经过训练的 AI 系统可以确定在线游戏中公共资金的公平分配政策
伦敦 DeepMind 的研究人员训练了一个人工智能来确定在线游戏中公共资金分配的公平政策。 他们与伦敦大学学院、埃克塞特大学和牛津大学的同事合作。 该小组的论文发表在《自然人类行为》杂志上，描述了他们如何训练他们的人工智能系统，并讨论了他们在努力过程中提出的问题。
几千年来，人类一直在努力解决一个社会如何分配其财富的问题。 然而，大多数经济学家都认为，目前还没有一个人人都对当前现状感到满意的体系。 收入水平不平等一直存在，收入最高的人最满意，收入最低的人最不满意。 英国的研究人员采用了一种新方法来解决这个问题。 他们要求计算机更具逻辑性。
研究人员首先假设民主社会尽管存在缺陷和缺点，但在接受测试的人中是最令人愉快的。 然后，研究人员要求志愿者帮助他们玩一个简单的资源分配游戏。 在这场比赛中，球员们决定如何最好地分享他们的资源。 研究人员通过为玩家提供不同的资源并让他们选择不同的分配方案，使游戏更加逼真。 研究人员与不同的志愿者小组一起运行这个游戏。 然后，研究人员使用来自各种游戏的数据来训练 AI 系统，以了解人类如何协作解决类似问题。 然后，人工智能系统彼此玩类似的游戏，这允许在多次迭代中学习和调整。
来源和详细信息：
https://techxplore.com/news/2022-07-ai-equitable-policy-funds-online.html