在去年中国乌镇 AlphoGo 与柯洁的围棋世纪大战之中，我们都见识到了人工智能（AI）在这些年来的快速进步，如今几乎可以确定的说，在绝大多数零和游戏（Zero-Sum Game）中，机器是会击败人类的。但如果是在其他情况下呢？

不论是西洋棋、围棋或扑克牌，过程经常是由两个或以上的玩家互相冲突竞争，并由一方击败对手获胜，对于 AI 发展来说，这样的游戏结果能提供明确的里程杯来衡量发展过程。但 AI 最终要应用的现实世界毕竟不是这么简单，机器必须学会与人、机器之间更复杂的长期合作关系。

New Atlas 报导指出，为了解 AI 在面对与人及其他机器“社交”时的情况，美国杨百翰大学（BYU）电脑科学教授 Jacob Crandall、Michael Goodrich 和麻省理工及其他单位同事合作创造了一种 S# 算法，试图教导机器学习合作及妥协，并在实际游戏中测试了其性能。

与过往的围棋、西洋棋等单人零和游戏不同，研究人员选择了玩家需要不同程度合作及妥协的数款游戏，其中包含了囚徒困境（Prisoner’s Dilemma）与牵涉到夏普利值（Shapley value）的内容，接着团队便在机器、人类与人机等不同合作方式情况下进行了测试。

结果显示，至少以 S# 编程机器的情况来说，在大多数情况下，机器确实比起人类更加懂得如何合作与妥协。

Crandall 表示，在这些游戏中，如果参与的两个人都能够相互诚实、忠诚，那么他们就能完成的像两台机器一样好，但实际的多数情况并非如此，Crandall 将这种情况称为“人为疏失”（human failings）。

“我们实验中的人类参与者有种不忠诚的倾向，他们会在合作关系中叛逃（defect）而且不诚实，大约有近半的参赛者在互动中会选择某种程度不遵照建议去进行。”

而从另一方面来看，被研究人员编程为“重视诚实”的机器，就确实是诚实的。Crandall 认为，这种算法正在体会到道德特征是件好事，它被编程为不去说谎，并在需要的时候持续保持合作。

在未来像是自驾车的多种 AI 应用中，机器都必须去学会与人类和其他机器分享资讯、合作或妥协，研究人员认为，这些发现将能为未来应用 AI 技术的设备奠定基础。

这项研究已经被刊登在《自然-通讯》（Nature Communications）期刊中。