人類(lèi)和人工智能系統(tǒng)共同解決問(wèn)題時(shí) 可以變得更有效率

似乎Eric Horvitz首次發(fā)表了該研究論文。早在1993年，他就被聘為Microsoft首席研究員，并在3月被公司任命為Microsoft首席科學(xué)家官。他領(lǐng)導(dǎo)了公司從2017年到2020年的研究計(jì)劃。該研究論文于本月初發(fā)布，研究了人工智能團(tuán)隊(duì)和人類(lèi)在兩個(gè)PC視覺(jué)項(xiàng)目(乳腺癌轉(zhuǎn)移識(shí)別和Galaxy分類(lèi))上共同運(yùn)作的績(jī)效。通過(guò)這種提議的方法，人工智能(AI)模型可以評(píng)估人類(lèi)可以執(zhí)行的最佳任務(wù)以及AI系統(tǒng)可以更好地處理的任務(wù)類(lèi)型。

通過(guò)這種方法，開(kāi)發(fā)了學(xué)習(xí)程序以合并人類(lèi)貢獻(xiàn)和機(jī)器預(yù)測(cè)。人工智能系統(tǒng)致力于解決人類(lèi)難以解決的問(wèn)題，而人類(lèi)則專(zhuān)注于解決AI系統(tǒng)難以解決的問(wèn)題?；旧?，以較低的準(zhǔn)確度級(jí)別生成的AI系統(tǒng)預(yù)測(cè)將路由到該系統(tǒng)中的人工團(tuán)隊(duì)。根據(jù)研究人員的說(shuō)法，對(duì)人類(lèi)和人工智能系統(tǒng)的聯(lián)合訓(xùn)練可以為我們?cè)鰪?qiáng)星系分類(lèi)模型。它可以改善“銀河動(dòng)物園”的性能，并將損失減少21%至73%。該系統(tǒng)還可以為CAMELYON16提供高達(dá)20%的更高性能。

該研究論文指出，盡管人類(lèi)團(tuán)隊(duì)有其自身的限制，包括系統(tǒng)的偏見(jiàn)，但隔離中的機(jī)器學(xué)習(xí)性能克服了人類(lèi)技能可以添加整體上下文的情況。研究人員在論文中指出，他們已經(jīng)開(kāi)發(fā)出了專(zhuān)注于訓(xùn)練AI學(xué)習(xí)模型以補(bǔ)充人類(lèi)力量的方法。它也占了咨詢(xún)專(zhuān)家的費(fèi)用。人與AI系統(tǒng)的團(tuán)隊(duì)合作可以采取多種形式，但研究人員專(zhuān)注于設(shè)置機(jī)器，機(jī)器將決定哪些實(shí)例需要人類(lèi)吸收，然后將人與機(jī)器的判斷合并。