人工智能可以比任何一个人更快地评估更多的数据
人工智能(AI)可以比任何一个人更快地评估更多的数据。有了如此庞大的信息池，人工智能应该能够考虑过去的数据，处理所有的影响，并做出比人类更好的可靠预测——对吗?一个多机构研究团队研究了人类和人工智能如何进行预测之间的协同效应，他们表示，情况可能并非总是如此。
他们在8月23日的《社会计算杂志》上发表了他们的研究结果。
该论文的作者、密歇根大学罗斯商学院教授Scott E. Page说:“预测任务无处不在——在任何领域或生活的各个方面，任何决策都涉及在做出选择之前预测可选选项的后果。”“理解这些组合的危险和希望，并在两者之间取得适当的平衡，是向前发展的主要关注点。”
根据佩奇的说法，这种担忧来自于最近从基于经验、一些数据和直觉做出的预测转向基于数据和人工智能系统的编程考虑做出的预测。
“将越来越强大的算法应用于越来越大的数据库，从而提高了准确性，这回避了一个问题:人类是否应该继续留在预测领域，还是应该把预测完全交给算法?”问的页面。
研究人员发现，答案是响亮的“不”。与人工智能方法相比，人类的预测方式要微妙得多，而人工智能方法对准确的预测有着至关重要的影响。
佩奇表示，人工智能可以很好地处理大数据，而人类可以更好地分析研究人员所说的“厚”数据。不同于像大数据那样由同一类型数据的许多数据点组成的数据，厚数据中较少的数据点可以讲述更丰富的故事。例如，数年的统计数据可以让人工智能预测一名棒球运动员可能打出多少本垒打，但人类更有可能理解一名受欢迎的团队球员可能拥有更长的职业生涯。
佩奇说:“大数据和厚数据一起工作将产生更准确的集体预测。”“厚重的数据可以抓住并吸引人们注意可能会从分离的大数据变量之间的裂缝中溜走的因素群。尽管大数据撒下了一张更大的网，但这张网也存在漏洞。”
研究人员通过数学测试衡量人类和人工智能的输入可能会产生不同的预测，来验证这一想法。他们发现，在典型情况下，也就是说未来的结果取决于过去的结果，人工智能不需要人类输入就能做出准确的预测。然而，在有更多未知或意外因素的非典型案例中，人类帮助人工智能减少了潜在的错误。
佩奇说:“只要人类能够继续识别不同的属性，也就是说，继续构建更厚的数据，或更好地理解非典型案例，他们就会继续提高准确性。”“未来的混合预测器将是对共生关系的复杂探索，而不是人类和计算机之间的竞争。”
研究人员计划继续探索人工智能和人类的合作系统如何帮助改善预测，包括多个系统如何协同工作，可能会给出更准确的结果。
佩奇说:“细节尚不清楚，但我们几乎可以肯定地预测，参与者的角色和贡献将适应不断增长的数据和更强大的计算能力。”“现在和未来的认知工作肯定会涉及到人类、算法、数据集、主体、对象和领域。在他们寻求理解工作的同时，这些混合群体也将塑造它。”
其他贡献者包括第一作者Lu Hong，罗耀拉大学金融系;以及加州大学洛杉矶分校传播系的PJ Lamberson。
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