The vision of AI collaborators has long been a staple of science fiction, where artificial agents understand nuances of collaboration and human communication. They bring advantages to their human collaborators and teams by contributing their special talents. Government advisory groups and leaders in AI have advocated for years that AIs should be human compatible and be capable of effective collaboration. Nonetheless, robust AIs that can collaborate like talented people remain out of reach. This position paper draws on a cognitive analysis of what effective and robust collaboration requires of human and artificial agents. It sketches a history of public and AI visions for artificial collaborators, starting with early visions of intelligence augmentation (IA) and artificial intelligence (AI). It is intended as motivation and context for a second position paper on collaborative AI (Stefik & Price, 2023). The second paper reviews the multi-disciplinary state-of-the-art and proposes a roadmap for bootstrapping collaborative AIs.


翻译:人工智能的协作者一直是科幻小说的常见元素,他们能够理解协作和人际沟通的微妙差别,利用自己的特殊才能为人类协作者和团队带来优势。政府顾问团和人工智能领域的领导们多年来一直主张,人工智能应该与人类兼容,并能够有效协作。然而,能够像才华横溢的人一样协作的强大人工智能仍然遥不可及。本研究根据对人工和人工智能代理所需的有效和强大协作的认知分析,勾勒了公众和人工智能协作者前瞻愿景的历史,起始于早期的智能增强(IA)和人工智能(AI)愿景。该文旨在为第二篇关于协作人工智能的立场论文(Stefik&Price,2023)提供动机和背景。第二篇论文将回顾多学科的最新技术和提出协作人工智能的路线图。

0
下载
关闭预览

相关内容

人工智能杂志AI(Artificial Intelligence)是目前公认的发表该领域最新研究成果的主要国际论坛。该期刊欢迎有关AI广泛方面的论文,这些论文构成了整个领域的进步,也欢迎介绍人工智能应用的论文,但重点应该放在新的和新颖的人工智能方法如何提高应用领域的性能,而不是介绍传统人工智能方法的另一个应用。关于应用的论文应该描述一个原则性的解决方案,强调其新颖性,并对正在开发的人工智能技术进行深入的评估。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ai/
多模态认知计算
专知会员服务
162+阅读 · 2022年9月16日
【MIT-AI+医学课程】面向生命科学的深度学习课程
专知会员服务
46+阅读 · 2022年4月17日
【ETH、Stanford】基于博弈论的运动规划,Tutorial ICRA '21
专知会员服务
52+阅读 · 2022年3月7日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
161+阅读 · 2020年3月18日
【课程推荐】人工智能导论:Introduction to Articial Intelligence
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
AI可解释性文献列表
专知
42+阅读 · 2019年10月7日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
【推荐】SLAM相关资源大列表
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年8月18日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月11日
Arxiv
23+阅读 · 2023年1月5日
Directions for Explainable Knowledge-Enabled Systems
Arxiv
26+阅读 · 2020年3月17日
VIP会员
相关VIP内容
多模态认知计算
专知会员服务
162+阅读 · 2022年9月16日
【MIT-AI+医学课程】面向生命科学的深度学习课程
专知会员服务
46+阅读 · 2022年4月17日
【ETH、Stanford】基于博弈论的运动规划,Tutorial ICRA '21
专知会员服务
52+阅读 · 2022年3月7日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
161+阅读 · 2020年3月18日
【课程推荐】人工智能导论:Introduction to Articial Intelligence
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
AI可解释性文献列表
专知
42+阅读 · 2019年10月7日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
【推荐】SLAM相关资源大列表
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年8月18日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员