著：Jim Guszcza, Jeff Schwartz
譯：小炎
注：這是一篇英語文章，由『小炎的人工智能』頭條號運營者 小炎 首次翻譯。
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Schwartz:前面你討論了讓機器融於人類群體的幾種方式，比如作為人類所使用的工具、作為人類的助手、搭檔或者管理者等角色。你能舉幾個例子嗎？
Malone：我們知道很多人類在群體中所能扮演的角色，這可以在機器能扮演什麼樣的角色方面給我們靈感。
最容易想到、也是人們談論最多的是，機器作為人類
所使用的工具而存在。比如，當你為了寫 Word 文檔或 Excel 表格時，電腦只是在執行你下達的指令，你也必須時刻關注它。作為其他工具而存在時，機器同樣也只做你想讓它做的事。
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更高水平的是剛剛你所說的機器作為人類的助手而存在。當然，除了機器，我們也可以讓人來作為其他人的助手，但是機器正逐步取代那個角色。作為助手而存在時，機器有更高的自主性和能動性來幫助你實現你的目標，而且可能知道一些你不知道的知識從而讓你的目標達成地更高效。
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Guszcza：在德勤，我們很多人都在做數據科學方面的事，預測未來20年可能發生什麼。我們的一個軟件一直在構建預測算法，來幫助保險承保人更好地選擇和評估風險，或者幫助索賠理算員更好地處理保險索賠。
對於簡單的情況，只需要計算機就能完成任務；對於複雜一點的案件，可能需要人類來消除一些歧義；這樣一來，人類就更加專注於需要背景、常識和判斷力的複雜案例。這算是計算機作為助手而存在的一個例子嗎？
Malone：這是一個很好的機器作為助手的例子。計算機實際上可以比人更好、更快地完成一些任務，同時成本也比人工成本更低，就像電鋸可以比人更快地切割東西。但與電鋸不同的是，作為助手，機器在處理簡單案件的時候可更主動，你甚至可以說短信中的自動更正功能就是機器作為助手的一個例子。
更高級的例子是機器作為人類的搭檔，我們正在眾多場景中越來越多地看到這方面的例子。其中，我最喜歡的一個例子是幾年前我和伊夫塔赫·納加爾儀器完成的一個研究項目。我們訓練機器學習的預測算法來預測全美足球聯賽的輸贏，然後讓計算機和人儀器參與到預測過程中。
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Schwartz：那機器作為人類的管理者方面的例子呢？
Malone：這是這一塊兒的最後一種可能性，人們可能會對此感到恐慌。但是如果你仔細想想就會發現，我們已經有了機器作為管理者的例子，而且在很多情況下，這似乎非常正常。
過去，警察在繁忙的十字路口指揮交通。今天，紅綠燈就是這麼做的，而我們對此卻毫不在意。這似乎是完全自然和正常的，我認為它也確實應該如此。
將來很有可能我們會看到越來越多的機器來做這方面的事，比如使用算法來完成任務的排序，預測哪個人最適合做哪項任務等。
經理們經常做的另一件事是評估下屬的工作。一個來自科學領域的例子是一個叫做Foldit的系統。Foldit幫助科學家發現在三維空間摺疊蛋白質分子的新方法，從而具有一定的藥用或其他特性。
其實人類比計算機更擅長於計算出新的三維摺疊分子的方法，但計算機在計算方面比人類要強得多。
Foldit系統在幫助開發質量艾滋病的方法方面產生了重大影響。例如，通過使用這種人的組合來產生可能性，並使用計算機來評估這些可能性。
這是計算機作為管理者的另一個例子，在這個例子中，計算機評估人們的工作，沒有人認為這有什麼特別奇怪的，我相信我們會看到更多這樣的例子。
人性化工作？
對企業的影響？
最後兩部分內容不再準備翻譯了，如果大家感興趣，可以評論告訴我，再進行翻譯。
接下來會換其他外文文章進行翻譯，也是人工智能、大數據、人機協作等方面的，歡迎大家持續關注。
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