研究者開發了一款網頁應用, 向人們展示由人工智慧創作的繪畫, 例如小貓和犀牛, 並通過攝像頭記錄他們的反應. 如果人們看到這些圖片發笑, 那麼就是正面訊號. 如果人們看起來很困惑, 那麼就是負面訊號.
在收集所有這些反饋資訊之後, 穀歌團隊重新對人工智慧系統進行訓練, 並專註於 '好' 的例子. 最終結果是人工智慧可以更好地創作繪畫.
儘管這項試驗看起來很簡單, 但穀歌團隊指出, 這可以確保人工智慧在長期發展中更加安全. 如果人工智慧有能力適應人類的社會行為, 並可以從人類面部表情和肢體語言中去了解什麼樣的行為讓人類更快樂, 那麼就可以更好地這樣去做.
當然, 相反的情況也完全可能, 即人工智慧可以學習, 什麼樣的行為讓人類感到恐懼或噁心. 麻省理工學院的研究者正在探索這個領域. 不過, 穀歌關注的是積極一面.
穀歌也不是唯一一家這樣做的公司. 類似Affectiva的公司正在探索有情感的人工智慧, 以及讓機器更好地理解人類面部表情和社會行為的技術, 從而讓機器更符合人類需求. 例如, Affectiva正在研究, 如何讓無人駕駛汽車理解司機正在切換至自動駕駛模式.
穀歌的團隊指出: '一個由人類滿足感驅動的人工智慧不太可能做出違背人類利益的行動. '