一戰(zhàn)、二戰(zhàn)情景復(fù)現(xiàn)?AI Agent 成功還原多場人類戰(zhàn)爭,為理解歷史提供新工具
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原標(biāo)題:一戰(zhàn)、二戰(zhàn)情景復(fù)現(xiàn)?AI Agent 成功還原多場人類戰(zhàn)爭,為理解歷史提供新工具
關(guān)鍵字:政策,歷史,沖突,智能,國際關(guān)系
文章來源:人工智能學(xué)家
內(nèi)容字?jǐn)?shù):6163字
內(nèi)容摘要:我們能否在歷史的十字路口避免戰(zhàn)爭?在人類歷史上,個(gè)人、學(xué)者、決策者和組織一直在追問這個(gè)問題。如今,AI Agent 試圖模擬人類復(fù)雜行為,還原歷史大戰(zhàn)場景,來回答這一問題。日前,由美國羅格斯大學(xué)和密西根大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)提出的 AI Agent——WarAgent 便成功模擬了包括第一次世界大戰(zhàn)、第二次世界大戰(zhàn)和中國古代戰(zhàn)國時(shí)期戰(zhàn)爭在內(nèi)的歷史重大國際沖突。據(jù)論文描述,WarAgent 證明了其作為了解國際沖突動(dòng)態(tài)的工具的可靠性,充分展示了基于大型語言模型 (LLMs)的多智能體 AI 系統(tǒng)在原型設(shè)計(jì)和分析復(fù)雜人類行為方面的優(yōu)越能力。實(shí)驗(yàn)證明,即使是最微小的觸發(fā),也可能演變成類似于冷戰(zhàn)的局勢,突顯了戰(zhàn)爭的不可避免性。相關(guān)研究論文以“War and Peace (WarAgent): Large LanguageModel-based Multi-Agent Simulation of Worl…
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作者簡介:致力成為權(quán)威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機(jī)構(gòu)