人工智能機(jī)器人商城為您發(fā)布動(dòng)態(tài)信息：關(guān)于ai人工智能，目前現(xiàn)狀是：ai人工智能能夠協(xié)助人類做一些事情，但是呢，我們?nèi)祟惞ぷ鲿r(shí)，ai人工智能機(jī)器人都不是主動(dòng)參與的，ai人工智能機(jī)器人工作時(shí)，我們?nèi)祟愂且稽c(diǎn)兒都不參與。

　　ai人工智能在輔助駕駛的工作中，人類駕駛時(shí)輔助駕駛最多會(huì)經(jīng)過燈光閃爍、方向盤震動(dòng)來提示人類駕駛環(huán)境的變化，而不會(huì)主動(dòng)去控制主動(dòng)權(quán)，去改變汽車行動(dòng)的方向和速度。在輔助駕駛自動(dòng)停車時(shí)，也會(huì)讓人類雙手分開方向盤。

　　其中的緣由或許是人類的動(dòng)作實(shí)在是千變?nèi)f化，假如引入智能處理方案之中會(huì)加更多的計(jì)算量。試想一下，在自動(dòng)停車時(shí)，ai人工智能以為一個(gè)車位要倒兩把才可以停到車位里，人類老司機(jī)卻以為倒一把就能進(jìn)去，這種對(duì)問題處理方式設(shè)定的不同會(huì)讓雙方基本無法協(xié)作。

　　可假如人類能夠在各個(gè)范疇ai人工智能密切協(xié)作，會(huì)是怎樣一種現(xiàn)象？

　　人類和ai人工智能機(jī)器人的協(xié)作史就是從copy雙手到copy思想：

　　關(guān)于人機(jī)協(xié)作這件事，我們?cè)?jīng)歷經(jīng)了很多年的研討，雙方協(xié)作的形式能夠被分為三品種型。

　　第一種人類和ai人工智能機(jī)器人協(xié)作形式是主從支配

　　在40年代，人類為了研討不宜人體接觸的放射性物質(zhì)，研發(fā)出了一種主從工業(yè)機(jī)械手對(duì)其停止遠(yuǎn)程操控。從工業(yè)機(jī)械手（或工業(yè)機(jī)器人）擔(dān)任在不適合人類前往的中央工作，經(jīng)過傳感系統(tǒng)搜集和傳達(dá)信息，而人類擔(dān)任控制主機(jī)械手，將動(dòng)作映射到從機(jī)械手上，就構(gòu)成了圓滿的遠(yuǎn)程操作。

　　往常這種方式曾經(jīng)應(yīng)用在很多領(lǐng)域，水下機(jī)器人、手術(shù)機(jī)器人等等都是這種人機(jī)協(xié)作的成果。

　　可這樣的操作方式有著很多不便，比方動(dòng)作映射之間會(huì)有一定的誤差，從機(jī)器人傳感器搜集來的信息也可能有一定的延遲，最后就會(huì)招致操作的低效。

　　第二種人類和ai人工智能機(jī)器人協(xié)作形式――協(xié)作智能

　　這種協(xié)作形式是讓人和自動(dòng)化的智能體一同協(xié)作，先讓智能體預(yù)測(cè)人的目的，再來輔佐人完成這一目的。就拿簡(jiǎn)單的分揀動(dòng)作來說，一張桌子上放置著不同外形的物體，人類向正方體的方向伸出手，機(jī)械手就分揀出了一切的正方體。讀懂人類的目的并完成目的，這就是典型的協(xié)作智能。

　　可這種形式的問題在于，人類在工作時(shí)的想法常常是多變的――那些目的流程單一，能夠被套路化的工作早就被自動(dòng)化了，也用不上協(xié)作智能。那些能夠從多種途徑完成的工作，卻需求對(duì)智能體停止大量鍛煉才干使其讀懂人類每一個(gè)動(dòng)作的企圖，于是協(xié)作智能在應(yīng)用上也遲遲沒有什么停頓。

　　第三種人類和ai人工智能機(jī)器人協(xié)作形式則是目前熱度很高的腦機(jī)接口

      經(jīng)過對(duì)腦電信號(hào)的讀取和解碼完成對(duì)器械的操控。這樣的方式固然曾經(jīng)和“讀懂人類企圖，輔佐完成目的”十分接近。

　　但關(guān)于腦機(jī)接口我們此前也有過很多引見，由于捕捉腦電信號(hào)非常艱難，如今我們至多能夠應(yīng)用腦機(jī)接口完成一些十分簡(jiǎn)單的動(dòng)作，間隔提升消費(fèi)力效率還很悠遠(yuǎn)。

　　ai人工智能+人類，可不可能比ai人工智能更強(qiáng)？

　　這樣看來，第二種協(xié)作智能的形式更接近我們理想中的人機(jī)協(xié)作形式：智能體經(jīng)過人類動(dòng)作、操作信號(hào)等等更明白同時(shí)也更容易了解的信息判別人類目的，同時(shí)具有一定的自主性，不至于事事都讓人類親手教學(xué)。

　　最近伯克利的ai人工智能研討院推出了一篇論文，顯現(xiàn)了如何應(yīng)用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)來加強(qiáng)協(xié)作智能的效果。

　　簡(jiǎn)單來說就是讓智能體和阿爾法狗一樣，把人類的動(dòng)作當(dāng)做“棋譜”大量輸入給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自行發(fā)掘動(dòng)作和完成目的之間的關(guān)系。在鍛煉時(shí)，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參加獎(jiǎng)懲機(jī)制，每一次當(dāng)智能體協(xié)助人類更接近一步目的時(shí)，智能體就會(huì)取得獎(jiǎng)勵(lì)，從而促使智能體越來越接近正確的協(xié)作形式。

　　在研討院的實(shí)驗(yàn)中，相比直接通知智能體目的，讓其本人尋覓處理計(jì)劃，這種讓智能體分辨人類目的，和人類一同尋覓處理計(jì)劃的方式，鍛煉時(shí)間會(huì)大大縮短，并且協(xié)助人類完成本人無法完成的事情。

　　舉例來講，研討員們測(cè)試了一款Lunar Lander的游戲，游戲目的是支配一輛突如其來左右搖擺的小車，使其降落在兩只旗幟中間。人類用鍵盤停止這項(xiàng)游戲時(shí)很大幾率會(huì)以失敗告終，讓ai人工智能沖著目的單獨(dú)探索更是需求無量盡的鍛煉。但當(dāng)人類和ai人工智能協(xié)作時(shí)，僅需一段時(shí)間的鍛煉，ai人工智能就能夠協(xié)助人類以各種姿態(tài)完成目的了。

　　讓ai人工智能坐上副駕駛，一同探究未知

　　協(xié)作智能給了我們一個(gè)提示：當(dāng)世界上呈現(xiàn)人類和ai人工智能都無法單獨(dú)完成的工作時(shí)，我們應(yīng)該怎樣辦？

　　這樣的問題絕對(duì)是大范圍存在的，就像阿爾法元經(jīng)過自我對(duì)弈停止鍛煉，打敗了用人類棋譜鍛煉出的阿爾法狗一樣。很多時(shí)分我們自以為找到了最好的處理計(jì)劃，只需悉數(shù)傳授給ai人工智能時(shí)，卻不曾想過這可能是一種自大。特別在物理世界，ai人工智能無法像處理圍棋的數(shù)學(xué)問題一樣本人尋覓解法。這時(shí)人類和ai人工智能的密切協(xié)作，或許才是最高效的處理計(jì)劃。

　　能夠應(yīng)用到協(xié)作智能的場(chǎng)景很多，比方在伯克利ai人工智能研討院的測(cè)試中，用降落無人機(jī)到指定地點(diǎn)為規(guī)范，人類單獨(dú)操作的速度、精準(zhǔn)度都要遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于于智能協(xié)作操作的速度和精準(zhǔn)度。ai人工智能就仿佛是人類的副駕駛，以另一種視角協(xié)助人類更好的達(dá)成目的。

　　換句話說，我們對(duì)輔助駕駛系統(tǒng)的種種不滿，或許都能用這種方式處理。例如自動(dòng)停車不再僅僅限于樸素的大車位，人類或答應(yīng)以和ai人工智能一同嘗試在小車位中演出極限操作。不只僅輔助駕駛，無人機(jī)支配、工業(yè)自動(dòng)化……人類和ai人工智能的一切工作都能夠經(jīng)過這種方式到達(dá)更好的成果。

　　當(dāng)然，協(xié)作人工智能也并非是完整的處理計(jì)劃。最典型的問題是其鍛煉數(shù)據(jù)來自于人類與ai人工智能的協(xié)作操作，很難取得現(xiàn)成的數(shù)據(jù)只能親手制造，所以關(guān)于駕駛、工業(yè)操作等等物理世界中的項(xiàng)目，需求消耗極大的人力去鍛煉ai人工智能。

　　我們要相信這些問題總會(huì)被逐個(gè)處理，更重要的是我們要曉得人類和ai人工智能是相互需求的。一種技術(shù)被發(fā)明出來不僅是為了使其替代人類本身去完成已知的工作，這是一種愚蠢的運(yùn)用方式。正確的運(yùn)用方式是人類與ai人工智雙方互相幫助用來發(fā)明更多未知技術(shù)，這才是科技真正的價(jià)值所在。

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