瞭解對象所有權，權限和習慣等類似主題，並沒有真正受到太多關注，但對於機器在我們的家庭，學校和辦公室的運行至關重要。
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