10、人工智能研究目标与治理结构解析

人工智能研究目标与治理结构解析

1. AI研究目标概述

AI研究目标主要聚焦于两个方面。一是基于AI科学的目标，通过设计、构建和测试基于人类智能的系统，研究智能计算代理，旨在理解人类的感知、认知和运动技能，以构建能匹配或超越人类表现的计算机。二是基于AI工程的创新目标，开展HCAI研究，以开发成功且广泛使用的商业产品和服务。这两个目标都能为社会带来有价值的贡献，可借助设计思维，提升用户体验方法以及控制面板和信息丰富的可视化显示设计的重要性。

开发者常探讨四对设计隐喻：
- 智能代理与超级工具
- 队友与远程机器人
- 有保证的自主性与控制中心
- 社交机器人与主动式电器

成功的设计往往采用组合策略，即让机器自动处理能产生可靠结果的任务，同时让用户保留对他们重要的创造性或安全性选择。例如数码相机，它使用自动化方法选择光圈、快门速度并减少抖动，同时允许用户构图、设置变焦并在满意图像预览时点击拍摄。

社交机器人虽仍是热门目标，但商业成功远不及主动式电器或远程机器人。不过，科学目标激发了许多社交机器人研究者的热情，并引发了广泛的公众兴趣。强大的AI方法包括深度学习、推荐系统、语音识别、图像理解和自然语言处理等。成功的产品通常依赖于将这些AI方法与用户体验设计方法相结合，同时遵循支持人类自我效能、鼓励创造力、明确责任和促进社交联系等原则。

设计隐喻	说明
智能代理与超级工具	智能代理可自动执行特定任务，超级