当人工智能可以帮助人类承担一些工作时，我们总是把双方的职责划分的很清楚。人类工作时，很少看到人工智能的主动参与，人工智能做事时，人类更是完全不插手。
这一点最明显的体现就在于辅助驾驶上，人类驾驶时辅助驾驶顶多会通过灯光闪烁、方向盘震动来提示人类驾驶环境的变化，而不会主动去掌握主动权，影响汽车行动的方向和速度。在辅助驾驶自动泊车时，也会让人类双手离开方向盘。
其中的原因或许是人类的行为实在太千差万别，如果引入智能解决方案之中会加更多的计算量。想象一下，在自动泊车时人工智能认为一个车位要倒两把才能进去，人类老司机却认为倒一把就能进去，这种对问题解决方式设定的不同会让双方根本无法合作。
可如果人类可以在各个领域人工智能亲密合作，会是怎样一种景象？
从复制双手到复制思想：人类和人工智能的合作史
关于人机合作这件事，我们已经历经了很多年的研究，双方合作的模式可以被分为三种类型。
第一类合作模式是主从操纵。
在40年代，人类为了研究不宜人体接触的放射性物质，研发出了一种主从机械手对其进行远程操控。从机械手（或机器人）负责在不适宜人类前往的地方工作，通过传感系统收集和传达信息，而人类负责控制主机械手，将动作映射到从机械手上，就形成了完美的远程操作。
如今这种方式已经应用在很多地方，水下机器人、手术机器人等等都是这种人机合作的成果。
可这样的操作方式有着很多不便，比如动作映射之间会有一定的误差，从机器人传感器收集来的信息也可能有一定的延迟，最后就会导致操作的低效。
于是出现了第二种人机合作模式——协作智能。
这种合作模式是让人和自动化的智能体一起协作，先让智能体预测人的目标，再来协助人实现这一目标。就拿简单的分拣动作来说，一张桌子上放置着不同形状的物体，人类向正方体的方向伸出手，机械手就分拣出了所有的正方体。读懂人类的目标并完成目标，这就是典型的协作智能。
可这种模式的问题在于，人类在工作时的想法往往是多变的——那些目标流程单一，可以被套路化的工作早就被自动化了，也用不上协作智能。那些可以从多种途径实现的工作，却需要对智能体进行大量训练才能使其读懂人类每一个动作的意图，于是协作智能在应用上也迟迟没有什么进展。
第三种合作模式则是目前热度很高的脑机接口，通过对脑电信号的读取和解码实现对器械的操控。这样的方式虽然已经和“读懂人类意图，协助实现目标”非常接近。
但对于脑机接口我们此前也有过很多介绍，由于捕捉脑电信号十分困难，现在我们至多可以利用脑机接口完成一些非常简单的动作，距离提升生产力效率还很遥远。
人工智能+人类，可不可能比人工智能更强？
这样看来，第二种协作智能的模式更接近我们理想中的人机合作模式：智能体通过人类动作、操作信号等等更明确同时也更容易理解的信息判断人类目标，同时拥有一定的自主性，不至于事事都让人类亲手教学。
最近伯克利的人工智能研究院推出了一篇论文，显示了如何利用深度强化学习来增强协作智能的效果。
简单来说就是让智能体和阿尔法狗一样，把人类的动作当做“棋谱”大量输入给神经网络，让神经网络自行挖掘动作和实现目标之间的关系。在训练时，为神经网络加入奖惩机制，每一次当智能体帮助人类更接近一步目标时，智能体就会获得奖励，从而促使智能体越来越接近正确的合作模式。
在研究院的实验中，相比直接告诉智能体目标，让其自己寻找解决方案，这种让智能体分辨人类目标，和人类一起寻找解决方案的方式，训练时间会大大缩短，并且帮助人类完成自己无法完成的事情。
12下一页>（免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。
任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。 ）
