人类需要在协作中击败机器人

在他2004年的一本书“团队认知”一章中，研究人员和教育家佛罗里达中央大学的斯蒂芬菲奥雷博士讨论了机器人软件，它允许机器人与其他机器人和人类一起工作。研究人员“致力于整合神经科学，心理学和哲学的理论，以协调激进的具体认知与认知神经科学的传统方法。”然而，随着时间的推移，菲奥雷认识到，合作不仅是机器人需要学习的技能，也是人类不太擅长的技能。

涉及大规模人类系统的决策不能在真空中负责任地进行，必须对其影响进行更广泛的考虑，而不是长期以来认为足够的。这将需要来自不同观点，学科和国籍的各种知识渊博的利益相关者之间的合作，讲不同的语言，以及对世界应如何运作的不同假设。

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根据Fiore最近在“公共利益心理科学”杂志上发表的一篇题为“推进协作解决问题的科学”的文章，“协作解决问题[CPS]是劳动力和社区的基本技能，因为面临许多问题在现代世界中，要求团队将团队成就与团队成员的特殊知识相结合。“

然而，它并没有在任何地方被教授。这就是为什么菲奥雷将自己的职业生涯奉献给“科学团队科学”，以及最近CPS的挑战。

在自然人类行为中出现的2018年的一篇论文中，菲奥雷以及共同作者阿瑟格拉瑟和塞缪尔格里夫写道，合作是“必不可少的，因为有些任务太复杂，一个人无法单独工作。这种趋势正在加速越来越需要解决复杂的环境，社会和公共卫生问题。“然而，我们大多数人都学习了阅读，数学和科学等核心技能，就好像我们会用它们来解决我们自己的问题一样。

似乎在团队中良好运作的能力会自然而然地发生，但事实并非如此。经济合作与发展组织(OECD)的一个分支机构国际学生评估计划(PISA)2015年评估报告发现，大多数国家的协作解决问题技能存在严重不足，甚至与核心内部的得分相关学科。全球平均水平显示，只有35.8%的学生得分达到2级或以上(>最高得分的54%)。相比之下，54.1%在数学上达到了同样的水平。美国的得分稍微好一些，其中43.5%在CPS中达到这一水平，并且排名第13位。

在与Design News的对话中，Fiore描述了两种应对提高协作技能的方法。第一部分探讨哪种工具，特别是软件工具，可能有助于解决人类相互协作的挑战，无论是在传统交互中还是通过机器或通过机器。第二种方法涉及如何教授人类技能，这将提高他们彼此协作的能力，不仅在他们自己的领域(如在科学团队中)，而且在跨学科，语言和文化。

当菲奥雷参与PISA报告时，一个受到很多关注的领域是，为了能够评估某个人的合作能力，他们需要一种方法来评估书面答复。这涉及深入研究计算语言学领域，该领域研究并扩展了计算机与大型书面信息缓存交互的能力。这是一个与工作平行的区域，例如开发用于材料选择的AI工具。

Fiore描述了一个案例研究，其中工程师正在进行海水淡化项目。问题是“工程师没有时间提炼所有的生物学文献来解决这个问题，”菲奥雷说。“那里有太多的信息，我们需要更聪明地帮助人类。”

因此，构建了一个工具来帮助工程师。该系统利用IBM Watson提出问题，将其分解为较小的问题，然后搜索可用的文献并生成描述与该信息的关系的可视化。在案例研究中，它导致了对海水淡化的仿生方法，寻找能够饮用和代谢盐水的某些鸟类。

但是，虽然帮助提供大量知识库的软件代理显然是有用的，但它们无法提供与主题专家交互所有相同的解决问题的好处，更不用说，在线学习钢琴课程可以与直接使用老师。

菲奥雷认为学校需要在协作方面进行更多教学。他提出了一个由三部分组成的议程：正式指导，实践和反馈。今天的许多课程都涉及一定程度的协作实践，虽然通常缺乏正式培训，而现有的反馈往往侧重于团队取得的成果，而不是合作的质量。

在利用团队的不同观点和能力之前，首先要确保团队充分代表所有相关观点似乎是至关重要的。菲奥雷承认，这需要在“问题空间定义练习”中加以解决，这是系统思考的一个重要因素。如果没有这个，就有可能开发出相当于推动气球的解决方案。

Fiore目前正在参与一个项目，其中系统思考和协作都发挥着至关重要的作用。在弗吉尼亚州海洋基金会(VASG)是美国国家科学基金会奖的获得者是要求提供“设计和测试团队的科学训练，将建设沿海海域和河口STEM研究生之间协同工作的能力。”