哈士奇伊利亚·尼曼正在寻找人类适应性和人工适应性之间的最佳平衡点 智慧的孜孜不倦。足球比赛结果的研究人员正在研究 AI决策行为帮助美国海军智能舰载系统做出决策 在不断变化的环境中需要更好的判断。
就像电子自动驾驶仪、数字海图绘制、智能浮标和其他技术一样 创新改变了航海导航，人工智能正在对港口和海上的船舶安全和效率产生影响。但是 为了利用人工智能的潜力，科学家必须首先了解人工智能系统如何相互作用 与人类决策有关。
足球比赛结果研究生 Elijah Nieman 即将获得博士学位。 在应用认知科学和人为因素2027 年，在被选中参加(NREIP).去年夏天，他在美国海军研究实验室工作了 10 周 在位于密西西比州的约翰·斯坦尼斯航天中心。
“我的研究所做的是扩展我们的能力，从某种意义上说，我们知道我们不知道什么，” 尼曼说。 “随着人工智能的大肆宣传，迈出一步感觉非常实际 返回并建立人类和机器的基础知识，以告知我们如何 与新技术集成。”
尼曼之前曾与他的博士一起工作。顾问，杰森·哈曼，关于导致他获得 NREIP 实习的研究。
在海洋环境中，几乎没有什么是确定的，天气、波浪、风等等 预期和意外的障碍会创造具有挑战性的条件，可能会扭转局势 一顶帽子。海军人员和他们在船上监督的智能系统 离岸船舶必须能够快速可靠地进行调整。例如，两者 导航员及其智能系统需要识别地图上标出的障碍 以避免碰撞。
研究人为因素可以提供有关如何实现目标的宝贵见解。
“我的工作是检查具有一定不确定性的情况，并研究我们如何 可以量化一个人如何判断这种不确定性，”尼曼说。 “通过建模 一个人的判断和决策如何转变，我们可以提供该信息 到智能系统，以便它能够适应。”
智能系统面临一个称为概念漂移的主要问题，即传入的变化 随着时间的推移，数据会导致系统的决策不太准确。那是因为 系统是根据设计者和最终用户的目标的假设构建的 以及他们将如何实现这些目标。
“人为因素作为一个领域，很大程度上涉及研究和了解我们如何形成 这些设计假设以及它们对用户是否准确，”尼曼说。
人类更善于识别和适应新情况而不会遭受痛苦 避免不必要的概念漂移。然而，随着时间的推移，人类的判断力会因疲劳而减弱 或其他因素，即使上下文没有发生变化，也会导致决策的变化 changed.
尼曼正在努力解决这两类挑战。他的目标是让人类变得聪明 海洋导航系统能够更好地持续适应外部和外部的流体 海洋环境的内部变量。从更大的角度来看，他的数据也对研究人员有帮助 更清楚地理解人类的判断，可以帮助人们了解何时进行评估 并调整他们的决策。登上海军舰艇，这可能意味着成功 通过准确测量障碍物的长度或定位障碍物来操纵船舶 在满足战术需求的同时提供最佳的安全边际。
“虽然我的工作重点是可视化地图数据，但不确定性和适应性的逻辑相同 情况的变化也适用于其他输入，”尼曼说。 “所以虽然我们可能有 在一种情况下，卫星视觉效果使海底接收到不同类型的信息， 就像声纳或声学一样，其最终目标是准确识别位置 障碍物或物体的。”
人类让人工智能技术更好地为人类服务
在智能计算机系统能够学会快速准确地适应变化之前 数据，科学家必须进一步探索人类如何做出决策。
Nieman 的数据收集首先要求测试参与者评估 S 型曲线： 具有不同陡度和变形的 S 形曲线，可以代表各种 不同领域的数据集。在尼曼的研究中，曲线模拟了不确定性。 参与者指出曲线从高到低的移动位置。尼曼接着分析 响应以确定其一致性。
“我们希望了解人们是否每次都使用相同的判断政策或标准， 以及信号本身的各个方面是否决定了人们的一致性，” 尼曼说。
判断政策是指一致且通常隐含的规则或策略， 人类在复杂、不确定的环境中做出决策时通常会权衡信息。 S形曲线可以说明这个过程有一个缓慢的开始，一个快速增长的时期， 然后进入稳定期或最终下降。
S 形函数的不同形状并没有给出明确的正确答案 尼曼研究中的曲线要求参与者依靠他们的判断。一些曲线 完全重复，让参与者有机会多次判断相同的情况 次。反应是否“正确”对于影响参与者的因素来说是次要的 因为尼曼想看看什么条件会导致高度共识以及什么 因素导致判断发生变化。他说响应数据稍后将被使用 训练机器学习模型以更好地适应人类分析师的判断。
“这种类型的决策是主观的，”尼曼说。 “对于这项具体研究， 我们希望我们的智能系统更像一个智能自动更正器。你可以写 相同的“目标”想法有多种方式，并且您希望您的智能系统能够匹配 一个特定的人如何主观地选择写一些东西。”
早期数据显示，陡峭的 S 型曲线的变化更容易研究 即使曲线严重扭曲，参与者也能更加一致地做出选择。 sigmoid曲线越浅，人们就越难以判断。然而总体而言， 大多数研究参与者在判断曲线时表现出一致的方法。 参与者是通过在线平台招募的普通人。
“只有少数人的判断政策发生了巨大的转变，”尼曼说。 “但是 随着时间的推移，趋势表明有一些东西值得继续探索。还有那个 关于判断政策的一致性和变化的相同核心问题，但我们正在计划 引入更多背景或动机来了解人们如何适应不同的情况。”
Nieman 的工作将于今年秋季继续，在他的 NREIP 进行长期冬季实习 项目导师 Jaelle Scheuerman。
他的下一步是随着时间的推移逐步制定判断政策，引入更多变量 来自测试参与者和实验背景，以努力预测 更高和更低的精度和一致性。这将有助于创建框架 一个类似的实验，有一个更直观的任务：要求测试参与者打分 整个边界。
“系统与人们的动机互动有很多微妙的方式，例如 影响一个人的自主性或能力感，从而驱动他们的质量 性能。智能系统和人机协作应该是资本化 人类经验的这些品质，在我们的例子中是关于使它们 当世界以模糊和主观的方式发生变化时，它具有高度的适应性，”尼曼说。
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