通过“人机框架”，科学家构建更智能的人工智能-k8凯发旗舰

从回答税务问题的聊天机器人，到驱动自动驾驶汽车和提供医疗诊断的算法，人工智能支撑着日常生活的许多方面。加州大学欧文分校的研究人员说，创建更智能、更准确的系统需要一种混合型的人机方法。在本月发表在《美国国家科学院院刊》上的一项研究中，他们提出了一个新的数学模型，可以通过结合人类和算法来提高性能。

人类和机器算法有互补的优势和劣势。两者都会使用不同的信息来源和策略来进行预测和决策。研究员们通过经验证明以及理论分析表明，即使人类的准确度略低于人工智能，人类也能提高人工智能的预测，反之亦然。

为了测试这个框架，研究人员进行了一个图像分类实验，其中人类参与者和计算机算法分别分类，以正确识别扭曲的动物和日常物品的图片--椅子、瓶子、自行车、卡车。人类参与者将他们对每张图片识别的准确性的信心排为低、中或高，而机器分类器则产生一个连续的分数。结果显示，人类和人工智能算法在不同图像上的信心差异很大。

研究员表示：“在某些情况下，人类参与者对某张图片包含一把椅子相当有信心，而人工智能算法对该图片感到困惑。同样地，对于其他图像，人工智能算法能够自信地提供所显示物体的标签，而人类参与者不确定扭曲的图片是否包含任何可识别的物体。”

当使用研究人员的新贝叶斯框架将两者的预测和信心分数结合起来时，混合模型产生了比人类或机器预测更好的结果。

研究员称，虽然过去的研究已经证明了结合机器预测或结合人类预测的好处--所谓的“群众的智慧”，这项工作在证明结合人类和机器预测的潜力方面开创了一个新的方向，指出了新的人类-人工智能合作方法。

该研究论文题为"bayesian modeling of human–ai complementarity"，已发表在《美国国家科学院院刊》期刊上。

前瞻经济学人app资讯组

参考资料：https://techxplore.com/news/2022-03-hybrid-human-machine-framework-smarter-ai.html

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