Cadru Hidrid Uman-Mașină Cheie pentru Inteligența Artificială Mai Inteligentă

Cercetătorii de la Universitatea din California – Irvine au creat un cadru hibrid uman-mașină pe care spun că este cheia pentru a construi sisteme de inteligență artificială (IA) mai inteligente. Studiul a implicat un nou model matematic care poate îmbunătăți performanța prin combinarea predicțiilor și a scorurilor de încredere umane și algoritmice.

Studiul a fost publicat în Proceedings of the National Academy of Sciences.

Oamenii vs. Algoritmii Mașinilor

Mark Steyvers este profesor de științe cognitive la UCI și coautor al lucrării.

„Oamenii și algoritmii mașinilor au puncte forte și slabe complementare. Fiecare utilizează surse diferite de informații și strategii pentru a face predicții și decizii”, a spus Steyvers. „Demonstrăm prin demonstrații empirice, precum și prin analize teoretice, că oamenii pot îmbunătăți predicțiile IA, chiar și atunci când acuratețea umană este puțin sub cea a IA – și viceversa. Și această acuratețe este mai mare decât combinarea predicțiilor de la doi indivizi sau doi algoritmi AI.”

Cercetătorii au testat cadrul prin realizarea unui experiment de clasificare a imaginilor, în care participanții umani și algoritmii computerului au lucrat separat pentru a identifica corect imaginile distorsionate ale animalelor și obiectelor de uz casnic. Acestea au fost apoi clasificate de către participanții umani după nivelul de încredere în acuratețea fiecărei identificări a imaginii, ca fiind scăzut, mediu sau ridicat. Pe de altă parte, clasificatorul mașinii a generat un scor continuu.

Realizarea Testelor

Rezultatele experimentelor au demonstrat diferențe semnificative în nivelurile de încredere între oameni și IA.

Padhraic Smyth este profesor cancelar de științe computaționale la UCI și coautor al lucrării.

„În unele cazuri, participanții umani au fost foarte siguri că o anumită imagine conținea un scaun, de exemplu, în timp ce algoritmul IA a fost confuz cu privire la imagine”, a spus Smyth. „La fel, pentru alte imagini, algoritmul IA a putut să ofere cu încredere o etichetă pentru obiectul afișat, în timp ce participanții umani nu au fost siguri dacă imaginea distorsionată conținea vreun obiect recunoscut.”

Cercetătorii au utilizat noul cadru pentru a combina predicțiile și scorurile de încredere de la oameni și IA, iar modelul hibrid a obținut o performanță mai bună decât predicțiile umane sau cele ale mașinii, luate separat.

„În timp ce cercetările anterioare au demonstrat beneficiile combinării predicțiilor mașinilor sau combinării predicțiilor umane – așa-numita „înțelepciune a mulțimii” – această lucrare deschide o nouă direcție în demonstrarea potențialului combinării predicțiilor umane și mașinilor, indicând abordări noi și îmbunătățite pentru colaborarea uman-IA”, a continuat Smyth.

Noul proiect responsabil pentru dezvoltarea acestui cadru a fost organizat de Inițiativa Irvine în IA, Drept și Societate, care are ca scop oferirea unei perspective mai profunde cu privire la modul în care oamenii și mașinile colaborează pentru a crea sisteme de IA mai precise.

Cercetarea a inclus și coautorii Heliodoro Tejada și Gavin Kerrigan. Heliodoro este student masterand în științe cognitive la UCI, iar Kerrigan este student doctorand în științe computaționale la UCI.