मानव-मशीन फ्रेमवर्क स्मार्ट एआई की कुंजी है

कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय – इरविन के शोधकर्ताओं ने एक हाइब्रिड मानव-मशीन फ्रेमवर्क बनाया है जिसे वे स्मार्ट आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) सिस्टम बनाने की कुंजी कहते हैं। अध्ययन में एक नए गणितीय मॉडल का उपयोग किया गया जो मानव और एल्गोरिदमिक भविष्यवाणियों और आत्मविश्वास स्कोर को संयोजित करके प्रदर्शन में सुधार कर सकता है।

अध्ययन नेशनल एकेडमी ऑफ साइंसेज की कार्यवाही में प्रकाशित किया गया था।

मानव बनाम मशीन एल्गोरिदम

मार्क स्टेवर्स यूसीआई प्रोफेसर ऑफ कॉग्निटिव साइंसेज और पेपर के सह-लेखक हैं।

“मानव और मशीन एल्गोरिदम में पूरक ताकत और कमजोरियां होती हैं। प्रत्येक अलग स्रोतों की जानकारी और रणनीतियों का उपयोग करके भविष्यवाणियां और निर्णय लेता है,” स्टेवर्स ने कहा। “हम दिखाते हैं कि मानव एआई की भविष्यवाणियों में सुधार कर सकते हैं, भले ही मानव सटीकता एआई की तुलना में थोड़ी कम हो — और इसके विपरीत। और यह सटीकता दो व्यक्तियों या दो एआई एल्गोरिदम की भविष्यवाणियों को संयोजित करने से अधिक है।”

शोधकर्ताओं ने फ्रेमवर्क का परीक्षण करने के लिए एक छवि वर्गीकरण प्रयोग किया, जहां मानव प्रतिभागी और कंप्यूटर एल्गोरिदम अलग-अलग विकृत चित्रों की पहचान करने के लिए काम करते थे। इन्हें मानव प्रतिभागियों द्वारा उनकी सटीकता में आत्मविश्वास के स्तर के अनुसार कम, मध्यम या उच्च के रूप में वर्गीकृत किया गया था। दूसरी ओर, मशीन वर्गीकरण ने एक निरंतर स्कोर उत्पन्न किया।

परीक्षण करना

प्रयोगों के परिणामों ने मानव और एआई के बीच आत्मविश्वास स्तर में महत्वपूर्ण अंतर दिखाया।

पद्रिक स्मिथ यूसीआई चांसेलर प्रोफेसर ऑफ कंप्यूटर साइंस और पेपर के सह-लेखक हैं।

“कुछ मामलों में, मानव प्रतिभागी काफी आत्मविश्वासी थे कि एक विशिष्ट चित्र में एक कुर्सी थी, जबकि एआई एल्गोरिदम चित्र के बारे में भ्रमित था,” स्मिथ ने कहा। “इसी तरह, अन्य चित्रों के लिए, एआई एल्गोरिदम वस्तु के लिए एक लेबल प्रदान करने में सक्षम था, जबकि मानव प्रतिभागी यह निश्चित नहीं थे कि विकृत चित्र में कोई पहचानने योग्य वस्तु थी या नहीं।”

शोधकर्ताओं ने अपने नए फ्रेमवर्क का उपयोग करके मानव और एआई दोनों से भविष्यवाणियों और आत्मविश्वास स्कोर को संयोजित किया, और हाइब्रिड मॉडल ने मानव या मशीन भविष्यवाणियों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन किया।

“जबकि पिछले शोध ने मशीन भविष्यवाणियों को संयोजित करने या मानव भविष्यवाणियों को संयोजित करने के लाभों को दिखाया है — जिसे ‘भीड़ की बुद्धिमत्ता’ कहा जाता है — यह काम मानव और मशीन भविष्यवाणियों को संयोजित करने की संभावना को प्रदर्शित करने की एक नई दिशा की ओर इशारा करता है, जो मानव-एआई सहयोग के लिए नए और बेहतर दृष्टिकोणों की ओर इशारा करता है,” स्मिथ ने जारी रखा।

इस फ्रेमवर्क को विकसित करने के लिए जिम्मेदार नया परियोजना इरविन इनिशिएटिव इन एआई, लॉ, एंड सोसाइटी द्वारा आयोजित किया गया था, जो मानव और मशीन के बीच सहयोग के तरीकों में गहरी समझ प्रदान करने का लक्ष्य रखता है ताकि अधिक सटीक एआई सिस्टम बनाए जा सकें।

शोध में सह-लेखक हेलियोडोरो तेजादा और गेविन केरिगन भी शामिल थे। हेलियोडोरो यूसीआई में संज्ञानात्मक विज्ञान में स्नातक छात्र है, और केरिगन यूसीआई में कंप्यूटर विज्ञान में पीएचडी छात्र हैं।