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摘要：最新研究表明，偶尔随机行动的软件机器人可以帮助人类群体更快地解决集体行动问题。研究人员发现，那些在网络中心放置有10%噪音的机器人的游戏，其解决速度通常比只涉及人类的游戏快55.6%“让人类改变他们与其他人类的互动方式，”克里斯塔基斯说他们创造了这种积极的连锁反应到更遥远的网络部分。
软件机器人可以帮助人类群体更快地解决集体行动问题。与不可预测的人玩游戏会让人恼火，尤其是当你在同一个团队时。但在一款旨在测试群体决策的网络游戏中，根据最新研究，加入了电脑控制的玩家，他们的行为有时会随机地将解决问题所需的时间减少一半以上。研究负责人尼古拉斯•克里斯塔基斯（Nicholas Christakis）说：
应该不会让人太吃惊，耶鲁大学人性实验室主任。他说，随机突变使进化成为可能；成群和成群的动物的随机运动增强了群体的生存能力；计算机科学家经常引入噪音（随机或无意义信息的统计术语）来改进搜索算法。克里斯塔基斯在接受《生活科学》杂志采访时说：“超级智能机器：7个机器人的未来”，
，但发现这些效应反映在人类和机器的组合群体中，可能会产生广泛的影响。首先，自动驾驶汽车将很快与人类司机共享道路，更多的人可能很快发现自己与机器人或“智能”软件一起工作。研究人员在今天（5月17日）发表在《自然》杂志的在线研究中描述了他们如何招募4名，来自亚马逊Mechanical Turk在线众包平台的000名员工玩在线游戏。
每个参与者被随机分配到互联网络中20个位置中的一个，或“节点”。玩家可以从三种颜色中进行选择，目标是让每个节点与他们连接的邻居具有不同的颜色。
玩家只能看到他们邻居的颜色，这意味着虽然从他们的角度看问题似乎已经解决，但整个游戏可能仍然没有解决。
虽然高度简而言之，这个游戏模拟了许多现实世界中的问题，例如气候变化或公司不同部门之间的协调，克里斯塔基斯说，从当地的角度来看，已经达成了一个解决方案，但在全球范围内还没有。
在一些游戏中，研究人员引入了软件机器人，而不是人类玩家只想尽量减少与邻居的颜色冲突。这些机器人中的一些被编程为“嘈杂”，有些有10%的机会做出随机的颜色选择，另一些有30%的机会。
研究人员还试验了将这些机器人放在网络的不同区域。有时他们被安置在与其他玩家有更多联系的中心位置，还有一些时候，它们只是随机放置，或者放置在连接较少的外围。研究人员发现，那些在网络中心放置有10%噪音的机器人的游戏，其解决速度通常比只涉及人类的游戏快55.6%“让人类改变他们与其他人类的互动方式，”克里斯塔基斯说他们创造了这种积极的连锁反应到更遥远的网络部分。所以机器人在某种程度上提供了一种教学功能，“[有史以来最奇怪的6个机器人]”
“有一个很好的平衡。研究人员发现，机器人在随机选择颜色时有30%的变化，这会引入太多的噪音，增加群体决策过程中的冲突次数。类似地，没有随机性的机器人实际上减少了人类玩家的随机性，导致更多的人陷入无法解决的冲突中，科学家说，
Iain Couzin，德国马克斯普朗克鸟类学研究所所长，一位集体行为专家，说这项研究的发现模拟了他在动物身上见过，在动物身上，不知情的个体实际上可以提高集体决策能力在科学理解相似过程如何影响人类行为方面迈出了重要的第一步，特别是在人与机器之间的相互作用方面。
“我们已经在算法方面做出了决定，这只会随着技术的进步而扩大，”他告诉《生活科学》我们必须为此做好准备，并理解这些类型的过程。克里斯塔基斯说：“我们几乎有道德义务改善我们在气候变化方面的集体决策，以及我们需要在人类集体层面做出的其他决策。”Dumb AI”（与复杂的AI相比，机器人遵循简单的规则）可以在各种合作网络中充当催化剂，而不是替代人类，这些合作网络包括所谓的共享经济（包括诸如搭车等服务，Christakis说：“我们不是在试图建立AlphaGo或IBM的Watson来取代一个人，我们是在试图建立一种技术来帮助补充人群，在某种程度上，我认为这可能不那么可怕。”机器人不需要非常聪明，因为它们与聪明的人类互动。“他们不需要自己动手，他们只需要帮助人类自助，”他补充道。
是关于生命科学的原始文章。
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