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研究人员计划以电子游戏的形式研究人工智能，然后人类会玩它。
人工智能机器学习实验室信息学院的研究科学家、该项目的首席研究员Adarsh Pyarelal解释了这项研究将试图解决的问题。
皮亚拉尔说：“事实上，让计算机理解对话的内容并不容易。”“在过去的几十年里，有很多研究。我想说的是，我们确实在努力结合众多实验室的互补优势，来解决这个非常棘手的问题。
皮亚拉尔说，该项目将研究人们认为理所当然的特定事物，例如识别人们的肢体语言和面部表情。
这一发展有助于将人工智能引入个性化辅导。根据皮阿雷拉尔的说法，人工智能导师可以潜在地识别学生何时对老师的理解方式感到沮丧。
健康也对这项技术感兴趣，例如，帮助识别病人何时有麻烦。
赠款谈判于2019年6月进行，最终从基金中提取了100万美元。Pyarelal预计该项目将持续四年，直到2023年底。皮亚拉尔说，他希望让所有人都能使用自由软件工具，并在撰写论文与科学界分享的同时，提高这一领域的最新水平。
信息学院副教授、基于团队的心理认知架构理论(ToMCAT)联合负责人克莱顿莫里森(Clayton Morrison)解释了他在该项目中的角色。
莫里森说：“我的工作处于机器学习和涉及自动规划的人工智能方法的交汇点。“对于这个项目，我们正在构建一个人工智能系统，可以关注使用这个系统的人类用户.这个项目的重点是更好地理解人类团队的协作工作。与任务相处。”
人工智能系统将理解人类试图做什么或完成什么，莫里森的角色是开发能够理解人们正在做什么的技术。
“我们学习如何相处和合作，”莫里森说。“从某种意义上说，关键部分是读懂别人想法的能力。”
他希望机器能理解人们的表情。
“自然语言处理的基本工作是理解语言。使用该系统的人将相互交流，并与该系统交谈，”莫里森说。“我们还会衡量人的一些方面：他们的表情是什么，他们的行为如何，他们的脸是什么。”
将使用特殊设备来读取可以记录在头骨表面的电活动。这些信息可以显示完成任务的人的情绪状态。
计算机科学教授、该项目的共同原则研究员科布斯巴纳德(Kobus Barnard)提供了对这一过程的见解。
巴纳德在一封电子邮件中说：“我们将对团队合作和适合干预的表现有所了解。”“例如，通过监控系统帮助团队完成工作，可以改善搜救方案或分类方案中存在身体风险以及社会和情感因素的团队动态。你可能会认为最终目标是整个团队的数字助理，因为他们明白社会和情感因素对于成功和安全至关重要。”
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