任何同Siri或Alexa有過令人沮喪的互動體驗的人都知道，數字助理無法同人類媲美。而它們需要的是被心理學家稱為“心智理論”的東西—— 一種意識到其他人的信念和欲望的能力。如今，計算機科學家創(chuàng)建了能窺探其他計算機“心靈”并預測其行為的人工智能（AI）。這是實現機器之間以及機器和人之間流暢合作的第一步。

　　并未參與該工作的美國加州大學伯克利分校發(fā)育心理學家Alison Gopnik表示，要應對一個充滿了其他人想法的世界，“很明顯，心智理論是一種關鍵能力”。

　　到4歲左右，兒童能理解到一個人的想法可能偏離現實，同時這些想法可被用于預測這個人的未來行為。目前的一些計算機可標記諸如“高興”或者“生氣”等面部表情——這種技能同心智理論相關，但它們極少能理解人類的情緒或者動機。

　　新項目始于一項讓人類理解計算機的努力。AI利用的很多算法并非完全由程序員撰寫，而是依賴于依次解決問題時的機器“學習”。由此通過計算機產生的解決方案通常是“黑盒子”——算法太過復雜，以至于無法被人類的洞察力看透。

　　為此，英國倫敦“深度思維”公司科學家Neil Rabinowitz和同事創(chuàng)建了一種被稱為ToMnet的AI心智理論，并使其觀察別的AI，看它能否知道后者是如何工作的。

　　ToMnet由3個神經網絡構成，每個又由小的計算元素和連接組成。這些元素和連接能從經驗中學習，大致類似于人腦。第一個網絡基于其他AI的過去行為學習它們的傾向性。第二個形成對其現有“信念”的理解。第三個從其他兩個網絡獲得輸出并且依照情形預測AI 的下一步舉措。

　　被研究的AI是在虛擬房間里走動并且收集帶顏色盒子以獲得分數的簡單角色。ToMnet從上面觀察這個房間。在一項測試中有3種角色：一個無法看見周圍的房間，一個無法記住最近的腳步，還有一個既能看見房間也能記住腳步。“盲人”角色傾向于沿著墻壁走，“健忘癥患者”會移向距其最近的物體，而第三個角色形成了子目標，即策略性地按照特定順序抓住物體以獲得更多分數。

　　在一些訓練后，ToMnet不僅能辨別出角色的種類，還能正確預測其未來行為。研究人員在日前于瑞典斯德哥爾摩舉行的國際機器學習會議上報告了這一成果。