MIT研究：別把它當(dāng)死敵，人與AI一起工作效率最高智能
據(jù)MIT Technology Review報(bào)道，麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能實(shí)驗(yàn)室(CSAIL)主任丹妮拉·魯斯（Daniela Rus）認(rèn)為，我們應(yīng)該探索人類(lèi)和機(jī)器合作的新方法，而不是僅僅為機(jī)器人和人工智能（AI）…
（原標(biāo)題：More Evidence That Humans and Machines Are Better When They Team Up）
11月13日消息，據(jù)MIT Technology Review報(bào)道，麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能實(shí)驗(yàn)室(CSAIL)主任丹妮拉·魯斯（Daniela Rus）認(rèn)為，我們應(yīng)該探索人類(lèi)和機(jī)器合作的新方法，而不是僅僅為機(jī)器人和人工智能（AI）如何減少工作機(jī)會(huì)而煩惱。魯斯在麻省理工學(xué)院2017年的主題演講中說(shuō)：“我相信人和機(jī)器不應(yīng)該成為競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，他們應(yīng)該是合作伙伴。”
圖：麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)家丹妮拉·魯斯（Daniela Rus）
未來(lái)幾年，“科技如何影響就業(yè)”將成為經(jīng)濟(jì)學(xué)家、政策制定者和技術(shù)專(zhuān)家關(guān)心的大問(wèn)題。作為世界上最杰出的機(jī)器人和AI中心之一，CSAIL在推動(dòng)變革方面具有很大影響力。魯斯描述了人類(lèi)與機(jī)器人在醫(yī)學(xué)上合作產(chǎn)生的積極作用，比如放射學(xué)、癌癥診斷等領(lǐng)域。
專(zhuān)家們對(duì)自動(dòng)化和AI將如何影響就業(yè)，以及如何通過(guò)創(chuàng)造新的商業(yè)機(jī)會(huì)來(lái)抵消失業(yè)影響存在分歧。上周，魯斯和麻省理工學(xué)院的其他人組織了一場(chǎng)名為“AI和未來(lái)工作”的活動(dòng)，有些發(fā)言者對(duì)未來(lái)可能發(fā)生的劇變發(fā)出了更可怕的警告。
AI增加人類(lèi)技能的潛力也經(jīng)常被提及，但這方面的研究相對(duì)較少。魯斯談到了哈佛大學(xué)研究人員的一項(xiàng)研究，他們比較了專(zhuān)家醫(yī)生和AI軟件診斷癌癥的能力。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，醫(yī)生的表現(xiàn)遠(yuǎn)比軟件好得多，但醫(yī)生和軟件相結(jié)合效果更好。魯斯指出，AI可能會(huì)增強(qiáng)人類(lèi)在法律和制造業(yè)上的能力，智能自動(dòng)化系統(tǒng)則在定制和分銷(xiāo)商品方面能夠發(fā)揮更大作用。
機(jī)器人技術(shù)最終可能以一些出人意料的方式增加人類(lèi)的能力。例如，魯斯提到了麻省理工學(xué)院的一個(gè)項(xiàng)目，該項(xiàng)目涉及到利用機(jī)器人技術(shù)幫助視力受損的人駕駛無(wú)人駕駛汽車(chē)。她還推測(cè)，雖然如今的大腦-計(jì)算機(jī)接口仍然相對(duì)粗糙，但可能會(huì)對(duì)未來(lái)與機(jī)器人的交互產(chǎn)生巨大影響。
盡管魯斯對(duì)未來(lái)的工作持樂(lè)觀態(tài)度，但她承認(rèn)，兩種經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象確實(shí)給她帶來(lái)了擔(dān)憂。一是許多工作的質(zhì)量下降，這部分是由自動(dòng)化導(dǎo)致的；二是美國(guó)的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)增長(zhǎng)停滯，這也會(huì)抑制新的經(jīng)濟(jì)機(jī)會(huì)。但是由于AI能力仍然有限，魯斯希望它能消除工作中的常規(guī)和無(wú)聊因素。她說(shuō)：“在這個(gè)領(lǐng)域還有很多事情要做。但我對(duì)能把自己的日常任務(wù)交給機(jī)器處理感到很興奮，這樣我就能專(zhuān)注于其他有趣的事情。”
來(lái)源：網(wǎng)易科技報(bào)道 作者：小小
1.TMT觀察網(wǎng)遵循行業(yè)規(guī)范，任何轉(zhuǎn)載的稿件都會(huì)明確標(biāo)注作者和來(lái)源；
2.TMT觀察網(wǎng)的原創(chuàng)文章，請(qǐng)轉(zhuǎn)載時(shí)務(wù)必注明文章作者和"來(lái)源：TMT觀察網(wǎng)"，不尊重原創(chuàng)的行為T(mén)MT觀察網(wǎng)或?qū)⒆肪控?zé)任；
3.作者投稿可能會(huì)經(jīng)TMT觀察網(wǎng)編輯修改或補(bǔ)充。
