人类与机器如何平等地取得惊人的进步

2019-12-02 19:13:01 来源:

当人们寻求释放新的增长潜力时,无论是在商业,科学还是其他领域,他们最大的合作者可能不仅仅是他们网络中的队友或客户,而是机器。

尽管人们一直将重点放在人与机器上-在1990年代的国际象棋比赛中Garry Kasparov与IBM的Deep Blue或Watson计算机与危险领域的人类冠军相提并论-但是最大的发展潜力来自人类与计算机的合作。

事实是,在人与计算机之间的竞争中,计算机获胜。但是人与计算机的协作是无与伦比的组合。

合作的本质是与他人合作,超越我们自己的局限性。过去,我们是和有血有肉的同事一起做的。一个强者,另一个弱者。但是,随着机器变得更加复杂并利用我们的许多技能,它们开始补充和增强我们。

它已经在发生-将来会变得更加普遍。考虑一下连接到大脑的机器,这些机器可以帮助聋哑人听见或操纵机械臂,从而使失去四肢使用能力的妇女能够养活自己,正如神经学家最近所显示的那样。

与其担心智能机器会取代我们的工作或者最终取代我们的位置,不如回应,我们需要尽全力与计算机进行协作以改善人类绩效。解释一下苹果首席执行官史蒂夫·乔布斯(Steve Jobs)谈论扩大人类潜能的第一批视频之一,称之为将您的大脑放在自行车上。

我们是笨拙的双足双足动物,人类当然不是最快的生物。秃鹰和猎豹,仅举几例,就让我们战胜了。但是,让人们骑自行车,毫无疑问,谁是最快的。人机加机器性能无与伦比。大脑加上智能计算机也能达到类似的效果。

人机合作充分利用了互补优势。西北大学凯洛格商学院和西北复杂系统研究所(NICO)的亚当·帕(Adam Pah)教授说:“利用机器学习在大海捞针中可以帮助我们克服局限性。”

他以“食源性芝加哥”为例,该公司使用计算机和代码在Twitter上搜索与食物中毒相关的推文。从计算机生成的线索中,人来接管以确定是否可能发生食物中毒事件。结果是在芝加哥进行了其他餐厅检查,而这在其他情况下是不会发生的。

这种合作始于了解人脑的关键才能并加以增强。我们人类不仅依赖知识,还依赖我们的直觉和情商。

例如,我们的直觉告诉我们,即使没有答案,我们也已经知道了一些。这种信心使我们能够获取深层的信息,甚至依靠我们的知识来遵循自己的直觉。您可以在“危险游戏”之类的电视游戏节目中看到这一点,当参赛者在意识到答案之前先按一下响应按钮,然后在分配的时间到期之前回想正确的答案。

计算机无法做到这一点。他们的经验世界看似无限制的数据可以被梳理。但是,他们可以做的是在不受人类情感或外部偏见干扰的情况下进行分析。这样,机器可以帮助人们得出结论,使人们及其创建的组织更加有效。

最近,AltX的创始合伙人兼首席科学官Thomas Oberlechner举例说明了人机协作如何使投资决策更符合人们的决策风格,投资偏好,风险承受能力,危机脆弱性,财务价值,使用心理测评的数据,将行为知识转化为投资决策。

人类不擅长决策,因为我们的注意力在转瞬即逝。我们在决策过程中不一定是理性的,而且我们并不总是知道是什么使我们感到高兴。人类也倾向于自欺欺人。例如,我们做出比实际情况更健康的选择(饮食和锻炼),或者在评估风险时(与其他人相比),例如开车时发短信。

想象一下,那么,有台机器可以帮助解决各种问题和选择。与智能机器配合使用,您将更加有效,对自己的危害也可能会减少–今年比“鲨鱼袭击”更多的人死于“极端自拍照”-甚至可能更幸福,更健康,更富有。

而且我们想快点做。1996年,卡斯帕罗夫(Kasparov)演奏IBM的《深蓝》(Deep Blue)时,大多数观众都为卡斯帕罗夫赢得胜利而加油。2011年,当沃森(Watson)与人才争夺时,大多数观众都为沃森加油。

随着计算速度大约每八个月翻一番,人类很快将不再是最快的计算机。但是,人脑没有被替换的危险。人类拥有计算机永远无法掌握的创新能力。凭借我们的创造力,我们可以改变并适应环境。但是,计算机可以促进这种变化和适应,从而提高人类智能。

在一起,“骑自行车的大脑”伙伴关系可以带来“人类2.0版”-加速突破并促进发现。

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