Aug, 2023

人类 / 认知集成体中认知准确度与认知精度的增强

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 合成专业知识

    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。

    Nov, 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

  • 认知人形机器人的渐进过程与感觉运动学习

    本文基于 CONAIM 模型，以增量方式学习程序，并通过增加学习过程的奖励函数提高认知代理的认知复杂性，从而解决了复杂任务。

    Apr, 2023

  • 高阶认知模型在主动学习中的作用

    建立能够有效与人类协作的机器一直是人工智能领域的长期目标。在存在不确定性的情况下，实现最佳合作通常需要人类和人工智能代理模拟彼此的行为，并利用这些模型推断潜在目标、信念或意图，这可能涉及多个层次的递归。我们提倡一种新的主动学习范式，利用人类作为主动数据源，同时考虑到他们的更高级别的能动性。此外，我们提供了一个使用高阶认知模型进行主动学习的实际示例。伴随着一个计算研究，突出了这个模型产生的独特行为。

    Jan, 2024

  • 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

  • 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

  • 人类行为建模 Part II -- 认知方法与不确定性

    本文讨论以人类认知能力、局限性和偏见为基础的学习方法，并介绍一些方法来产生和利用对人类决策或未来决策结果的偏见或不确定性的表示。

    May, 2022

  • 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

  • 使用认知神经符号系统实现高层机器推理

    我们提出通过将认知架构与外部神经符号组件相结合，使人工智能系统能够进行高层次推理，讨论生成模型在最近和未来应用中的作用。

    Nov, 2023