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开放世界中 AI 的新兴愿景集中在开发可以补充人类感知、诊断和推理任务的系统上。迄今为止，旨在补充人类技能的系统已经采用了经过单独训练以尽可能准确的模型。我们展示了如何利用端到端学习策略来优化人机团队的综合表现，同时考虑人与机器的不同能力。目标是将机器学习重点放在对人类来说困难的问题实例上，同时识别对机器来说困难的实例并寻求人类的输入。我们在两个现实世界领域（科学发现和医学诊断）证明，通过这些方法建立的人机团队的表现优于机器和人的个体表现。然后，我们分析这种互补性最强的条件，以及哪些训练方法可以放大它。总的来说，我们的工作首次系统地研究了如何训练机器学习系统来补充人类推理。
arXiv:2005.00582v1 [cs.AI] 2020 年 5 月 1 日
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