左下象限促进探索
在这里，个人或系统最适合探索——让他们的思维自由驰骋，发现新的想法或产生新颖的联想。这是创造力、发现和创新的领域，缺乏特定的重点和深厚的知识，因此可以自由地洞察。
假设有一个团队负责构思新产品创意，但他们在该领域几乎没有经验。团队成员可能没有深厚的行业专业知识，但这使他们能够不受既定规范的束缚进行头脑风暴，探索非传统的想法，从而产生潜在的创新。
人工智能已经展现出突破创意界限的非凡能力，以意想不到的方式模仿人类创造力的探索过程。人工智能在创意领域的一个关键优势是它能够快速分析大量数据，找到人类可能无法察觉的复杂模式、相关性和组合。
右下象限建立观察结果
当专注于特定问题时，尽管还没有完全掌握主题，但大脑仍然可以通过保持开放的视角来观察模式和获得见解，客观地评估数据或现象。
例如，尽管市场研究经验有限，但企业领导者如果专注于客户行为，就可以取得丰厚的成果。通过专注于用户互动、反馈和行为，而不做任何先入为主的假设，可以收集有关客户需求和偏好的宝贵见解。
人工智能能够快速分析大型数据集，因此能够识别人类可能无法立即察觉的关键趋势、行为和异常。例如，Netflix 等公司使用人工智能研究用户行为模式并提供量身定制的建议，尽管他们的算法并不是讲故事或电影制作方面的行业专家.
左上象限实现自动化
在这个领域，任务通常是基于丰富的经验和实践自动执行的。当在某个领域拥有广泛的知识时，个人或系统可以高效运作，而无需过度思考或过度专注。在这里，绩效基于根深蒂固的模式和常规行动。
想想经验丰富的打字员。任务的重复性，加上对打字的深入了解，使他们能够快速而自动地完成工作。当一个人在驾驶汽车方面拥有足够的经验时，也会发生同样的现象，这时不需要思考每一个手势和动作，因为它们是自然而然的，不需要将它们智能化。
人工智能系统还会模仿这种自动驾驶模式执行任务，利用通过大规模训练而形成的模式。例如，自动客户服务聊天机器人可以根据它们所接受的大量训练知识来处理重复的询问，因为响应模式是通过对大型数据集进行训练而深深根深蒂固的。
右上象限决定精度
这是专家表现区，在这个区域，对某一主题的掌握与高度集中相结合，需要深刻理解和高度集中才能产生结果。想象一下外科医生进行精细手术——这个象限要求绝对的精确和熟练。
外科医生的例子就是一个很好的例子。由于对解剖学和外科手术有深入的了解，他们在手术过程中手上的每一个动作都需要专注和精确，既要对身体有深入的了解，又要细心注意，以确保手术成功。
人工智能以这种模式运作在诊断领域中非常明显，例如放射学，其中经过大量医学图像数据集训练的人工智能系统可以识别出即使是经验丰富的放射科医生也可能错过的模式。谷歌 DeepMind 用于检测眼部疾病早期迹象的人工智能系统展示了做出准确诊断所需的高度专注和知识。
然而，无论是在探索、观察、自动化还是精准度方面，都存在着局限性，阻碍人工智能完全取代人类智能。
人工智能缺乏指导人类判断的社会和情感维度。它的探索能力受到训练数据的限制，这意味着它无法像人类一样以同样的理解深度或冒险精神探索未知领域。
人工智能的观察缺乏人类理解复杂动态情况的直觉深度，特别是在涉及人类行为、道德或不可预测变量的领域。
虽然人工智能可以有效地处理重复性任务，但人类的监督对于管理异常、复杂决策和自动化之外的情感考虑至关重要。
最后，除了精准度，外科医生还必须适应手术过程中的意外情况，例如无法预见的并发症。人类专家能够在瞬间做出道德决策，并在临床结果和情感关怀之间取得平衡——这是人工智能无法复制的。
人类智能的优势在于它能够无缝地在所有四个认知领域中导航和执行，同时能够根据情况动态地从一种模式切换到另一种模式。这种流畅的适应性使人类比人工智能具有无与伦比的优势，人工智能虽然在每个象限中都非常有效，但通常以更严格和更针对特定任务的方式运行。人类可以整合创造力、模式识别、自动例程和专注的专业知识，而不会像人工智能那样局限于一个认知领域。
与“人类可能不会被人工智能取代，而是被使用人工智能的人取代”这一说法相反，我们不要陷入过于简单的假设，认为如果没有人工智能的协助，人类智能就不再有价值。
人工智能必须支持人类认知的动态特性，同时保持其完整性。
它不仅应该提高人类在特定象限（如探索、观察、自动化或精确度）的表现，还应该识别最需要这些模式的环境，并能够相应地、负责任地在它们之间切换。
简而言之，它必须编码人工智能完整性——不仅仅是智能。
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2024-09-09
2024-09-23
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