Люди и роботы могут улучшить точность, когда они работают вместе

Прочитано: 122 раз(а)
1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (Оценок пока нет)
Loading ... Loading ...


Независимо от того, крадут ли системы искусственного интеллекта рабочие места людей или создают новые рабочие места, люди должны будут работать вместе с ними.

В своих исследованиях я использую датчики и компьютеры для мониторинга того, как сам мозг обрабатывает процесс принятия решений . Вместе с другим исследователем компьютерного интерфейса, Риккардо Поли , я рассмотрел один пример возможного взаимодействия человек-машина — ситуации, когда сотрудники полиции и службы безопасности просят следить за конкретным человеком или людьми в людной среде, такой как как аэропорт.

Это кажется простым запросом, но на самом деле это действительно сложно сделать. Сотрудник службы безопасности должен ежедневно наблюдать за несколькими камерами наблюдения в течение многих часов в поисках подозреваемых. Повторяющиеся задачи, подобные этим, подвержены человеческим ошибкам .

Некоторые люди предполагают, что эти задачи должны быть автоматизированы , поскольку машины не устают, не устают и не отвлекаются со временем. Однако алгоритмы компьютерного зрения, предназначенные для распознавания лиц, также могут ошибаться . Как показало мое исследование, вместе машины и люди могли бы работать намного лучше.

Два типа искусственного интеллекта


Мы разработали две системы искусственного интеллекта, которые могли бы помочь идентифицировать целевые лица в людных сценах. Первый — это алгоритм распознавания лиц. Он анализирует изображения с камеры безопасности , определяет, какие части изображений являются лицами, и сравнивает эти лица с изображением разыскиваемого человека. Когда он идентифицирует совпадение, этот алгоритм также сообщает, насколько он уверен в этом решении.

Вторая система представляет собой интерфейс мозг-компьютер, который использует датчики на коже головы человека для поиска нейронной активности, связанной с уверенностью в принятии решений.

Мы провели эксперимент с 10 участниками-людьми, показав каждому из них 288 снимков переполненных помещений. Каждое изображение показывалось только в течение 300 миллисекунд — примерно столько же времени, сколько требуется, чтобы моргнуть, — после чего человека просили решить, видели ли они лицо конкретного человека. В среднем они смогли правильно различить изображения с целью и без нее на 72 процентах изображений.

Когда наша полностью автономная система ИИ выполняла те же задачи, она правильно классифицировала 84 процента изображений.

Сотрудничество человека и ИИ

Все люди и автономный алгоритм видели одни и те же изображения, поэтому мы стремились улучшить процесс принятия решений, комбинируя действия более чем одного из них одновременно.

Чтобы объединить несколько решений в одно, мы взвешивали индивидуальные ответы по достоверности решений — самооценке алгоритма и измерениям, полученным в результате считываний мозга человека, преобразованных с помощью алгоритма машинного обучения. Мы обнаружили, что средняя группа, состоящая только из людей, независимо от того, насколько велика эта группа, работала лучше, чем один человек в среднем, но была менее точна, чем один алгоритм.

Тем не менее, группы, которые включали как минимум пять человек и алгоритм были статистически значимо лучше, чем люди или машина в одиночку.

Держать людей в курсе

Соединение людей с компьютерами становится проще. Программы точного компьютерного зрения и обработки изображений широко распространены в аэропортах и других ситуациях. Затраты снижаются для потребительских систем, которые считывают активность мозга, и они предоставляют надежные данные .

Совместная работа может также помочь в решении проблем, связанных с этикой и предвзятостью алгоритмических решений, а также в правовых вопросах, касающихся подотчетности.

В нашем исследовании люди были менее точны, чем ИИ. Тем не менее, интерфейс мозг-компьютер заметил, что люди были более уверены в своем выборе, чем ИИ. Объединение этих факторов обеспечило полезную комбинацию точности и уверенности, при которой люди обычно влияли на групповое решение больше, чем автоматизированная система. Когда нет соглашения между людьми и ИИ, этически проще позволить людям решать.

Наше исследование нашло способ, которым машины и алгоритмы не должны — и фактически не должны — заменять людей. Скорее, они могут работать вместе с людьми, чтобы найти лучший из всех возможных результатов.

Люди и роботы могут улучшить точность, когда они работают вместе



Новости партнеров

Загрузка...