Ob künstliche Intelligenzsysteme Menschen Jobs stehlen or neue Arbeitsmöglichkeiten schaffenLeute müssen zusammenarbeiten mit ihnen.

In meine Nachforschung Ich benutze Sensoren und Computer, um zu überwachen, wie das Gehirn selbst Entscheidungen trifft. Zusammen mit einem anderen Hirn-Computer-Interface-Gelehrten, Riccardo PoliIch habe ein Beispiel für eine mögliche Mensch-Maschine-Zusammenarbeit betrachtet - Situationen, in denen Polizei und Sicherheitspersonal gebeten werden, in einer überfüllten Umgebung wie einem Flughafen nach einer bestimmten Person oder nach Personen Ausschau zu halten.

Es scheint eine unkomplizierte Anfrage zu sein, aber es ist wirklich schwer zu tun. Ein Sicherheitsbeauftragter muss täglich mehrere Überwachungskameras für viele Stunden überwachen und nach Verdächtigen suchen. Solche sich wiederholenden Aufgaben sind anfällig für menschliche Fehler.

Einige Leute schlagen vor, diese Aufgaben sollten automatisiert werden, da Maschinen im Laufe der Zeit nicht gelangweilt, müde oder abgelenkt werden. Computer-Vision-Algorithmen haben jedoch die Aufgabe, Gesichter zu erkennen könnte auch fehler machen. Wie meine Forschung herausgefunden hat, zusammen, Maschinen und Menschen könnte viel besser machen.

Zwei Arten künstlicher Intelligenz

Wir haben entwickelte zwei KI-Systeme das könnte helfen, Zielgesichter in überfüllten Szenen zu identifizieren. Der erste ist ein Gesichtserkennungsalgorithmus. Es analysiert Bilder von einer Überwachungskamera, identifiziert, welche Teile der Bilder Gesichter sind, und vergleicht diese Gesichter mit einem Bild der gesuchten Person. Wenn es eine Übereinstimmung identifiziert, wird dieser Algorithmus ebenfalls verwendet meldet wie sicher es ist dieser Entscheidung.

Das zweite System ist eine Gehirn-Computer-Schnittstelle, die Sensoren auf der Kopfhaut einer Person verwendet, um nach neuronalen Aktivitäten zu suchen Vertrauen in Entscheidungen.

Wir haben ein Experiment mit menschlichen 10-Teilnehmern durchgeführt und dabei jeweils 288-Bilder von überfüllten Innenräumen gezeigt. Jedes Bild wurde nur für 300 Millisekunden angezeigt - ungefähr so ​​lange wie es ist braucht ein Auge, um zu blinken - Danach sollte die Person entscheiden, ob sie das Gesicht einer bestimmten Person gesehen hat oder nicht. Im Durchschnitt konnten sie in 72-Prozent der Bilder korrekt zwischen Bildern mit und ohne Ziel unterscheiden.

Wenn unser völlig autonomes KI-System die gleichen Aufgaben ausführte, klassifizierte es 84 Prozent der Bilder korrekt.

Mensch-KI-Kollaboration

Alle Menschen und der Standalone-Algorithmus sahen die gleichen Bilder, daher wollten wir die Entscheidungsfindung durch verbessern Kombinieren der Aktionen von mehr als einem von ihnen zu einer Zeit.

Um mehrere Entscheidungen zu einer zusammenzufassen, haben wir die einzelnen Antworten nach dem Entscheidungsvertrauen gewichtet - dem selbstgeschätzten Vertrauen des Algorithmus und den mit einem maschinellen Lernalgorithmus transformierten Messungen aus den Gehirnwerten des Menschen. Wir fanden heraus, dass eine durchschnittliche Gruppe von Menschen, unabhängig davon, wie groß die Gruppe war, besser abschnitt als der durchschnittliche Mensch allein - aber weniger genau als der Algorithmus allein.

Gruppen mit mindestens fünf Personen und dem Algorithmus waren jedoch statistisch signifikant besser als Menschen oder Maschinen allein.

Menschen auf dem Laufenden halten

Das Koppeln von Personen mit Computern wird immer einfacher. Genaue Computer Vision und Bildverarbeitungssoftware sind auf Flughäfen üblich und andere Situationen. Die Kosten für Verbrauchersysteme, die die Gehirnaktivität lesen, sinken und sie zuverlässige Daten liefern.

Die Zusammenarbeit kann auch dazu beitragen, Bedenken in Bezug auf die Ethik und Verzerrung algorithmischer Entscheidungen, sowie Rechtsfragen über die Rechenschaftspflicht.

In unserer Studie waren die Menschen weniger genau als die KI. Die Gehirn-Computer-Schnittstellen stellten jedoch fest, dass die Menschen bei ihren Entscheidungen sicherer waren als die KI. Die Kombination dieser Faktoren bot eine nützliche Mischung aus Genauigkeit und Vertrauen, bei der Menschen die Gruppenentscheidung in der Regel stärker beeinflussten als das automatisierte System. Wenn es keine Übereinstimmung zwischen Menschen und KI gibt, ist es ethisch einfacher, Menschen entscheiden zu lassen.

Unsere Studie hat einen Weg gefunden, auf dem Maschinen und Algorithmen den Menschen nicht ersetzen müssen und sollten. Vielmehr können sie mit Menschen zusammenarbeiten, um das bestmögliche Ergebnis zu erzielen.

Autor: Davide Valeriani, Postdoktorand im Bereich multimodales Neuroimaging und maschinelles Lernen, Harvard University

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