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数学能教会我们什么来对抗欺凌弱小的人

本站发布时间:2023-11-20 15:37:50

在高质量和残酷的政治时代,拥有巨大权力或不屈不挠的人渴望与其他人竞争,他们渴望超越

然而,达特茅斯大学的最新研究表明,这种合作可以帮助动力动力参与者获得更平等的结果,并可能对他们的商业对手造成一些损失

这些发现提供了一种基于人工智能理论的解决方案,即以最佳竞争策略为重点的数学领域,可用于帮助平衡国内或国际关系中的权力平衡,甚至可用于将生态操作集成到互联的人工智能系统中,如无人驾驶汽车

该研究发表在最新一期的《PNASNexus》杂志上,重新审视了由知名科学家威廉出版社(现奥斯汀测试大学)和新泽西州普林斯顿高等研究院的自由人研究所开发的“零决定策略”

Zero决定性的策略表明,“勒索者”通过变得越来越不合作——尽管只是合作到足以让另一方参与进来——并且在僵局中永远不会成为最有力的反对者,来控制局势从理论上讲,他们总是会通过要求并收取更大份额的费用来满足他们的需求

社会科学和数学教授冯福说,达特茅斯大学的论文使用了一些数学模型,也有一些动作将“Achillesheel”转化为一些看似不可破解的场景傅和第一作者陈兴儒,曾在北京接受采访D在2021年达特茅斯大学的研究中,发现了一种“不妥协策略”,在这种策略中,对团队的抵制不仅会导致勒索者最终获得比对手更多的报酬,而且会导致更平等的结果,因为负担过重的一方会妥协,从而获得最大的回报

“那些选择不被勒索的不受约束的玩家可以通过拒绝完全运营来抵抗。他们会放弃自己的一部分回报,但其他玩家会失去更多的回报,”陈说,他不是北京邮电大学的抵抗教授

她说:“我们的研究表明,当一名其他玩家遇到一名未找到的玩家时,他们的最佳反应是提供一个空分,从而保证双方都能得到同等的报酬。”“换句话说,公平性和可操作性可以培养和加强球员的素质。”

Fusaid,这些是世界上常见的布局劳资关系提供了一种令人心酸的模式大型公司可以通过威胁更换供应商和切断专业市场的资金,来加强供应商和生产商(如农场工人)对其工作的认可但罢工或罢工可以将权力的平衡转向工人的喜好,从而获得更多的公平和运营,比如当一个工人赢得了一些罗马雇主的特许权时

尽管在这种情况下,他们的动力是不平等的,但Fusaid、His和Chen的工作表明,不优秀的球员可以不时地获得影响的好处,并表明勒索者会在他们自己获得最高的回报

“我们工作的实际意义是,通过将互动转变为一种终极游戏,在这种游戏中,勒索者倾向于公平和更多的合作,以避免‘丢失’的情况。”Fusaid

他说:“考虑到唐纳德·特朗普等主要政党之间的权力动态,以及共和党的强大力量,或者另一方面,军事和政治抵抗俄罗斯入侵乌克兰,这有助于对抗日益严重的政治对称性。”“这些结果可以应用于各种世界情况,从社会公平和公平支付到开发促进AI代理之间技术合作的系统,如自主驾驶。”

Chen和Fu的论文扩展了对零终止相互作用的理论理解,同时也引出了可以检查的扭曲剂的超大型力量,德国MaxPlanckInstituteforEvolutionaryBiology社会行为研究小组动力学负责人ChristianHilbe博士说

Hilbe说:“在这些技术贡献中,他们强调即使是勒索者也可能在数百万次内表现出色。我不认为这已经得到了社区的充分重视。”“在这些经济概念中,我发现了许多意想不到的策略、行为,这些策略、行为会让下一层人最终陷入困境。”

Hilbe说,涉及人类参与者的行为研究表明,参与者在每天四次的互动中占了很大一部分,他在2016年的PLOSON报告中发表了一篇论文他还在2014年与人合著的《自然通讯》杂志上发表了一项研究,该研究发现,人们在玩电脑游戏时,即使电脑使用了威胁行为的部件,也会受到强烈的阻力,即使这会降低他们自己的支出

Hilbesaid说:“经验证据表明,参与谈判的人有自己的行为,特别是在对称情况下,而且谈判的一方经常试图保持这种关系,这对双方都是不利的。”


来源:

Materials provided by
Dartmouth College. Original written by Morgan Kelly.
注明: Content may be edited for style and length.


参考:

  1. Xingru Chen, Feng Fu.
    Outlearning extortioners: unbending strategies can foster reciprocal fairness and cooperation. PNAS Nexus, 2023; 2 (6) DOI: 10.1093/pnasnexus/pgad176

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