ricercatori dell’UCI sviluppano una struttura ibrida uomo-macchina per costruire un’IA più intelligente
I ricercatori dell’UCI sviluppano una struttura ibrida uomo-macchina per costruire un modello di intelligenza artificiale più intelligente utilizza previsioni umane e algoritmiche e punteggi di fiducia per aumentare la precisione
Irvine, California – Dai chatbot che rispondono a domande fiscali agli algoritmi che guidano veicoli autonomi e forniscono diagnosi mediche, l’intelligenza artificiale è alla base di molti aspetti della vita quotidiana. La creazione di sistemi più intelligenti e accurati richiede un approccio ibrido uomo-macchina, secondo i ricercatori dell’Università della California, a Irvine. In uno studio pubblicato questo mese su Proceedings of the National Academy of Sciences [HA1] [BB2] , presentano un nuovo modello matematico in grado di migliorare le prestazioni combinando previsioni umane e algoritmiche e punteggi di confidenza.
“Gli esseri umani e gli algoritmi delle macchine hanno punti di forza e di debolezza complementari. Ognuno utilizza diverse fonti di informazioni e strategie per fare previsioni e decisioni”, ha affermato il coautore Mark Steyvers , professore di scienze cognitive dell’UCI. “Mostriamo attraverso dimostrazioni empiriche e analisi teoriche che gli esseri umani possono migliorare le previsioni dell’IA anche quando la precisione umana è leggermente inferiore [a quella] dell’IA e viceversa. E questa precisione è superiore alla combinazione delle previsioni di due individui o di due algoritmi di intelligenza artificiale”.
Per testare la struttura, i ricercatori hanno condotto un esperimento di classificazione delle immagini in cui partecipanti umani e algoritmi informatici hanno lavorato separatamente per identificare correttamente immagini distorte di animali e oggetti di uso quotidiano: sedie, bottiglie, biciclette, camion. I partecipanti umani hanno classificato la loro fiducia nell’accuratezza di ciascuna identificazione dell’immagine come bassa, media o alta, mentre il classificatore macchina ha generato un punteggio continuo. I risultati hanno mostrato grandi differenze di confidenza tra gli esseri umani e gli algoritmi di intelligenza artificiale tra le immagini.
“In alcuni casi, i partecipanti umani erano abbastanza fiduciosi che una particolare immagine contenesse una sedia, ad esempio, mentre l’algoritmo di intelligenza artificiale era confuso sull’immagine”, ha affermato il coautore Padhraic Smyth , professore di informatica del cancelliere dell’UCI. “Allo stesso modo, per altre immagini, l’algoritmo AI è stato in grado di fornire con sicurezza un’etichetta per l’oggetto mostrato, mentre i partecipanti umani non erano sicuri se l’immagine distorta contenesse un oggetto riconoscibile”.
Quando le previsioni e i punteggi di confidenza di entrambi sono stati combinati utilizzando il nuovo framework bayesiano dei ricercatori, il modello ibrido ha portato a prestazioni migliori rispetto alle previsioni umane o automatiche ottenute da sole.
“Sebbene la ricerca passata abbia dimostrato i vantaggi di combinare le previsioni delle macchine o combinare le previsioni umane – la cosiddetta ‘saggezza delle folle’ – questo lavoro forgia una nuova direzione nel dimostrare il potenziale della combinazione di previsioni umane e macchine, indicando nuove e migliorate approcci alla collaborazione uomo-IA”, ha detto Smyth.
Questo progetto interdisciplinare è stato facilitato dalla Irvine Initiative in AI, Law, and Society . La convergenza delle scienze cognitive – che si concentrano sulla comprensione di come gli esseri umani pensano e si comportano – con l’informatica – in cui vengono prodotte le tecnologie – fornirà ulteriori informazioni su come esseri umani e macchine possono collaborare per costruire sistemi artificialmente intelligenti più accurati, hanno affermato i ricercatori.
Altri coautori includono Heliodoro Tejada, uno studente laureato in scienze cognitive dell’UCI, e Gavin Kerrigan, un dottorato di ricerca dell’UCI. studente in informatica.
Il finanziamento per questo studio è stato fornito dalla National Science Foundation con i numeri di premio 1927245 e 1900644 e dal Centro di ricerca HPI in Machine Learning e Data Science presso UCI.
Informazioni sull’Università della California, Irvine: Fondata nel 1965, l’UCI è il membro più giovane della prestigiosa Association of American Universities ed è classificata tra le prime 10 università pubbliche della nazione da US News & World Report . Il campus ha prodotto cinque premi Nobel ed è noto per i suoi risultati accademici, la ricerca principale, l’innovazione e la mascotte del formichiere. Guidato dal cancelliere Howard Gillman, l’UCI ha più di 36.000 studenti e offre 224 corsi di laurea. Si trova in una delle comunità più sicure ed economicamente vivaci del mondo ed è il più grande datore di lavoro di Orange County, contribuendo con 7 miliardi di dollari all’anno all’economia locale e 8 miliardi di dollari in tutto lo stato.
