当人们寻求释放新的增长潜力时 -- 无论是在商业、科学还是其他方面 -- 他们最大的合作者可能不仅仅是他们网络中的队友或客户，而是一台机器。
尽管人们一直将重点放在人与机器上-加里·卡斯帕罗夫·韦尔苏西姆 (Garry Kasparov versusIBM) 在1990年国际象棋比赛中的深蓝色或沃森计算机 (Watsoncomputer) 在危险中与人类冠军抗衡-最大的进步潜力来自人类与计算机的合作。
事实是，在人与计算机之间的竞争中，计算机获胜。但是人类和计算机的协作是无与伦比的组合。
协作的本质是与他人合作，以超越我们自己的局限性。过去，我们与有血有肉的同事一起做到这一点; 一个是强大的，另一个是弱者。但是，随着机器变得越来越复杂并利用我们的许多技能，它们开始补充和增强我们。
它已经在发生 -- 将来会变得更加普遍。考虑一下与大脑相连的机器，这些机器可以帮助耳聋的人操作机械臂，以便失去四肢的妇女可以养活自己，正如神经科学家最近所显示的那样。
与其担心智能机器会取代我们的工作 -- 或者最终取代我们的位置 -- 我们需要全神贯注于与计算机合作以提高人类绩效的潜力。套用苹果首席执行官史蒂夫·乔布斯 (Steve Jobs) 谈论扩展人类潜力的第一批视频之一，称其为将您的大脑放在自行车上。
我们是笨拙，措手不及的两足动物，人类当然不是最快的生物。秃鹰和猎豹，仅举几例，就击败了我们。但是，把一个人放在自行车上，毫无疑问谁是最快的。人加机器等于无与伦比的性能。脑加智能计算机达到类似的效果。
人机合作充分利用互补优势。西北大学凯洛格管理学院和西北大学复杂系统研究所 (NICO) 的亚当·帕教授说: “使用机器学习在大海捞针是计算机可以帮助我们超越局限的地方。”
他举了食源性芝加哥的例子，它使用计算机和代码在Twitter上搜索与食物中毒有关的推文。从计算机生成的线索中，人类接管以确定是否可能发生食物中毒。结果是在芝加哥进行了额外的餐厅检查，否则就不会发生。
这种合作始于理解人类思维的关键才能并增强这些才能。我们人类不仅仅依靠知识，还依靠我们的直觉和情商。
例如，我们的直觉告诉我们，我们甚至在没有答案之前就知道一些事情。这种信心使我们能够获取深埋在我们内部的信息，甚至依靠我们的知识来遵循我们的直觉。您可以在诸如Jeopardy之类的电视游戏节目中目睹这一点，当参赛者在牢记答案之前按下响应按钮，然后在分配的时间到期之前回忆正确的答案。
计算机无法做到这一点。他们的是一个看似无限的数据需要梳理的经验世界。然而，他们能做的是在不受人类情感或外部偏见干扰的情况下进行分析。通过这种方式，机器可以帮助人类得出结论，使人们以及他们创建的组织更加有效。
最近，AltX的创始合伙人兼首席科学官Thomas Oberlechner举例说明了人机协作如何使投资决策与人们的决策风格、投资偏好、风险承受能力、危机脆弱性、财务价值等更加紧密一致。使用来自心理评估的数据，行为知识被转化为投资决策。
人类不擅长决策，因为我们的注意力转瞬即逝。我们在决策过程中不一定是理性的，我们也不总是知道是什么让我们快乐。人类也有自欺欺人的倾向。例如，我们做出比实际更健康的选择 (饮食和锻炼)，或者在评估风险时，与其他人相比，我们会在开车时发短信时摆姿势。
那么，想象一下，有一台机器在你的肩膀上，帮助解决无数的问题和选择。与智能机器搭配，您将更有效，对自己的危害可能更少-今年将有更多的人死于 “极端自拍照”，而不是鲨鱼袭击-甚至可能更快乐，健康和富裕。
我们想快点做。1996年，当卡斯帕罗夫 (Kasparov) 演奏IBM的《深蓝》 (Deep Blue) 时，大多数观众都在为卡斯帕罗夫 (Kasparov) 获胜而加油。2011年，当沃森 (Watson) 与人类才能作斗争时，大多数观众都支持沃森 (Watson)。
随着计算速度每八个月翻一番，人类很快将不再是最快的计算机。不过，人脑没有被替换的危险。人类拥有计算机无法掌握的创造力。凭借我们的创造力，我们可以改变并适应环境。但是，计算机可以促进这种变化和适应，以提高人类的智力。
在一起，“自行车上的大脑” 伙伴关系可以导致 “人类版本2.0”-加速突破和推进发现。