twhlw的个人博客分享 http://blog.sciencenet.cn/u/twhlw

博文

人与机器的协同是强弱系统的互补行为 精选

已有 2993 次阅读 2024-7-10 09:15 |个人分类:2024|系统分类:科研笔记

人与机器的协同可以被视作强弱系统的互补行为,这也强调了人类和机器之间在处理问题、执行任务或创造价值时各自的优势与角色。

人类在认知、创造力、情感和伦理等方面具有独特优势。我们能够进行高级的抽象思维、创新和复杂决策,能够处理不确定性和动态环境下的情境。机器(特别是计算机系统)在信息处理、数据分析、大规模计算和自动化执行等方面表现出色。它们能够快速准确地处理大量数据,执行复杂的算法和程序。人机协同利用了这两者的优势,形成了互补的关系。例如,在科学研究和工程开发中,人类的创造力和直觉与机器的计算能力和数据处理能力相结合,推动了许多重大进展和创新。在这种认知框架下,人类被认为是一个强系统,因为我们拥有高度的适应性和复杂问题解决能力;而机器则被认为是一个弱系统,因为它们依赖于预设的程序和算法来执行任务。反之,在计算框架下,人类则被认为是弱系统,机器反而是强系统。

世界上许多复杂问题的逻辑在早期阶段常常不是必需数学的,对于现在的机器来说,数学是最容易的部分:一旦问题被简化为一个明确的数学习题,机器可以毫不费力地解决它并且不断地推广它,不需要人类的进一步帮助。让机器“感到”困惑、不确定如何前进的通常是概念性问题,即如何在现实问题和抽象数学之间建立初始联系。

机器确实在处理明确定义的数学问题时表现出色。由于它们能够高效地执行算法和运算,机器可以快速解决许多复杂的数学难题,而且通常不会出现人类可能面对的错误或疏忽。与人类一样,机器在处理更抽象或概念性的问题时可能会遇到困难。例如,在将现实世界的情况转化为数学问题时,机器可能需要额外的指导和逻辑推理能力,以便正确理解和解决问题。在现代机器学习中,机器往往能够通过大量数据和模式识别来解决复杂的现实问题,这些问题可能涉及多个变量和不确定性。然而,这种能力通常需要精心设计的算法和训练,以确保机器可以有效地学习并作出准确的决策。为了使机器更好地应对复杂问题,人类正在努力开发能够整合多个学科和领域知识的智能系统,包括将数学、逻辑推理、实际问题解决能力等综合起来,以提高机器在现实世界中的应用能力。

总而言之,尽管机器在数学问题上有着显著的优势,但要使其能够有效地处理复杂的现实问题,还需要在跨域算法设计、异构异质数据处理、逻辑/非逻辑推理和多方功能调用方面不断进行深入研究和发展。因此,人与机器的协同不仅仅是技术上的合作,更是认知和计算能力的互补。通过充分发挥人类的创造力和机器的计算处理能力,可以更有效地应对和解决各种复杂问题,推动科技和社会的进步。

图片

一个星期后,这本书将交由读者们继续"创作"……



https://blog.sciencenet.cn/blog-40841-1441645.html

上一篇:数学、逻辑、AI、智能与世界
下一篇:[转载]从首部AIGC科幻短剧集看“未来启示”
收藏 IP: 124.64.127.*| 热度|

1 冯圣中

该博文允许注册用户评论 请点击登录 评论 (0 个评论)

数据加载中...

Archiver|手机版|科学网 ( 京ICP备07017567号-12 )

GMT+8, 2024-7-20 14:26

Powered by ScienceNet.cn

Copyright © 2007- 中国科学报社

返回顶部