请注意，麻省理工***高等教育教授Our Own Robot的作者David Mindell表示，这种混合决策比单独使用人工智能可以产生更好的结果。只有一个问题。当人类和半智能系统尝试协同工作时，情况不会总是变得更好。

　　1人作为机器人的后援，并在机器人达到其容量极限时接管

　　许多工作流程已通过这种方式进行了重新设计。例如，在自动呼叫中心中，语言理解系统会尝试处理呼叫者的查询，并且仅在出现技术混乱的情况下才默认成为操作员。

　　优步事故是可能发生问题的极端例子。根据斯坦福大学的一项研究，人类驾驶员至少需要6秒钟才能恢复意识并重新获得控制。但是，即使有足够的时间使人恢复注意力，进入特定情况的人也可能会看到与机器不同的东西，从而使切换远非无缝。

　　“我们需要在软件系统和人员之间协同工作。这是一个非常困难的问题，” Sikka说。语言的使用突出了困难。 Sikka补充说，人类只能使用很少的焊接机器人词汇来向工业机器人传达含义。对kuka机器人的一般理解是将扬声器和听众之间的焊接机器人联系起来，这是对这些词的含义的投资。他补充说，计算机科学家尚未研究如何在机器上建立共识。

　　2使精细的任务始终依赖于人

　　即使自动化系统已准备就绪并且任务本身可以完全完成，诸如军事之类的敏感任务仍会移交给人类。

　　军用无人机，通常是数千英里以外的人类“飞行员”，需要对射击目标做出决定。移民局使用另一种面部识别系统来帮助识别可疑旅客。两者都显示了人工智能如何在不控制人类的情况下提高人类的效率。

　　对无人机等半自动武器的评估之一是，将其转变为全自动系统没有技术障碍。您可以快速更改当前的步骤和安全措施。

　　面向未来：人类与机器人共存的三种理想方式照片：军方正准备发射无人机
 

　　根据加州大学伯克利分校的人工智能教授斯图尔特·拉塞尔（Stuart Russell）的说法，在国家紧急情况下解救无人机操作员是一个简单而容易的步骤，这将导致机器人武器时代的到来。我的决定。当杀人时，“我不能说技术本身只能防御性地和人为地控制。不是。”他说。

　　三种利用AI的“人流”系统

　　机器人无法完全独立地处理任务，但是它们被用作人类决策的辅助工具。压缩数据以提出建议并指导人们采取下一步行动的算法正在逐渐渗透到日常生活中。

　　但是，该算法仅与要训练的数据一样好，不适合处理新情况。需要信任这些系统的人通常也需要信任这些系统。

　　Shank指出了算法在棒球运动中的作用。分析每个击球手的优势和劣势为团队的传统主义者提供了新的途径。他说，这些计算机辅助决策的结果终可能比纯人工分析的决策更糟糕。

　　旧金山Uber驾驶员使用的应用程序中的错误将其发送到了机场货运站，而不是客运站。技术作家蒂姆·奥莱利（Tim O'Reilly）说：“人们有时会盲目地跟随机器，有时会“保持机器状态，看起来不正确”。像许多其他技术一样，人们会适应。”

　　这些可能是相对无害的工业机器人。在Kuka机器人中，焊接机器人几乎没有受到损坏，因为它会误导机器引入的Kuka机器人。但是，如果赌注很高，该怎么办？

　　智能技术正在发展，但是人类可以理解这个想法吗？

　　IBM将医疗诊断视为Watson的主要目标之一。初创建该系统是为了赢得电视游戏节目，然后将其转换为更通用的“认知”系统。

　　此类系统是专为专业人士做出终决定而设计的。 IBM声称，人类始终拥有终决定权。但是，医生超越计算机提供的建议有多容易？根据定义，计算机可以分析更多可比较的情况，并且具有比其更多的数据。

　　考虑到保险和其他财务影响，可能很难拒绝技术。努尔巴赫什说：“医师能够感觉到系统的合规性。”简而言之，他们尚未做出决定，也无法做出决定。”

　　在1980年代，当人工智能领域被“***系统”所主导时，出现了类似的关注，现在的目的是通过“决策树”引导人类用户在所有情况下都能找到正确的答案。事实证明，很难预测使现实世界决策复杂化的所有意外因素。

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