Hibridinis žmogaus-mašinos sistemos raktas į protingesnį dirbtinį intelektą

Kalifornijos universiteto Irvine mokslininkai sukūrė hibridinę žmogaus ir mašinos sistemą, kuri, jų teigimu, yra labai svarbi kuriant pažangesnes dirbtinio intelekto (AI) sistemas. Tyrime buvo naudojamas naujas matematinis modelis, kuris gali pagerinti našumą derinant žmogaus ir algoritmines prognozes bei pasitikėjimo balus. 

Tyrimas buvo paskelbtas Bylos Nacionalinės mokslų akademijos. 

Žmonės prieš mašiną algoritmai

Markas Steyversas yra UCI kognityvinių mokslų profesorius ir šio straipsnio bendraautoris.

„Žmonės ir mašinų algoritmai turi vienas kitą papildančių stipriųjų ir silpnųjų pusių. Kiekvienas iš jų naudoja skirtingus informacijos šaltinius ir strategijas, kad galėtų prognozuoti ir priimti sprendimus“, - sakė Steyvers. „Empiriniais demonstracijomis ir teorinėmis analizėmis parodome, kad žmonės gali pagerinti DI prognozes net tada, kai žmogaus tikslumas yra šiek tiek mažesnis nei DI, ir atvirkščiai. Ir šis tikslumas yra didesnis nei derinant dviejų asmenų ar dviejų AI algoritmų prognozes. 

Tyrėjai išbandė sistemą atlikdami vaizdų klasifikavimo eksperimentą, kuriame žmonės ir kompiuteriniai algoritmai dirbo atskirai, kad teisingai nustatytų iškraipytus gyvūnų ir kasdienių daiktų paveikslėlius. Tada žmonės juos įvertino pagal savo pasitikėjimą kiekvieno vaizdo identifikavimo tikslumu: mažu, vidutiniu ar dideliu. Kita vertus, mašinų klasifikatorius generavo nuolatinį balą. 

Testų atlikimas

Eksperimentų rezultatai parodė reikšmingus pasitikėjimo lygių skirtumus tarp žmonių ir AI.

Padhraic Smyth yra UCI kancleris kompiuterių mokslo profesorius ir šio straipsnio bendraautoris. 

„Kai kuriais atvejais žmonės buvo gana įsitikinę, kad, pavyzdžiui, tam tikroje nuotraukoje yra kėdė, o AI algoritmas buvo supainiotas dėl vaizdo“, - sakė Smythas. „Panašiai ir kitų vaizdų atveju AI algoritmas galėjo užtikrintai pažymėti rodomo objekto etiketę, o žmonės nebuvo tikri, ar iškraipytoje nuotraukoje yra atpažįstamo objekto. 

Tyrėjai naudojo savo naują sistemą, kad sujungtų prognozes ir pasitikėjimo balus iš žmonių ir AI, o hibridinis modelis pasiekė geresnį našumą nei vien žmonių ar mašinų prognozės. 

„Nors ankstesni tyrimai parodė mašininių prognozių derinimo arba žmonių prognozių derinimo naudą (vadinamąją „minios išmintį“), šis darbas sukuria naują kryptį, rodydamas žmogaus ir mašinos prognozių derinimo potencialą, nurodydamas naujus ir patobulintus. požiūris į žmogaus ir AI bendradarbiavimą“, – tęsė Smythas. 

Naują projektą, atsakingą už šios sistemos kūrimą, organizavo Irvine iniciatyva AI, teisės ir visuomenės srityse, kurios tikslas – suteikti gilesnės informacijos apie tai, kaip žmonės ir mašinos bendradarbiauja kuriant tikslesnes AI sistemas. 

Tyrime taip pat dalyvavo bendraautoriai Heliodoro Tejada ir Gavinas Kerriganas. Heliodoro yra UCI kognityvinių mokslų magistrantas, o Kerrigan yra UCI daktaro laipsnis. informatikos studentas.