智能AuI应该如何的应用，同时HI和AI具有哪些区别？
增强智能(AuI)集成了人类智能(HI)和人工智能(AI)，以利用它们的优势并减轻它们的劣势。与单独的HI和AI方法相比，HI和AI的结合提高了人和机器的能力，并实现了更好的性能。
传统上，人工智能的目标是创造出具有与人类同等智能的先进计算机和机器，例如通过图灵测试。各种人工智能方法，特定的机器学习方法（例如，支持向量机和随机森林）已被应用于在各种应用（例如，数据挖掘和交通信号控制）和部门中执行需要HI的各种任务（例如，分类和回归）（例如，运输、制造和医疗保健）。
自从谷歌的DeepMindAlphaGo在2016年使用深度学习击败了围棋最佳棋手之一的李世石,人工智能领域出现了新的和令人耳目一新的热情，将非智能系统变得智能，智能系统变得更智能，甚至实现比人类更好的智能。随着大数据、物联网、云计算等先进使能技术的出现，人工智能有望在无人驾驶、智能万物等下一代技术中发挥重要作用。
然而，人工智能也有缺点，例如究竟如何做出决策和解释尚不清楚，因此识别和量化结果错误以及排除故障具有挑战性。错误的根本原因可能是训练数据不足、配置不当等。
想象一下在医学诊断中做出的生死决定，人工智能做出的不透明决定在很大程度上是不可接受的。HI和AI的融合也意味着AI的传统缺点被继承到AuI上。
例如，AI架构的复杂性、运行AI的专用硬件需求，以及提高AI算法能效和速度的需求,因此，AI的缺点对AuI的影响需要进行彻底的调查。
HI和AI在学习知识、决策和执行任务的能力方面各有优势和劣势，HI具有更高的学习知识的能力。首先，HI在高噪声环境下实现了更高的学习能力，当语音混合口音、充满语义或在嘈杂环境下进行时，与听写软件相比，速记员显示出更高的准确率。
HI实现了更高的学习能力，基于不可量化的信息和情况做出直觉决策,第三，HI在可能缺乏训练数据和经验的情况下，实现了基于任意信息和情况的更高学习能力。
AI的质量在很大程度上取决于训练数据集的质量，训练数据集必须正确标记、完整、无偏见且不与测试数据集重叠。此外，收集个人信息（例如，医疗信息）可能具有挑战性，因此可能存在不足和不完整的数据集。
在大数据时代处理由范围广泛的实体产生的海量数据，以及概率和分析任务尽管工作时间长、速度快，但工作仍以一致和高效的方式进行，记忆和计算技能都是人类的左脑能力。换句话说，AI拥有人类更高的左脑能力，HI拥有人类更高的右脑能力。
在HI-AI方法中，HI是为AI决策引擎提供输入的起点，这有助于提高系统的上下文感知和正确性。在没有明确编程的情况下，人工智能使用人类和传感器提供的实时私人信息来生成本地决策。
由于HI可能不一致并受到偏见的影响，因此可以使用推理标准的人类可解释性来排除偏见，例如种族主义,人工输入主要分为三种类型。首先，在执行不同难度级别的认知任务时，基于脑电图(EEG)和功能性近红外光谱(fNIRS)信号测量大脑活动的变化。然而，这种技术需要将人拴在电线上，这很不方便。
其次，从身体传感器接收的测量值，例如提供心率和皮肤温度的MicrosoftBand[参考资料]。此外，HI还提供标记数据和特征以及人类反馈，用于训练AI。第三，使普通个人能够提供信息的众包。
其次，在AI-HI方法中，人工智能作为生成知识的起点，并作为决策引擎为人类提供输入或指导,这有助于提高人为决策的正确性。这使人类能够在没有社交互动的情况下，在复杂场景中减少工作量，从而在彼此之间学习和交换隐性知识。
这种方法认为人类更可靠,可以将最终决定提供给AI以进一步增,例如，人工智能用于在外科手术期间为医生提供建议。
增强智能(AuI)结合了人类智能(HI)和人工智能(AI)，以获取两种智能的优势，同时弥补彼此的不足。
AuI中主要有三个模型：a) HI-AI模型使HI能够作为训练AI的输入；b) AI-HI模型使AI能够作为输入来增强HI；c)组合的HI和AI模型使HI和AI能够同时根据HI和AI输入做出决策。
目前，AuI处于起步阶段，因此可以进行更多调查以了解其全部潜力并探索其实际应用.AuI中流行的AI方法包括深度神经网络和卷积神经网络,AuI的特征示例包括评估HI和AI决策的置信度、对人类感知进行建模以及根据工作量调整人类和机器的参与。
