نماذج ومنصات الذكاء الاصطناعي
إطار هجين بشري-آلي هو المفتاح لإنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر ذكاء
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google
قام باحثون في جامعة كاليفورنيا – إيرفين بإنشاء إطار هجين بشري-آلي يزعمون أنه مفتاح بناء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر ذكاء. وتضمن الدراسة نموذجًا رياضيًا جديدًا يمكن أن يحسن الأداء من خلال الجمع بين التنبؤات والدرجات الثقة البشرية والخوارزمية.
نشرت الدراسة في مجلة الأكاديمية الوطنية للعلوم.
البشر مقابل خوارزميات الآلة
مارك ستيفيرز هو أستاذ علوم认知 في جامعة كاليفورنيا إيرفين وشارك في كتابة الورقة.
“البشر وخوارزميات الآلة لها نقاط قوة وضعف متممة. كل منهما يستخدم مصادر معلومات واستراتيجيات مختلفة للتنبؤ والاتخاذ القرارات”، قال ستيفيرز. “نظهر من خلال التمثيلات التجريبية والتحليلات النظرية أن البشر يمكنهم تحسين تنبؤات الذكاء الاصطناعي حتى عندما تكون دقة البشر أقل قليلاً من دقة الذكاء الاصطناعي – والعكس صحيح. وهذه الدقة أعلى من الجمع بين التنبؤات من شخصين أو خوارزميتين اصطناعيتين”.
اختبر الباحثون الإطار من خلال إجراء تجربة تصنيف الصور حيث عمل المشاركون البشر والخوارزميات الحاسوبية بشكل منفصل لتحديد الصور المضطربة للحيوانات والأشياء اليومية بشكل صحيح. ثم قيم المشاركون البشر الصور حسب ثقتهم في دقة كل تعريف صورة على أنها منخفضة أو متوسطة أو عالية. من ناحية أخرى، أنتج مصنف الآلة درجة متواصلة.
إجراء الاختبارات
أظهرت نتائج التجارب اختلافات كبيرة في مستويات الثقة بين البشر والذكاء الاصطناعي.
بادرياك سميث هو أستاذ عظيم في علوم الحاسوب في جامعة كاليفورنيا إيرفين وشارك في كتابة الورقة.
“في بعض الحالات، كان المشاركون البشر واثقين جدًا من أن صورة معينة تحتوي على كرسي، على سبيل المثال، بينما كان خوارزمية الذكاء الاصطناعي مشوشة حول الصورة”، قال سميث. “وبالمثل، في صور أخرى، كان خوارزمية الذكاء الاصطناعي قادرًا على توفير تسمية واثقة للكائن المعروض، بينما كان المشاركون البشر غير متأكدين من وجود كائن معترف به في الصورة المضطربة”.
استخدم الباحثون إطارهم الجديد لدمج التنبؤات والدرجات الثقة من البشر والذكاء الاصطناعي، وأحرز نموذجهم الهجين أداءً أفضل من التنبؤات البشرية أو الآلية بمفردها.
“في حين أظهرت الأبحاث السابقة فوائد الجمع بين التنبؤات الآلية أو الجمع بين التنبؤات البشرية – ما يسمى “حكمة الحشود” – فإن هذا العمل يفتح اتجاهًا جديدًا في إظهار إمكانات الجمع بين التنبؤات البشرية والآلية، مما يشير إلى نهجًا جديدًا ومحسّنًا للتعاون بين البشر والذكاء الاصطناعي”، واصل سميث.
كان المشروع الجديد المسؤول عن تطوير هذا الإطار منظمًا بواسطة مبادرة إيرفين في الذكاء الاصطناعي والقانون والمجتمع، والتي تسعى إلى تقديم رؤى أعمق حول كيفية تعاون البشر والآلات لإنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر دقة.
شمل البحث أيضًا مؤلفين مشاركين هم هيليودورو تيجادا وغافين كيريجان. هيليودورو هو طالب دراسات عليا في جامعة كاليفورنيا إيرفين في العلوم الإدراكية، وغافين هو طالب دكتوراه في جامعة كاليفورنيا إيرفين في علوم الحاسوب.
