社会智能的三个密不可分的方面——社会感知、心理理论和社会互动——是帮助计算科学推动人工智能超越当代模型的认知工具
Siri和谷歌助手可能可以应要求安排会议，但他们还没有社交理解能力独立安排约会的优先顺序。据中国的研究人员称，人工智能（AI）可能很聪明，但由于缺乏社交技能而受到阻碍。
“人工智能改变了我们的社会和日常生活，”北京通用人工智能研究院通用人工智能国家重点实验室的第一作者 Lifeng Fan说。“未来人工智能面临的下一个重要挑战是什么?我们认为人工社会智能(ASI)是下一个重要的前沿领域。”
研究人员说，ASI由多个孤立的子领域组成，包括社会知觉、心理理论(理解他人从自己的角度思考)和社会互动。 Lifeng Fan说，通过使用认知科学和计算建模来确定人工智能系统与人类社会智能之间的差距，以及当前的问题和未来的方向，该领域将更好地发展。
“与我们对工作的物理理解相比，ASI是独特的，具有挑战性的；它高度依赖于环境，” Lifeng Fan说。在这里，语境可以大到文化和常识，也可以小到两个朋友的共同经历。这一独特的挑战使得标准算法无法解决现实环境中的ASI问题，这些问题通常是复杂的、模糊的、动态的、随机的、部分可观察的和多主体的。”
因此， Lifeng Fan说，ASI需要一种全面的方法，因为改进ASI系统的特定组件可能并不总是能提高性能——不像当代人工智能系统。相反，ASI需要能够解释潜在的社会线索，如翻白眼或打哈欠，以理解其他代理的心理状态，如信仰和意图，并在共同任务中进行合作。
“多学科研究为ASI的研究提供了信息和灵感:研究人类社会智能可以深入了解开发具有类人特征的ASI所需的基础、课程、比较点和基准，” Lifeng Fan说。
“我们专注于社会智力的三个最重要且密不可分的方面：社会感知、心理理论和社会互动，因为它们都基于完善的认知科学理论，是在这些领域开发计算模型的现成工具。”
根据Lifeng Fan的说法，最好的方法是更全面的方法，模仿人类之间以及周围世界的互动方式。这需要一个开放和互动的环境，以及考虑如何在ASI模型中引入更好的类人偏见。
“为了加速ASI的未来发展，我们建议像人类一样采取更全面的方法，利用不同的学习方法，如终身学习、多任务学习、一次/几次学习、元学习等，”Lifeng Fan说。
“我们需要定义新的问题，创建新的环境和数据集，建立新的评估协议，并建立新的计算模型。最终目标是让人工智能拥有高水平的ASI，并借助人工社会智能(AI)提升人类福祉。”
