Ya sea que los sistemas de inteligencia artificial roben el trabajo de los humanos o creen nuevas oportunidades laborales, la gente tendrá que trabajar junto con ellos.

En mi investigación, utilizo sensores y computadoras para monitorear cómo el cerebro mismo procesa la toma de decisiones. Junto con otro estudioso de la interfaz cerebro-computadora, Riccardo Poli, Miré un ejemplo de posible colaboración humano-máquina:situaciones en las que se pide a la policía y al personal de seguridad que estén atentos a una persona en particular, o personas, en un ambiente lleno de gente, como un aeropuerto.

Parece una solicitud sencilla, pero en realidad es muy difícil de hacer. Un oficial de seguridad tiene que monitorear varias cámaras de vigilancia durante muchas horas todos los días, buscando sospechosos. Las tareas repetitivas como estas son propensas a errores humanos.

Algunas personas sugieren que estas tareas deben automatizarse, como las maquinas no se aburren, cansado o distraído con el tiempo. Sin embargo, Los algoritmos de visión por computadora encargados de reconocer rostros también podrían cometer errores. Como ha encontrado mi investigación, juntos, las máquinas y los humanos podrían hacerlo mucho mejor.

Dos tipos de inteligencia artificial

Hemos desarrollado dos sistemas de inteligencia artificial que podrían ayudar a identificar las caras de los objetivos en escenas abarrotadas. El primero es un algoritmo de reconocimiento facial. Analiza imágenes de una cámara de seguridad, identifica qué partes de las imágenes son rostros y compara esos rostros con una imagen de la persona que se busca. Cuando identifica una coincidencia, este algoritmo también informa qué tan seguro está de esa decisión.

El segundo sistema es una interfaz cerebro-computadora que usa sensores en el cuero cabelludo de una persona, buscando actividad neuronal relacionada con la confianza en las decisiones.

Realizamos un experimento con 10 participantes humanos, mostrando cada una de ellas 288 imágenes de ambientes interiores abarrotados. Cada imagen se mostró durante solo 300 milisegundos, aproximadamente el tiempo que tarda un ojo en parpadear, después de lo cual se le pidió a la persona que decidiera si había visto o no la cara de una persona en particular. De media, pudieron discriminar correctamente entre imágenes con y sin el objetivo en el 72 por ciento de las imágenes.

Cuando nuestro sistema de IA completamente autónomo realizó las mismas tareas, clasificó correctamente el 84 por ciento de las imágenes.

Colaboración humano-IA

Todos los humanos y el algoritmo independiente estaban viendo las mismas imágenes, por eso buscamos mejorar la toma de decisiones combinando las acciones de más de uno a la vez.

Para fusionar varias decisiones en una, ponderamos las respuestas individuales por la confianza en la decisión:la confianza autoestimada del algoritmo, y las mediciones de las lecturas del cerebro de los humanos, transformado con un algoritmo de aprendizaje automático. Descubrimos que un grupo promedio de solo humanos, independientemente del tamaño del grupo, lo hizo mejor que el humano promedio solo, pero fue menos preciso que el algoritmo solo.

Sin embargo, los grupos que incluían al menos cinco personas y el algoritmo eran estadísticamente significativamente mejores que los humanos o las máquinas por sí solas.

Mantener a la gente al tanto

Emparejar personas con computadoras es cada vez más fácil. Los programas de software de procesamiento de imágenes y visión por computadora precisos son comunes en los aeropuertos y otras situaciones. Los costos están bajando para los sistemas de consumo que leen la actividad cerebral, y proporcionan datos fiables.

Trabajar juntos también puede ayudar a abordar las preocupaciones sobre la ética y el sesgo de las decisiones algorítmicas, así como cuestiones legales sobre responsabilidad.

En nuestro estudio, los humanos eran menos precisos que la IA. Sin embargo, las interfaces cerebro-computadora observaron que las personas tenían más confianza en sus elecciones que la IA. La combinación de esos factores ofreció una combinación útil de precisión y confianza, en el que los humanos suelen influir en la decisión del grupo más que el sistema automatizado. Cuando no hay acuerdo entre humanos e IA, Es éticamente más sencillo dejar que los humanos decidan.

Nuestro estudio ha encontrado una forma en la que las máquinas y los algoritmos no tienen que, y de hecho no deberían, reemplazar a los humanos. Bastante, pueden trabajar junto con las personas para encontrar el mejor de todos los resultados posibles.

Este artículo se ha vuelto a publicar de The Conversation con una licencia de Creative Commons. Lea el artículo original.