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Künstliche Intelligenz: Facebook bringt Computern das Verhandeln bei

von Matthias Bastian22. Juni 2017

Die künstliche Intelligenz ist ein wichtiger Bestandteil der Virtual Reality. Im Optimalfall ist die Interaktion mit ihr so natürlich wie die mit einem Menschen. Ein Forscherteam bei Facebook bringt der KI das vielleicht natürlichste menschliche Verhalten bei: das Verhandeln.

Fünf Bücher, drei Hüte, zwei Bälle: In Facebooks neuem KI-Experiment hatten Mensch und Maschine zehn Runden Zeit, sich darüber einig zu werden, welche dieser Gegenstände wem gehören. Da nach den zehn Runden beide Parteien leer ausgegangen wären, mussten sie verhandeln, um sich zu einigen.

Die Menschen hatten den Auftrag, sich ganz normal mit den KI-Agenten zu unterhalten. Die Agenten wiederum hatten vorgegebene Präferenzen bezüglich der Objekte, um die Verhandlung in Schwung zu bringen.

Während den Verhandlungsrunden entwickelten die Maschinen typische Taktiken, wie man sie von Menschen kennt. Beispielsweise stellte die KI den Wert eines eigentlich wertlosen Gegenstandes als übertrieben hoch dar, um ihn später als Druckmittel einzusetzen.

Die KI lernt vom Menschen – und trainiert sich dann selbst

Facebooks Verhandlungsverfahren arbeitet mit einem komplexen Entscheidungsbaum. Das funktioniert, da das Ergebnis der Verhandlung zu Gesprächsbeginn zwar komplett offen ist, die potenziellen Ergebnisszenarien sind jedoch endlich und überschaubar.

Eine Verhandlung wirkt zwar wie ein offenes Gespräch, ist aber letztlich nur ein Durchsprechen von vorhersehbaren Möglichkeiten. Das machte sich Facebook zunutze.

Schier unendlich hingegen sind die Variationsmöglichkeiten im Dialog, der zum Ergebnis führt. Um einen möglichst natürlichen Austausch zwischen Maschine und Mensch zu gewährleisten, fütterte Facebook die Bots vorab mit Daten aus echten Verhandlungen zwischen Menschen.

Anschließend verhandelten die KI-Agenten miteinander und trainierten sich so gegenseitig. Facebook setzte dabei ein Lernverfahren mit Belohnungssystem ein.

Facebook hat den Quellcode des Experiments als Open Source veröffentlicht. Die Publikation ist hier einsehbar.

| Featured Image: | Source: Techchrunch

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