Negocjacje modelowe
Obecnie komputery często wspomagają ludzi w negocjacjach biznesowych lub samodzielnie prowadzą negocjacje, czasem pertraktując z innymi komputerami. Jednak dotychczas niewiele uwagi poświęcano aspektom projektowym komputerów negocjujących z ludźmi. Celem finansowanego przez UE projektu IEPHCN (Information exchange policies for human-computer negotiation) było opracowanie odpowiednich strategii obliczeniowych. Zamiarem było modelowanie negocjacji człowiek-komputer i opracowanie metod tworzenia systemów zdolnych do skutecznego prowadzenia negocjacji. Inne aspekty badawcze dotyczyły modelowania uwarunkowań kulturowych, taktyk negocjacyjnych, wskaźników wiarygodności i zaangażowania. Realizacja czteroletniego projektu zakończyła się we wrześniu 2014 r. Cele realizowano z wykorzystaniem szeregu modeli utworzonych za pomocą wnioskowania opartego o teorię gier, teoretycznych modeli decyzyjnych i uczenia maszynowego. Badacze opracowali parametry umożliwiające studiowanie zachowań ludzi, uzyskując trzy główne wyniki. Po pierwsze, zespół zaprojektował nowe parametry dla badania argumentacji i negocjacji. Parametry te obejmowały trzy rodzaje gry, dotyczące udzielania informacji, ubiegania się o zamówienia i gry kontraktowej, gdzie gracze musieli dojść do porozumienia. Po drugie, zbudowano model podejmowania decyzji i wymiany informacji dla scenariuszy strategicznych negocjacji komputer-człowiek. Po trzecie, wszystkie projekty agentów poddano ocenie międzykulturowej z udziałem setek badanych o różnym pochodzeniu z Chin, Izraela i Stanów Zjednoczonych. Badacze stwierdzili, że przeciętny agent komputerowy działający w oparciu o reguły potrafił negocjować równie dobrze jak ludzie ze wszystkich krajów testowych. Agent był skuteczniejszy od ludzi tylko w Stanach Zjednoczonych, natomiast w Libanie to ludzie byli skuteczniejsi. Modele bazujące na uczeniu były skuteczniejsze od ludzi ze wszystkich trzech krajów, jednocześnie wykazując zdolności adaptacyjne. Jeśli chodzi o grę kontraktową, komputer działający jako klient był skuteczniejszy od ludzi ze wszystkich krajów odgrywających tę samą rolę. Chińczycy osiągnęli lepsze rezultaty aniżeli agenty dostawców. Wyniki gry korupcyjnej odpowiadały wskaźnikowi postrzegania korupcji: były znacznie wyższe w Chinach, umiarkowane w Stanach Zjednoczonych i nieco niższe w Izraelu. Ogólne wyniki projektu IEPHCN dostarczyły nowej wiedzy o podejmowaniu strategicznych decyzji w relacjach między człowiekiem a komputerem. Powstałe projekty systemów były niekiedy skuteczniejsze od ludzi, jednocześnie ułatwiając podejmowanie przez nich decyzji.
Słowa kluczowe
Negocjowanie grantów, oprogramowanie do negocjacji, teoria gier, wymiana informacji, negocjacje między człowiekiem a komputerem
