当算法和人类都无法在给定上下文中的所有实例中发挥主导作用时,人机互补性就很重要。最近探索人机协作的研究考虑了与分类任务相对应的决策。然而,在许多人类可以从人工智能互补性中受益的重要情况下,人类会采取行动。在本文中,我们提出了一种新颖的人机协作框架,用于选择有利的行动方案,我们将其称为人机团队的学习互补政策 (LCP - HAI)。我们的解决方案旨在利用人机互补性来最大化决策奖励,通过学习旨在补充人类的算法策略,通过使用路由模型将决策推迟给人类或人工智能以利用由此产生的互补性。然后,我们扩展了我们的方法来利用机会并降低实践中重要情况下出现的风险:1)当一个团队由多个具有差异和潜在互补能力的人组成时,2)当观察数据包括一致的确定性动作时,3)当未来决策的协变量分布与历史数据不同时。我们使用真实人类反应和半合成数据证明了我们提出的方法的有效性,并发现我们的方法在各种设置下都提供了可靠且有利的性能,并且优于算法或人工智能自己做出决策时。我们还发现,我们提出的扩展有效地提高了人机协作性能在不同挑战性设置下的稳健性。
摘要 研究:AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP:LLM IFT、表征学习(对比和三重态损失)、语义聚类、总结 DL:Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具:Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理:建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招聘和指导科学家和实习生以及建立数据和注释合作伙伴关系。
对于诊断为NMSC的患者,例如BCC和CSCC,他们的病例可能需要特定的医疗专业知识,具体取决于癌症的位置,大小和阶段。如果案例已提高,则可能需要各种专业的不同医疗保健专业人员来管理患者疾病。
本赛季,我们的机器人团队投入了大量精力来构建、分析、创建和测试我们的机器人!这是通过沟通、策略以及最重要的团队合作实现的。我们的团队在每次构建环节,尤其是比赛中都融入了团队合作,因为我们相信这是成功的关键。例如,我们的团队有两个项目经理,其中一个是我。我们跟踪团队的职业道德,并确保每个人都为团队做出贡献。由此,每个成员都建立了更牢固的关系,这让机器人技术更加有趣。团队合作也创造了一种积极的氛围。例如,当我第一次学习如何使用 CAD 和构建时,我的团队中总有人帮助我。这表明,当我们勤奋合作时,我们将实现共同的目标。
但当错误决策的潜在后果很严重时,就需要更强的态势感知能力。在这种情况下,人类可以充当哨兵,依靠他们的经验来管理风险情况。虽然算法可能擅长识别定义不明确的过程,但也可能需要有经验的人来训练人工智能系统,担任教练的角色。在复杂程度和风险程度很高的情况下,人机交互的需求将达到顶峰,成为一种相互学习的关系。在这种情况下,人类专家是长期、点对点关系中的同伴。
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主任。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师,他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁,涉及技术、反情报和禁毒主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问,专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了他的官方职责外,他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官;为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
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