[发明专利]基于人工智能体决策的伦理虚拟仿真实验方法和机器人

权利要求书

1.一种人工智能方法，其特征在于，所述方法包括：

场景获取步骤：获取事件的场景；

人工智能体行为决策选项步骤：获取人工智能体行为决策的多个选项，提示用户从所述多个选项中选择出在所述场景中符合人工智能伦理规则的人工智能体行为决策的正确选项；

第一选择步骤：获取用户对所述多个选项在内的多种人工智能体行为决策进行虚拟实验的请求或用户对人工智能体行为决策的多个选项的第一选择结果；若获取到用户对所述多个选项在内的多种人工智能体行为决策进行虚拟实验的请求，则继续执行下一步；若获取到用户对所述多个选项的第一选择结果，则跳到第一选择结果评价步骤继续执行；

获取操作步骤：获取用户对所述虚拟实验中场景的操作；

操作对应人工智能体行为决策步骤：根据所述操作确定所述操作对应的人工智能体行为决策；

获取决策执行结果步骤：从人工智能体行为决策执行知识库中检索所述人工智能体行为决策对应的执行结果；所述人工智能体行为决策执行知识库中包含人工智能体行为决策与执行结果的对应关系；若所述检索失败时，则所述人工智能体行为决策输入决策虚拟实验模型，将所述决策虚拟实验模型的输出作为所述执行结果；

更新场景步骤：从人工智能体行为决策场景知识库中检索所述执行结果中执行后的场景状态对应的场景，根据所述场景更新所述虚拟实验中的场景；所述人工智能体行为决策场景知识库中包含执行结果中执行后的场景状态与场景的对应关系；若所述检索失败时，则所述执行结果中执行后的场景状态输入场景虚拟实验模型，将所述场景虚拟实验模型的输出作为场景，根据所述场景更新所述虚拟实验中的场景；

第一选择结果评价步骤：获取在所述场景中符合人工智能伦理规则的人工智能体行为决策的正确选项，将所述第一选择结果与所述正确选项进行对比,判断用户的选择是否正确作为对所述第一选择结果的评价结果。

2.根据权利要求1所述的人工智能方法，其特征在于，

所述获取决策执行结果步骤还包括：将所述人工智能体行为决策执行知识库中每一人工智能体行为决策与对应的执行结果，分别作为深度学习模型的输入和预期输出，对所述深度学习模型进行训练和测试，得到决策虚拟实验模型；所述执行结果包括执行后的场景状态，执行后的场景是否符合人工智能伦理规则的判断，执行后的场景是否存在人工智能伦理风险的评定；显示所述执行结果；

所述更新场景步骤还包括：将所述人工智能体行为决策场景知识库中每一执行结果与对应的场景，分别作为深度学习模型的输入和预期输出，对所述深度学习模型进行训练和测试，得到场景虚拟实验模型；根据所述执行结果更新所述场景中人工智能体的行为状态；根据所述执行结果更新所述场景中与所述执行结果相关的对象的行为状态。

3.根据权利要求1所述的人工智能方法，其特征在于，

所述第一选择步骤还包括：获取需要进行虚拟实验的选项；

所述获取操作步骤还包括：显示所述操作的内容；获取所述操作的操作位置和操作类型；

所述操作对应人工智能体行为决策步骤还包括：根据所述操作位置和操作类型确定所述操作对应的人工智能体行为决策；获取用户对所述人工智能体行为决策进行执行的请求；若获取到用户对所述人工智能体行为决策进行执行的请求，则判断所述操作对应的人工智能体行为决策是否属于所述需要进行虚拟实验的选项：是，则显示当前操作属于所述选项的信息；若获取到用户对所述虚拟实验中场景的操作，则回到所述获取操作步骤继续执行。

4.根据权利要求1所述的人工智能方法，其特征在于，所述方法还包括：

符合人工智能伦理规则原因选项步骤：显示人工智能体行为决策的正确选项，获取人工智能体行为决策的正确选项符合人工智能伦理规则的原因的多个选项，提示用户从所述多个选项中选择出人工智能体行为决策的正确选项符合人工智能伦理规则的原因的选项；

第二选择步骤：获取用户对人工智能体行为决策的正确选项符合人工智能伦理规则的原因的多个选项的选择结果，作为第二选择结果；

第二选择结果评价步骤：获取人工智能体行为决策的正确选项符合人工智能伦理规则的原因的正确选项，将所述第二选择结果与所述正确选项进行对比,判断用户的选择是否正确作为对所述第二选择结果的评价结果。