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雷达卡
简介： Centaur AI是机器记住，分析和检测问题的能力与人类对这些结果进行评估或采取行动的直觉的最佳结合。与其专注于替代人类，不如专注于人工智能在增强人类方面的作用。
在这个烦人的时代，人们非常关注AI替代人类，因此有必要回顾一下替代人类的AI应用与增强人类的AI应用之间的真正差距。
“半人马AI”这个词源于加里?卡斯帕罗夫（Gary Kasparov）与“蓝色巨人”（Big Blue）进行的早期国际象棋锦标赛，目的是推迟计算机实际上超过人类棋手的那一天。这个名字来自希腊传说中的半人马半马，当它们结合在一起时会激发它们的特殊力量。
国际象棋的人机加上计算机风格被称为Freestyle，它允许玩家与外界资源进行协商，无论是人类，书籍还是本例中的计算机。最好的自由泳选手经常击败大师级和计算机类，这表明人的直觉和AI模式发现的结合优于单独使用。
如今，我们似乎过于关注替代的AI应用程序。AI开发人员和AI消费者都在寻找最好的自主文本和语音聊天机器人，最好的图像分类器，最好的计算机视觉应用程序，甚至是最好的推荐程序，目的是将这些内容放到人类以前完成的任务上。
的确，在许多情况下（即使不是全部情况下），AI的表现都与人类的表现相同，所以为什么不让疲倦的机器人在过去容易摔倒的人面前松开。如果我们的工业机器人未能将零件准确地放置在原本应该的位置，或者如果我们的自动驾驶汽车需要我们的持续关注（就像他们目前所做的那样），我们将无法满足AI消费者的需求。
然而，我们想在此提出的观点是，AI应用程序的开发人员和消费者都应越来越多地寻找AI与人类知识和直觉协同工作的机会，以产生更好的结果。
以下是一些已经在工作的示例，而在其他一些人与机器之间进行团队合作可能会有所帮助的示例。
合成数据和数据标签
在标记原始图像和文本以便在训练数据中使用的过程中，可以找到这种伙伴关系的一个示例。成立了许多公司来处理图像和文本数据，以创建可用于培训的注释。图八是该领域的早期创新者之一，现在已将“人在回路”技术作为常规功能。
在一个示例场景中，图像或文本可能会被AI应用程序标记两次或三遍，以查看注释是否一致，然后由人工检查它们的不同之处。如果人员纠正了机器贴标错误，则可以将错误数据反馈到贴标AI中以改善模型。
尽管如此，人类纠正AI中潜在错误的概念并不完全是我们与Centaur合作伙伴所指的意思。
客户服务推荐
ML最早的应用之一是金融服务和保险，以协助CSR进行交叉销售和向上销售。在解决了客户调用ML模型的原因之后，将评估呼叫的内容以及客户的当前产品和用法，以提出追加销售或交叉销售建议。
通常会将其作为单个完成的脚本提供给CSR，以包含在对话中。但是，尽管这些电话代表的工资相对较低且流动率较高，但它们仍然比纯机器学习模型更好地配备，可以选择下一个最佳报价。
这是AI实施者提出两个或三个替代建议的机会，让CSR利用他们的直觉和与每个客户的直接经验来选择要提出的提议。
客户服务诊断
推荐人的扩展是使用直觉来更好地选择适合客户问题的解决方案。尤其是在技术或半技术环境中，例如软件或硬件问题，可能具有多个重叠的症状，甚至重叠的解决方案都允许AI查找CSR记录中的症状和解决方案的模式，可用于创建类似于Watson的存储库，可以对其进行查询由企业社会责任。
IBM的Watson（一种答录机）旨在为查询提供单个最佳答案，但实际上从来没有取得商业成功。允许知识渊博的技术服务代表从这种支持AI的数据库中访问最重要的几条建议，再加上他们自己的知识和直觉，几乎可以肯定会产生更好的结果，并允许经验不足的TSR解决更复杂的客户问题。
人工智能检测–人类决定
当前有大量的应用程序，其中AI旨在检测问题或状况并将发现结果推荐给人类以采取行动。特别是在计算机视觉应用程序中，AI会标记这种情况，可能是交通堵塞，坑洼，需要水或肥料的农作物区域或敌方战斗人员。在基本上所有这些情况下，我们都使用AI进行检测，但将其留给人类来决定行动，从而使人类数量级的任务更有效率。
尽管我们将重点放在深度学习应用程序上，但用于预测性和预防性维护的ML模型也是如此。ML模型将标记潜在的问题。人类将验证其准确性，并决定哪种类型的动作最能解决问题。仓储，分销和物流将是其他将从此类解决方案中受益的领域。
Centaur AI最有可能在哪里应用？
Centaur AI最可能的方案是那些解决方案在某种程度上是“灰色”的方案。
需要人工确认AI识别的准确性的地方。
在需要添加更多上下文的地方，尤其是在人类互动或人类理解周围。
如果使用AI进行检测，但是有关解决方案资源的分配或决策可能在某种程度上是主观的（例如，在两个高价维修方案之间进行选择，首先选择要填补的坑洼）。
场景越复杂，人类互动的程度越高，则人与人工智能之间的半人马合作关系产生最佳结果的几率就越大。
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