Nov, 2022

合成专业知识

PDF
TL;DR论文考察了人工系统的认知性能和专家技能所需的特定技能水平以及专业知识储备，并介绍了人工智能 /cog 合奏中认知加强的六个级别，旨在通过这种合作达到合成专业知识的目的，进而实现专业知识的民主化和新的认知系统时代的到来。
artificial systemscognitive performanceexpertisecognitive augmentationdemocratization of expertise
发现论文，激发创造
  • 人类 / 认知集成体中认知准确度与认知精度的增强

    人类使用工具可以增强人类表现；认知系统是一种新型工具，不断增强认知能力，并且能够执行以前仅被认为是人类能力的高级认知任务；这篇文章通过两项研究结果展示了认知系统提供信息对认知准确性和认知精度的影响，这两个方面都可以通过不同类型的信息和不同类型的问题进行增强。

    Aug, 2023

  • 专家水平

    本文研究专业知识的本质并提出了专业知识层次和技能层次的抽象描述，并引入了 “专业层次” 这一新层次，应用该模型到认知结构和人类认知增强领域，并用该模型分析了几个著名的智能系统。

    Nov, 2022

  • 信息类型对人类认知增强的影响

    研究发现，人类与认知系统进行协作可以增强信息处理能力，但所提供的信息类型对认知精度、准确性和能力的影响不同。通过实验得出，提供概念信息是最有效的。

    Feb, 2023

  • 增强型人工智能集体智慧：现状与展望

    基于网络科学的多层人工智能与人类集体智能表征方式，探讨了人工智能与人类集体智能间的相互作用、多样性与互动对系统整体智能的影响，并分析了现实中的 AI 增强集体智能实例，最后讨论了 AI 增强集体智能面临的潜在挑战和未来发展方向。

    Mar, 2024

  • 人机认知协作中的 AI 挑战

    该研究讨论了在未来机器人作为人类队友的角色，并提出了更新智能体结构的方案，强调了自主代理的谋划过程中人类的心智模型要求。

    Jul, 2017

  • 人工智能与人类的未来协作：混合智能系统设计知识分类

    本文提供了一个交叉学科的观点，以发展由人与机器组成的社会技术群体，通过结合人工智能和人类智能，共同实现复杂目标，并从彼此学习中不断提高。因此，需要为这些系统提供结构化的设计知识，并展示了使这些应用程序的系统开发人员有用的指导。

    May, 2021

  • 增强人类探索的互补人工智能

    通过利用程序化的科学专业知识，在避免科学群体和其认知偏差的前提下，利用互补智能生成的有价值的预测不能在人类科学家和发明家的时代被想象或追求，并且通过检测和纠正人类认知偏差，为完善科学教育提供了机会。

    Jul, 2022

  • 通过交互式分布式认知技能模块进行知识获取

    本研究介绍了一种模块化方法，通过分布式认知技能模块实现程序性技能的获取和存储，以扩展其利用的限制。

    Oct, 2022

  • 一种错误易发人工智能和人类代理之间的委派认知框架

    研究人工智能系统和人类在同一环境下应怎样理解和相应对方行为，通过认知模型预测双方行为并通过中介控制实现目标的达成。

    Apr, 2022

  • 协同进化混合智能的认知架构

    本文探讨了强数据中心人工智能的可行性，并提出了共同进化的混合智能的概念。通过分析现有的认知体系结构方法，将人类无缝地融入智能问题解决的循环中。详细探讨了将人类纳入智能数据处理流程的认知架构，并对开发智能系统的可行性做出了一般性结论。

    Sep, 2022