Se i sistemi di intelligenza artificiale rubare i lavori degli umani or creare nuove opportunità di lavoro, le persone avranno bisogno di lavorare insieme con loro.
In la mia ricerca Uso sensori e computer per monitorare come il cervello stesso elabora il processo decisionale. Insieme a un altro studioso di interfaccia cervello-computer, Riccardo Poli, Ho esaminato un esempio di possibile collaborazione tra uomo e macchina: situazioni in cui la polizia e il personale di sicurezza sono invitati a sorvegliare una determinata persona, o persone, in un ambiente affollato, come un aeroporto.
Sembra una richiesta semplice, ma in realtà è davvero difficile da fare. Un responsabile della sicurezza deve monitorare diverse telecamere di sorveglianza per molte ore al giorno, alla ricerca di sospetti. Compiti ripetitivi come questi incline agli errori umani.
Alcune persone suggeriscono che questi compiti dovrebbero essere automatizzato, poiché le macchine non si annoiano, sono stanche o distratte nel tempo. Tuttavia, gli algoritmi di visione del computer hanno il compito di riconoscere i volti potrebbe anche fare errori. Come la mia ricerca ha trovato, insieme, macchine e umani potrebbe fare molto meglio
Due tipi di intelligenza artificiale
Abbiamo sviluppato due sistemi di intelligenza artificiale che potrebbe aiutare a identificare i volti degli obiettivi in scene affollate. Il primo è un algoritmo di riconoscimento facciale. Analizza le immagini da una telecamera di sicurezza, identifica quali parti delle immagini sono facce e confronta quelle facce con un'immagine della persona ricercata. Quando identifica una corrispondenza, anche questo algoritmo segnala quanto è sicuro di quella decisione.
Il secondo sistema è un'interfaccia cervello-computer che utilizza sensori sul cuoio capelluto di una persona, alla ricerca di attività neurali correlate a fiducia nelle decisioni.
Abbiamo condotto un esperimento con i partecipanti umani 10, mostrando ciascuno di essi le immagini 288 di ambienti interni affollati. Ogni immagine è stata mostrata solo per 300 millisecondi, all'incirca quanto essa attira gli occhi - dopo di che alla persona è stato chiesto di decidere se avevano visto o meno la faccia di una persona in particolare. In media, sono stati in grado di discriminare correttamente tra le immagini con e senza il target nella percentuale 72 delle immagini.
Quando il nostro sistema di intelligenza artificiale completamente autonomo ha eseguito gli stessi compiti, ha classificato correttamente la percentuale 84 delle immagini.
Collaborazione Human-AI
Tutti gli umani e l'algoritmo standalone vedevano le stesse immagini, quindi abbiamo cercato di migliorare il processo decisionale di combinando le azioni di più di uno di loro alla volta.
Per unire più decisioni in una, abbiamo pesato le risposte individuali con la fiducia delle decisioni - la fiducia auto-stimata dell'algoritmo e le misurazioni delle letture del cervello umano, trasformate con un algoritmo di apprendimento automatico. Abbiamo scoperto che un gruppo medio di soli umani, indipendentemente da quanto fosse grande il gruppo, ha fatto meglio del solo umano medio - ma era meno preciso dell'algoritmo da solo.
Tuttavia, i gruppi che includevano almeno cinque persone e l'algoritmo erano statisticamente migliori degli uomini o della macchina da soli.
Mantenere le persone nel circuito
Accoppiare le persone con i computer sta diventando più facile. I programmi software accurati di visione artificiale e di elaborazione delle immagini sono comune negli aeroporti e altre situazioni. I costi sono in calo per i sistemi di consumo che leggono l'attività cerebrale, e loro fornire dati affidabili.
Lavorare insieme può anche aiutare ad affrontare le preoccupazioni sul etica e pregiudizio delle decisioni algoritmiche, così come domande legali sulla responsabilità.
Nel nostro studio, gli umani erano meno precisi dell'intelligenza artificiale. Tuttavia, le interfacce cervello-computer osservavano che le persone erano più sicure delle loro scelte rispetto all'IA. La combinazione di questi fattori ha offerto un utile mix di accuratezza e sicurezza, in cui gli umani di solito hanno influenzato la decisione del gruppo più del sistema automatizzato. Quando non c'è accordo tra umani e intelligenza artificiale, è eticamente più semplice lasciare che siano gli umani a decidere.
Il nostro studio ha trovato un modo in cui le macchine e gli algoritmi non devono - e in realtà non dovrebbero - sostituire gli umani. Piuttosto, possono lavorare insieme alle persone per trovare il meglio di tutti i possibili risultati.
Autore: Davide Valeriani, Ricercatore post-dottorato in Neuroimaging multimodale e apprendimento automatico, Università di Harvard
Questo articolo è ripubblicato da The Conversation sotto una licenza Creative Commons. Leggi il articolo originale.
