Hibridno ogrodje človek-stroj, ključ do pametnejše umetne inteligence

Raziskovalci na Univerzi v Kaliforniji – Irvine so ustvarili hibridni okvir človek-stroj, za katerega pravijo, da je ključen za gradnjo pametnejših sistemov umetne inteligence (AI). Študija je vključevala nov matematični model, ki lahko izboljša učinkovitost s kombinacijo človeških in algoritemskih napovedi ter rezultatov zaupanja. 

Študija je bila objavljena leta 2006. \ T Zbornik National Academy of Sciences. 

Ljudje proti strojnim algoritmom

Mark Steyvers je profesor kognitivnih znanosti UCI in soavtor prispevka.

»Ljudje in strojni algoritmi imajo komplementarne prednosti in slabosti. Vsak uporablja različne vire informacij in strategije za napovedi in odločitve,« je dejal Steyvers. »Z empiričnimi demonstracijami in teoretičnimi analizami smo pokazali, da lahko ljudje izboljšajo napovedi umetne inteligence, tudi če je človeška natančnost nekoliko nižja od umetne inteligence – in obratno. In ta natančnost je višja od združevanja napovedi dveh posameznikov ali dveh algoritmov AI.« 

Raziskovalci so preizkusili okvir tako, da so izvedli poskus klasifikacije slik, kjer so človeški udeleženci in računalniški algoritmi delali ločeno, da bi pravilno prepoznali popačene slike živali in vsakdanjih predmetov. Človeški udeleženci so jih nato razvrstili glede na njihovo zaupanje v natančnost identifikacije vsake slike kot nizko, srednjo ali visoko. Po drugi strani pa je strojni klasifikator ustvaril neprekinjen rezultat. 

Izvajanje testov

Rezultati poskusov so pokazali pomembne razlike v stopnjah zaupanja med ljudmi in umetno inteligenco.

Padhraic Smyth je rektor UCI, profesor računalništva in soavtor prispevka. 

"V nekaterih primerih so bili človeški udeleženci precej prepričani, da določena slika vsebuje na primer stol, medtem ko je bil algoritem AI zmeden glede slike," je dejal Smyth. "Podobno je za druge slike algoritem umetne inteligence lahko samozavestno zagotovil oznako za prikazani predmet, medtem ko človeški udeleženci niso bili prepričani, ali popačena slika vsebuje kakršen koli prepoznaven predmet." 

Raziskovalci so uporabili svoj novi okvir za združevanje napovedi in rezultatov zaupanja tako ljudi kot umetne inteligence, hibridni model pa je dosegel boljšo učinkovitost kot samo človeške ali strojne napovedi. 

»Medtem ko so pretekle raziskave pokazale prednosti združevanja strojnih napovedi ali kombiniranja človeških napovedi – tako imenovana 'modrost množic' — to delo kuje novo smer pri prikazovanju potenciala združevanja človeških in strojnih napovedi ter kaže na nove in izboljšane pristopi k sodelovanju med človekom in umetno inteligenco,« je nadaljeval Smyth. 

Nov projekt, ki je odgovoren za razvoj tega okvira, je organizirala Irvine Initiative in AI, Law, and Society, ki želi zagotoviti globlji vpogled v to, kako ljudje in stroji sodelujejo pri ustvarjanju natančnejših sistemov AI. 

V raziskavo sta bila vključena tudi soavtorja Heliodoro Tejada in Gavin Kerrigan. Heliodoro je podiplomski študent kognitivnih znanosti UCI, Kerrigan pa doktorat znanosti UCI. študent računalništva.