著：Jim Guszcza, Jeff Schwartz
译：小智
注：这是一篇英语文章，由『小智的人工智能』运营者 小智 首次翻译。
链：Superminds: How humans and machines can work together
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Schwartz:前面你讨论了让机器融于人类群体的几种方式，比如作为人类所使用的工具、作为人类的助手、搭档或者管理者等角色。你能举几个例子吗？
Malone：我们知道很多人类在群体中所能扮演的角色，这可以在机器能扮演什么样的角色方面给我们灵感。
最容易想到、也是人们谈论最多的是，机器作为人类所使用的工具而存在。比如，当你为了写 Word 文档或 Excel 表格时，电脑只是在执行你下达的指令，你也必须时刻关注它。作为其他工具而存在时，机器同样也只做你想让它做的事。
更高水平的是刚刚你所说的机器作为人类的助手而存在。当然，除了机器，我们也可以让人来作为其他人的助手，但是机器正逐步取代那个角色。作为助手而存在时，机器有更高的自主性和能动性来帮助你实现你的目标，而且可能知道一些你不知道的知识从而让你的目标达成地更高效。
Guszcza：在德勤，我们很多人都在做数据科学方面的事，预测未来20年可能发生什么。我们的一个软件一直在构建预测算法，来帮助保险承保人更好地选择和评估风险，或者帮助索赔理算员更好地处理保险索赔。
对于简单的情况，只需要计算机就能完成任务；对于复杂一点的案件，可能需要人类来消除一些歧义；这样一来，人类就更加专注于需要背景、常识和判断力的复杂案例。这算是计算机作为助手而存在的一个例子吗？
Malone：这是一个很好的机器作为助手的例子。计算机实际上可以比人更好、更快地完成一些任务，同时成本也比人工成本更低，就像电锯可以比人更快地切割东西。但与电锯不同的是，作为助手，机器在处理简单案件的时候可更主动，你甚至可以说短信中的自动更正功能就是机器作为助手的一个例子。
更高级的例子是机器作为人类的搭档，我们正在众多场景中越来越多地看到这方面的例子。其中，我最喜欢的一个例子是几年前我和伊夫塔赫·纳加尔仪器完成的一个研究项目。我们训练机器学习的预测算法来预测全美足球联赛的输赢，然后让计算机和人仪器参与到预测过程中。
Schwartz：那机器作为人类的管理者方面的例子呢？
Malone：这是这一块儿的最后一种可能性，人们可能会对此感到恐慌。但是如果你仔细想想就会发现，我们已经有了机器作为管理者的例子，而且在很多情况下，这似乎非常正常。
过去，警察在繁忙的十字路口指挥交通。今天，红绿灯就是这么做的，而我们对此却毫不在意。这似乎是完全自然和正常的，我认为它也确实应该如此。
将来很有可能我们会看到越来越多的机器来做这方面的事，比如使用算法来完成任务的排序，预测哪个人最适合做哪项任务等。
经理们经常做的另一件事是评估下属的工作。一个来自科学领域的例子是一个叫做Foldit的系统。Foldit帮助科学家发现在三维空间折叠蛋白质分子的新方法，从而具有一定的药用或其他特性。
其实人类比计算机更擅长于计算出新的三维折叠分子的方法，但计算机在计算方面比人类要强得多。
Foldit系统在帮助开发质量艾滋病的方法方面产生了重大影响。例如，通过使用这种人的组合来产生可能性，并使用计算机来评估这些可能性。
这是计算机作为管理者的另一个例子，在这个例子中，计算机评估人们的工作，没有人认为这有什么特别奇怪的，我相信我们会看到更多这样的例子。
人性化工作？
对企业的影响？
最后两部分内容不再准备翻译了，如果大家感兴趣，可以评论告诉我，再进行翻译。
接下来会换其他外文文章进行翻译，也是人工智能、大数据、人机协作等方面的，欢迎大家持续关注。
