人類需要在協(xié)作中擊敗機器人

在他2004年的一本書“團隊認知”一章中，研究人員和教育家佛羅里達中央大學的斯蒂芬菲奧雷博士討論了機器人軟件，它允許機器人與其他機器人和人類一起工作。研究人員“致力于整合神經(jīng)科學，心理學和哲學的理論，以協(xié)調(diào)激進的具體認知與認知神經(jīng)科學的傳統(tǒng)方法。”然而，隨著時間的推移，菲奧雷認識到，合作不僅是機器人需要學習的技能，也是人類不太擅長的技能。

涉及大規(guī)模人類系統(tǒng)的決策不能在真空中負責任地進行，必須對其影響進行更廣泛的考慮，而不是長期以來認為足夠的。這將需要來自不同觀點，學科和國籍的各種知識淵博的利益相關者之間的合作，講不同的語言，以及對世界應如何運作的不同假設。

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根據(jù)Fiore最近在“公共利益心理科學”雜志上發(fā)表的一篇題為“推進協(xié)作解決問題的科學”的文章，“協(xié)作解決問題[CPS]是勞動力和社區(qū)的基本技能，因為面臨許多問題在現(xiàn)代世界中，要求團隊將團隊成就與團隊成員的特殊知識相結(jié)合。“

然而，它并沒有在任何地方被教授。這就是為什么菲奧雷將自己的職業(yè)生涯奉獻給“科學團隊科學”，以及最近CPS的挑戰(zhàn)。

在自然人類行為中出現(xiàn)的2018年的一篇論文中，菲奧雷以及共同作者阿瑟格拉瑟和塞繆爾格里夫?qū)懙?，合作?ldquo;必不可少的，因為有些任務太復雜，一個人無法單獨工作。這種趨勢正在加速越來越需要解決復雜的環(huán)境，社會和公共衛(wèi)生問題。“然而，我們大多數(shù)人都學習了閱讀，數(shù)學和科學等核心技能，就好像我們會用它們來解決我們自己的問題一樣。

似乎在團隊中良好運作的能力會自然而然地發(fā)生，但事實并非如此。經(jīng)濟合作與發(fā)展組織(OECD)的一個分支機構國際學生評估計劃(PISA)2015年評估報告發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)國家的協(xié)作解決問題技能存在嚴重不足，甚至與核心內(nèi)部的得分相關學科。全球平均水平顯示，只有35.8%的學生得分達到2級或以上(>最高得分的54%)。相比之下，54.1%在數(shù)學上達到了同樣的水平。美國的得分稍微好一些，其中43.5%在CPS中達到這一水平，并且排名第13位。

在與Design News的對話中，F(xiàn)iore描述了兩種應對提高協(xié)作技能的方法。第一部分探討哪種工具，特別是軟件工具，可能有助于解決人類相互協(xié)作的挑戰(zhàn)，無論是在傳統(tǒng)交互中還是通過機器或通過機器。第二種方法涉及如何教授人類技能，這將提高他們彼此協(xié)作的能力，不僅在他們自己的領域(如在科學團隊中)，而且在跨學科，語言和文化。

當菲奧雷參與PISA報告時，一個受到很多關注的領域是，為了能夠評估某個人的合作能力，他們需要一種方法來評估書面答復。這涉及深入研究計算語言學領域，該領域研究并擴展了計算機與大型書面信息緩存交互的能力。這是一個與工作平行的區(qū)域，例如開發(fā)用于材料選擇的AI工具。

Fiore描述了一個案例研究，其中工程師正在進行海水淡化項目。問題是“工程師沒有時間提煉所有的生物學文獻來解決這個問題，”菲奧雷說。“那里有太多的信息，我們需要更聰明地幫助人類。”

因此，構建了一個工具來幫助工程師。該系統(tǒng)利用IBM Watson提出問題，將其分解為較小的問題，然后搜索可用的文獻并生成描述與該信息的關系的可視化。在案例研究中，它導致了對海水淡化的仿生方法，尋找能夠飲用和代謝鹽水的某些鳥類。

但是，雖然幫助提供大量知識庫的軟件代理顯然是有用的，但它們無法提供與主題專家交互所有相同的解決問題的好處，更不用說，在線學習鋼琴課程可以與直接使用老師。

菲奧雷認為學校需要在協(xié)作方面進行更多教學。他提出了一個由三部分組成的議程：正式指導，實踐和反饋。今天的許多課程都涉及一定程度的協(xié)作實踐，雖然通常缺乏正式培訓，而現(xiàn)有的反饋往往側(cè)重于團隊取得的成果，而不是合作的質(zhì)量。

在利用團隊的不同觀點和能力之前，首先要確保團隊充分代表所有相關觀點似乎是至關重要的。菲奧雷承認，這需要在“問題空間定義練習”中加以解決，這是系統(tǒng)思考的一個重要因素。如果沒有這個，就有可能開發(fā)出相當于推動氣球的解決方案。

Fiore目前正在參與一個項目，其中系統(tǒng)思考和協(xié)作都發(fā)揮著至關重要的作用。在弗吉尼亞州海洋基金會(VASG)是美國國家科學基金會獎的獲得者是要求提供“設計和測試團隊的科學訓練，將建設沿海海域和河口STEM研究生之間協(xié)同工作的能力。”