公民科学与教育:有意义的比赛公民和社区科学为各个年龄段和背景的人们提供了独特的机会,从学童到高级成人志愿者,以参与科学发现的各个阶段。科学领域通过该参与者池贡献的数据和观察结果极大地受益。反过来,公民科学努力的参与者享受了科学素养的提高以及对“进行科学”的过程,加深的位置感以及对他们观察或衡量现象的更多理解和欣赏。大自然的笔记本计划是美国国家物候网络提供的一种动植物的动物物候监测计划,它吸引了个人和数百个正式,非正式和非正式教育机构,以跟踪生物体中季节性事件的时间。参与者定期分享他们如何欣赏目的感,教育成就,与他们通过与他人一起参与这项活动所获得的其他人的联系。这些见解正在塑造资源,以进一步改善大自然的笔记本参与者的经验并维持长期参与。
人工智能 (AI) 可以增强甚至取代人类认知,但仍有许多根本障碍阻碍其实现完全自主的应用。受到整个社会越来越多的 AI 实施失败的启发,在这篇评论文章中,我们通过计算视角重新审视公民科学 (CitSci) 领域,强调算法机会以及人类独有的能力。特别是,我们将 CitSci 领域置于人类和机器计算领域之间,并引入两个新维度,使我们能够将从数字游戏和注释任务到自然数据收集的 CitSci 项目与适当的机器学习算法相匹配。有趣的是,在 CitSci 中,有大量任务借鉴了人类的常识、层次化思维和复杂技能,而这些技能尚未融入当前的 AI 方法中。这种差距,加上独特的以参与者为中心的价值观,使 CitSci 成为开发 21 世纪以人为中心的 AI(如混合智能)的宝贵试验台。因此,该映射为 CitSci 研究人员提供了具体的算法选择指南,同时也激励人工智能研究人员通过支持 CitSci 项目来追求宏伟的人工智能挑战。