Los seres humanos y las máquinas pueden mejorar la precisión cuando trabajan juntos

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Si los sistemas de inteligencia artificial robar los trabajos de los humanos or crear nuevas oportunidades de trabajo, la gente necesitará trabajar juntos con ellos.

In mi investigación Uso sensores y computadoras para monitorear cómo el cerebro mismo procesa la toma de decisiones. Junto con otro erudito de interfaz cerebro-computadora, Riccardo PoliObservé un ejemplo de posible colaboración hombre-máquina: situaciones en las que se le pide a la policía y al personal de seguridad que vigilen a una persona en particular, en un entorno abarrotado, como un aeropuerto.

Parece una solicitud directa, pero en realidad es muy difícil de hacer. Un oficial de seguridad tiene que vigilar varias cámaras de vigilancia durante muchas horas todos los días, en busca de sospechosos. Tareas repetitivas como estas son propenso a los errores humanos.

Algunas personas sugieren que estas tareas deberían ser automatizado, ya que las máquinas no se aburren, cansan o distraen con el tiempo. Sin embargo, los algoritmos de visión de computadora encargados de reconocer caras También podría cometer errores.. Como mi investigación ha encontrado, Juntos, máquinas y humanos. podría hacer mucho mejor

Dos tipos de inteligencia artificial.

Tenemos Desarrollé dos sistemas de IA. Eso podría ayudar a identificar caras objetivo en escenas abarrotadas. El primero es un algoritmo de reconocimiento facial. Analiza imágenes de una cámara de seguridad, identifica qué partes de las imágenes son caras y compara esas caras con una imagen de la persona que se busca. Cuando identifica una coincidencia, este algoritmo también informa de lo seguro que es de esa decisión.

El segundo sistema es una interfaz cerebro-computadora que usa sensores en el cuero cabelludo de una persona, buscando actividad neuronal relacionada con confianza en las decisiones.

Llevamos a cabo un experimento con participantes humanos 10, mostrando a cada uno de ellos imágenes 288 de ambientes interiores abarrotados. Cada imagen se mostró solo por milisegundos 300, aproximadamente mientras toma un ojo para parpadear - después de lo cual se le pidió a la persona que decidiera si había visto o no la cara de una persona en particular. En promedio, pudieron discriminar correctamente entre imágenes con y sin el objetivo en 72 por ciento de las imágenes.

Cuando nuestro sistema de IA completamente autónomo realizó las mismas tareas, clasificó correctamente el porcentaje de 84 de las imágenes.

Colaboración humano-IA

Todos los humanos y el algoritmo independiente veían las mismas imágenes, por lo que buscamos mejorar la toma de decisiones de Combinando las acciones de más de uno. de ellos a la vez.

Para fusionar varias decisiones en una sola, ponderamos las respuestas individuales por la confianza en la decisión: la confianza autoestimada del algoritmo y las mediciones de las lecturas cerebrales de los humanos, transformadas con un algoritmo de aprendizaje automático. Descubrimos que un grupo promedio de humanos, independientemente de cuán grande fuera el grupo, lo hizo mejor que el humano promedio solo, pero fue menos preciso que el algoritmo solo.

Sin embargo, los grupos que incluyeron al menos cinco personas y el algoritmo fueron estadísticamente significativamente mejores que los humanos o la máquina solo.

Mantener a la gente en el bucle

Emparejar personas con computadoras es cada vez más fácil. Los programas de software de visión por ordenador y de procesamiento de imágenes son común en los aeropuertos y otras situaciones. Los costos están bajando para los sistemas de consumo que leen la actividad cerebral, y proporcionar datos confiables.

Trabajar juntos también puede ayudar a abordar las preocupaciones sobre la Ética y sesgo de las decisiones algorítmicas., así como preguntas legales sobre la rendición de cuentas.

En nuestro estudio, los humanos eran menos precisos que la IA. Sin embargo, las interfaces cerebro-computadora observaron que las personas tenían más confianza en sus elecciones que la IA. La combinación de esos factores ofrecía una combinación útil de precisión y confianza, en la que los humanos generalmente influyen en la decisión del grupo más que el sistema automatizado. Cuando no hay acuerdo entre los humanos y la IA, es éticamente más simple dejar que los humanos decidan.

Nuestro estudio ha encontrado una forma en que las máquinas y los algoritmos no tienen que, y de hecho no deberían, reemplazar a los humanos. Más bien, pueden trabajar junto con personas para encontrar el mejor de todos los resultados posibles.La conversación

Escrito por: Davide Valeriani, Investigador Postdoctoral en Neuroimagen Multimodal y Aprendizaje Automático, La Universidad de Harvard

Este artículo se republica de La conversación bajo una licencia Creative Commons. Leer el articulo original.

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