盖世汽车讯从回答税务问题的聊天机器人到控制自动驾驶汽车和提供医疗诊断的算法，人工智能被应用到日常生活的许多方面。加州大学欧文分校(UCI)的研究人员表示，创建一个更智能、更准确的系统需要一种混合的人机方法。因此，UCI的研究人员提出了一种新的数学模型，它可以通过结合人类和算法的预测和置信度得分来提高性能。相关论文已发表在《美国国家科学院院刊》上。
(来源:加州大学)
该论文的作者之一、UCI大学认知科学教授马克·斯特伊夫(Mark Steyvers)说:“人类和机器算法的优缺点是互补的。每种算法使用不同的信息源和策略来进行预测和决策。经验证明，理论分析也表明，即使人类的准确率略低于人工智能，人类也能提高人工智能的预测，反之亦然。这个准确度比两个人或者两个人工智能算法结合起来的准确度要高。”
为了测试该框架，研究人员进行了一项图像分类实验，其中人类参与者和计算机算法分别工作，以正确识别动物和日常用品(椅子、瓶子、自行车、卡车)的扭曲图像。人类参与者将每个图像识别准确度的置信度分类为低、中或高，而机器分类器生成连续分数。结果表明，人类和人工智能算法对不同图像的置信度存在很大差异。
论文合著者、UCI大学名誉校长、计算机科学教授Padhraic Smyth也表示:“在某些情况下，人类参与者对包括椅子在内的特定图片表现出超级自信，而人工智能算法无法确定这一点。同样，对于其他图像，人工智能算法可以自信地为显示对象提供标签，而人类参与者无法确定扭曲的图像是否包含可识别的对象。”
当使用新的贝叶斯框架来组合两种预测和置信度得分时，混合模型的性能优于单独的人或机器预测。
史密斯说:“尽管过去的研究已经证明结合机器预测或结合人类预测可以实现‘群体智能’，但它在展示结合人类和机器预测的潜力方面开辟了一个新的方向，并为人类和人工智能之间的合作提供了新的改进方法。”
其他合著者包括UCI大学认知科学研究生赫利奥多罗·特哈达和UCI大学计算机科学博士加文·凯瑞甘。盖世汽车讯从回答税务问题的聊天机器人到控制自动驾驶汽车和提供医疗诊断的算法，人工智能被应用到日常生活的许多方面。加州大学欧文分校(UCI)的研究人员表示，创建一个更智能、更准确的系统需要一种混合的人机方法。因此，UCI的研究人员提出了一种新的数学模型，它可以通过结合人类和算法的预测和置信度得分来提高性能。相关论文已发表在《美国国家科学院院刊》上。
(来源:加州大学)
该论文的作者之一、UCI大学认知科学教授马克·斯特伊夫(Mark Steyvers)说:“人类和机器算法的优缺点是互补的。每种算法使用不同的信息源和策略来进行预测和决策。经验证明，理论分析也表明，即使人类的准确率略低于人工智能，人类也能提高人工智能的预测，反之亦然。这个准确度比两个人或者两个人工智能算法结合起来的准确度要高。”
为了测试该框架，研究人员进行了一项图像分类实验，其中人类参与者和计算机算法分别工作，以正确识别动物和日常用品(椅子、瓶子、自行车、卡车)的扭曲图像。人类参与者将每个图像识别准确度的置信度分为低、中或高，而机器分类器生成连续的……得分。结果表明，人类和人工智能算法对不同图像的置信度存在很大差异。
论文合著者、UCI大学名誉校长、计算机科学教授Padhraic Smyth也表示:“在某些情况下，人类参与者对包括椅子在内的特定图片表现出超级自信，而人工智能算法无法确定这一点。同样，对于其他图像，人工智能算法可以自信地为显示对象提供标签，而人类参与者无法确定扭曲的图像是否包含可识别的对象。”
当使用新的贝叶斯框架来组合两种预测和置信度得分时，混合模型的性能优于单独的人或机器预测。
史密斯说:“尽管过去的研究已经证明结合机器预测或结合人类预测可以实现‘群体智能’，但它在展示结合人类和机器预测的潜力方面开辟了一个新的方向，并为人类和人工智能之间的合作提供了新的改进方法。”
其他合著者包括UCI大学认知科学研究生赫利奥多罗·特哈达和UCI大学计算机科学博士加文·凯瑞甘。
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