亂說垃圾話語長期困擾著游戲對手，現(xiàn)在，卡內(nèi)基梅隆大學的研究人員已經(jīng)證明，令人沮喪的單詞即使被機器人說出來也會受到干擾。該研究中的垃圾言論絕對是溫和的，諸如“我必須說你是一個糟糕的球員”和“在比賽過程中，你的比賽變得混亂”之類的話。即便如此，使用機器人玩游戲的人(一種市售的人形機器人，稱為Pepper)在勸阻他們時表現(xiàn)較差，而在鼓勵他們時則表現(xiàn)更好。

主要作者亞倫·羅斯(Aaron M. Roth)說，參加研究的40名參與者中有一些技術上很熟練，并且完全理解機器是造成不適的原因。

羅斯說：“一位參與者說，'我不喜歡機器人在說什么，但這是它被編程的方式，所以我不能怪它。'機器人學院。

但是研究人員發(fā)現(xiàn)，總體而言，無論技術水平如何，人類的表現(xiàn)都會減弱。

這項研究于上個月在印度新德里舉行的IEEE國際機器人與人機交互通信國際會議(RO-MAN)上提出，它偏離了典型的人機交互研究，后者著重于研究人類和機器人如何做到最佳。一起工作。

“這是在不合作的環(huán)境中進行人機交互的首批研究之一，”合著者，軟件研究所副教授費芳說。它有一個地方的機器人數(shù)量和世界產(chǎn)生巨大影響的物聯(lián)網(wǎng)(IOT)具有人工智能功能的設備預計將成倍增長。她說：“我們可以期望家庭助理能夠合作，但是在諸如在線購物之類的情況下，他們的目標可能與我們的目標不同。”

這項研究是方方正教授的“社會方法AI方法”中一個學生項目的產(chǎn)物。這些學生想探索機器人理論中博弈論和有限理性的用途，因此他們設計了一項研究，人類將在名為“守衛(wèi)與寶藏”的游戲中與機器人競爭。研究人員使用所謂的Stackelberg游戲來研究理性。這是一個典型的游戲，用于在安全游戲的研究中研究防御者與攻擊者的互動，F(xiàn)ang在該領域進行了大量工作。

每個參與者都在機器人上玩了35次游戲，既可以聽從機器人的鼓勵性話，也可以用不屑一顧的話讓他們的耳朵歌唱。盡管隨著玩游戲次數(shù)的增加，人類玩家的合理性有所提高，但受到機器人批評的人得分卻不及受到贊揚的人。