Машиныг амьтдын бэлтгэгчид ямар нэгэн байдлаар нохой, морьны зан төлөвийг төлөвлөж буй шиг бэлтгэх арга нь хиймэл оюун ухааныг хөгжүүлэхэд чухал арга зам байсан. Энэ аргачлалыг Лхагва гарагт технологийн салбарт ихэд нэр хүндтэй A. M. Turing шагналаар шагнасан бөгөөд энэ шагнал нь ихэвчлэн Нобелийн шагналтай зүйрлэгддэг. Энэ жилийн шагналыг хүртсэн Андрей Барто болон Ричард Саттон нар нь 1970-аад оны сүүлээр тэдний судалгаа эхэлснээс хойш чухал хөгжил дэвшилд хүргэсэн бэхжүүлэлт судлалын салбарт анхдагчид гэж танигдсан. Тэдний үндсэн ажлууд нь сүүлийн 10 жилийн хугацаанд олон СИ (сийс) breakthroughs бий болгоход тусласан бөгөөд “хэдиймс” гэсэн машины зан төлөвийг эерэг хариултанд дасан зохицох чадвар дээр төвлөрчээ. Бэхжүүлэлт судлал нь 2016, 2017 онд Google-ий компьютерийн хөтөлбөрийн Хятадын уламжлалт ширээний тоглоом Go-д хамгийн шилдэг хүний өрсөлдөгчдийг ялахад чухал үүрэг гүйцэтгэсэн. Мөн ChatGPT, санхүүгийн арилжааг оптимизац хийх, Роботын гарыг Рубик кубыг шийдэхэд тулгуур болсон олон СИ хэрэглээний сайжруулалтад чухал нөлөө үзүүлдэг. Гэхдээ Барто дурсахдаа тэд 1980-ээд оны эхээр их сургуулийнхаа сэтгэлзүй, алгоритмуудыг хөгжүүлж эхлэхэд энэ салбар “трендгүй” байсныг тэмдэглэсэн. “Бид зүгээр нэг алсад байсан, ” гэж Барто Associated Press-тэй хийсэн ярилцлагадаа дурдсан. “Энэ шагналыг авах нь манай ажил хэрхэн чухал, сонирхолтой болохыг онцолсны хувьд онцгой сэтгэл ханамжийг мэдрүүлдэг. ” Сар бүрийн $1 саяын шагналыг Компьютерийн Механик Холбоо зарласан бөгөөд Google ивээн тэтгэж байна. Одоо Массачусетсийн их сургуулийн т retiredоогдсон Барто болон Канадын Альбертагийн их сургуулийн урт удаан хугацааны профессор Саттон нар нь Бритиш математикч, кодын эвлүүлэлт, анхны СИ-гийн анхдагч Алан Тьюрингийн нэрээр нэрлэгдсэн шагналыг авахад анхдагч биш боловч, Тьюрингийн 1947 онд “туршлагаар сурах чадвартай машин” хүсэлтэд шууд хариулсан судалгаа хийсэн.

Саттон үүнийг “бэхжүүлэлт судлалын үндсэн концепц” хэмээн тодорхойлсон. Тэдний ажил нь сэтгэл судлал, нейрологийн тухай мэдлэгийг агуулсан бөгөөд хэрхэн аз жаргал хайгч нейронууд урамшуулал болон шийтгэхэд хэрхэн хариу үйлдэл үзүүлэхийг судалсан. 1980-аад оны эхээр гаргасан нээлттэй судалгааны материал нь тэдний шинэ хандлагыг тодорхой даалгавар, жишээ – хөдөлж буй тэргэнд полыг тэнцвэржүүлэх даалгавар дээр харуулсан. Тэд дараа нь өргөн хэрэглэх сургалтын гарын авлагыг хамтран боловсруулсан. “Тэдний бүтээсэн багаж хэрэгслүүд нь одоогийн СИ-ийн үсрэнгүй өсөлтөд үндсийг нь тавьсан бөгөөд ихээхэн дэвшил, олон залуу судлаачдыг татах, тэр бүү хэл тэрбумын хөрөнгө оруулалтыг бий болгосон, ” гэж Google-ийн үндсэн эрдэмтэн Жефф Дийн бичсэн мэдэгдэлдээ дурдсан. AP-тэй хийсэн хамтарсан ярилцлагадаа Барто, Саттон нар СИ агентуудын өөрийнхөө сайжруулалтыг эрэлхийлж байгаа эрсдлийг үнэлэх талаар заримдаа өөр өөр үзэл бодолтой байв. Тэдний судалгаа нь OpenAI, Google болон бусад байгууллагаар дэмжигдэж буй хүний бичлэг, контентыг дахин дахин хийх зорилготой өргөн тархсан үүсвэрийг хүлээн зөвшөөрч, бэхжүүлэлт судлалтай харьцуулахад тодорхой ялгаатай байлаа. “Гол шийдвэр нь хүний өгөгдлөөс сурах уу, эсвэл СИ агент өөрийнхөө туршлагаас сурах уу гэдгийг шийдэх явдал, ” гэж Саттон тайлбарласан. Саттон СИ-ийн хүнд аюул учруулах тухай түүний үзэж буй хэт их айдас хэмээн дарж, Барто болгоомжилж, “Бид боломжит урьдчилан тооцоолохгүй үр дагавар дээр байж таарах ёстой” гэж хэлсэн. 14 жил т retiredоогдсон Барто Луддит гэж өөрийгөө тооцоолдог. Тэрээр Саттондой харьцуулахад хүмүүнээс илүү ухаантай хувилбарууд ирээдүйд байж болохыг хүлээн зөвшөөрч байна—үндсэн концепц болох постхуманизм. “Хүмүүс нь машины адил, гайхамшигтай бөгөөд үнэхээр уникаль машины адил, гэхдээ тэд эцсийн бүтээгдэхүүн биш бөгөөд илүү сайн ажиллах боломжтой, ” гэж Саттон анхааруулсан. “Энэ бол СИ-ийн оролдлогын үндсэн хэсэг, ” гэж Саттон дүгнэсэн. “Бид өөрсдийгөө ойлгож, илүү үр бүтээмжтэй ажиллаж чадах системүүдийг хөгжүүлэхийг зорьж байна. Магадгүй ийм субьектууд болохын тулд. ”