传统上，人工智能试图通过模仿人们的思维方式来模仿和超越人类的智能，而不是使用计算机技术来增强过程。虽然这种方法取得了巨大的进步，特别是在图像识别和语音识别领域，在许多公开的基准测试中，机器比人类更有效，但它在现实世界中处理意外情况的能力却有限。由于人工智能的真正价值在于它如何在现实世界中提高生产力，因此如果不能很好地解决这一问题，可能会妨碍人工智能系统的广泛适应。

但现在一种新的方法正在形成：以人为中心的人工智能。这使最终用户处于体验的最前沿，而不是试图超越人类，而是与他们合作，使他们更好地完成手头的任务。当人类和机器像这样一起工作时，人类进步的收益比人工智能单独工作要大得多。

人为因素的重要之处

目前，如果你给一个人工智能一个具体的目标和很多关于如何实现它的数据，它通常可以超过人类的平均性能。

例如，自动驾驶汽车在平均性能上比人类驾驶者更安全，因为它们消除了疲劳或分心时的人为错误。然而，他们在意外情况下的行为，如车前的有气球，是非常危险的。

一个人可能会感到惊讶，但可以安全地继续驾驶。另一个很好的例子是在医疗保健领域，当人工智能系统能够比医生更准确地识别肿瘤时，因为人工智能观察到的例子比每个医生都多。然而，仍然一个人需要承担诊断的责任，并通过很好的解释赢得病人的信任。

这就是人为因素变得至关重要的地方。

人与机器

以人为中心的人工智能不是将人从过程中移除，而是与人类一起工作，以赋予他们权力并为他们提供便利。斯坦福大学以人为中心的人工智能研究所是这种方法的前沿。它确定了三个重点领域：研究和预测人工智能对人类和社会的影响；如何建立人工智能系统以促进人类发展；并试图获得对人类智能的更深理解，以开发新的人工智能技术。

最后一个是至关重要的。目前机器学习加上大数据的程度并不完全等同于人类的智力。以人为中心的方法将人工智能从数据和算法转移到具有实际社会效益的现实应用程序。

目前人类在某些任务上明显优于机器，因此将每项工作外包给机器人是荒谬的。人类很善于从很少的例子中学习。面对一个新的场景，在我们收集大量数据之前，最好的做法是让人类优雅地处理和探索它。在这种情况下，人类要比人工智能有效得多。

人类也有许多复杂的传感器，虽然有些数字传感器相当不错（比如照相机），但机器人在经济实惠的预算下，无法将人类的嗅觉、味觉或触觉复制到接近相同灵敏度的任何地方。例如，一个按摩师仅仅通过触摸就可以知道你在哪里疼痛，但是一台没有足够好的触摸传感器的机器将无法发展出这种直觉。

以人为中心的人工智能的关键要素

对于任何以人为中心的人工智能系统，信任都是关键。要灌输信任，您需要让用户知道在什么情况下系统应该完美工作，以及何时他们应该质疑它的决定。调节自己的行为也是至关重要的。例如，如果一辆自动驾驶汽车更新了更多的数据，并且由于数据显示它更安全而突然开始减速，用户会认为有些事情是错误的，因为它没有达到他们通常的期望。如果行为需要改变，应该逐渐改变，就像人们在学习时逐渐改变自己的行为一样。

任何具有很强的面向人组件的区域都将从以人为中心的人工智能中受益最多。例如，在呼叫中心，人们认为聊天机器人可以取代人工智能，但即使是最好的对话人工智能，在出现错误的情况下也需要人工监控。医疗也是一个大问题。以人为中心的人工智能取代了医生和护士的工作，取代了以机器人为中心的人工智能可以接管诊断工作（只要医生检查过），这将增加医生一天内可以看到的病人数量。它还可以降低诊断错误的发生率。它使医生更有效。

所有这些都归结为识别用户的痛点，并确保系统能够解决这些痛点。人工智能能够解释其决策也非常重要，尤其是在医疗保健领域。这将让医生知道为什么得出结论，检查是否正确，并向患者解释。

以人为中心的人工智能正引导我们以正确的方式发展人工智能。通过专注于解决最终用户的痛点，我们创造了一个人类和人工智能可以共存的环境，提高了生产力，改善了生活水平，并为整个社会带来更多利益。