Vamos trabalhar juntos. Crédito:Olena Yakobchuk / Shutterstock.com
Quer os sistemas de inteligência artificial roubem empregos humanos ou criem novas oportunidades de trabalho, as pessoas precisarão trabalhar junto com eles.
Em minha pesquisa, uso sensores e computadores para monitorar como o próprio cérebro processa a tomada de decisões. Junto com outro estudioso da interface cérebro-computador, Riccardo Poli, Eu olhei para um exemplo de possível colaboração homem-máquina - situações em que a polícia e a equipe de segurança são solicitadas a vigiar uma determinada pessoa, ou pessoas, em um ambiente lotado, como um aeroporto.
Parece um pedido direto, mas é realmente muito difícil de fazer. Um oficial de segurança deve monitorar várias câmeras de vigilância por muitas horas todos os dias, procurando suspeitos. Tarefas repetitivas como essas estão sujeitas a erros humanos.
Algumas pessoas sugerem que essas tarefas devem ser automatizadas, já que as máquinas não ficam entediadas, cansado ou distraído com o tempo. Contudo, algoritmos de visão computacional com a tarefa de reconhecer rostos também podem cometer erros. Como minha pesquisa descobriu, juntos, máquinas e humanos poderiam fazer muito melhor.
Dois tipos de inteligência artificial
Desenvolvemos dois sistemas de IA que podem ajudar a identificar rostos-alvo em cenas lotadas. O primeiro é um algoritmo de reconhecimento facial. Ele analisa as imagens de uma câmera de segurança, identifica quais partes das imagens são rostos e compara esses rostos com uma imagem da pessoa que é procurada. Quando identifica uma correspondência, este algoritmo também relata como ele está seguro dessa decisão.
Pessoas e computadores foram solicitados a olhar para imagens como esta brevemente e, em seguida, identificar se haviam visto um rosto específico. Crédito:dados ChokePoint, NICTA
O segundo sistema é uma interface cérebro-computador que usa sensores no couro cabeludo de uma pessoa, procurando por atividade neural relacionada à confiança nas decisões.
Conduzimos um experimento com 10 participantes humanos, mostrando a cada um deles 288 fotos de ambientes internos lotados. Cada imagem foi mostrada por apenas 300 milissegundos - o tempo que leva um olho para piscar - após o que a pessoa foi solicitada a decidir se viu ou não o rosto de uma pessoa em particular. Na média, eles foram capazes de discriminar corretamente entre as imagens com e sem o alvo em 72 por cento das imagens.
Quando nosso sistema de IA totalmente autônomo executou as mesmas tarefas, classificou corretamente 84% das imagens.
Colaboração Human-AI
Todos os humanos e o algoritmo autônomo estavam vendo as mesmas imagens, por isso, buscamos melhorar a tomada de decisão combinando as ações de mais de um ao mesmo tempo.
Para fundir várias decisões em uma, ponderamos as respostas individuais pela confiança na decisão - a confiança autoestimada do algoritmo, e as medições das leituras do cérebro dos humanos, transformado com um algoritmo de aprendizado de máquina. Descobrimos que um grupo médio de apenas humanos, independentemente do tamanho do grupo, foi melhor do que o humano médio sozinho - mas foi menos preciso do que o algoritmo sozinho.
Fatorando as decisões dos humanos, e nível de confiança nessas escolhas, junto com julgamentos algorítmicos, produz um resultado mais preciso do que as pessoas ou máquinas podem fornecer de forma independente. Crédito:Davide Valeriani e Eleonora Adami, CC BY-ND
Contudo, grupos que incluíram pelo menos cinco pessoas e o algoritmo foram estatisticamente significativamente melhores do que humanos ou máquinas sozinhas.
Manter as pessoas informadas
Emparelhar pessoas com computadores está cada vez mais fácil. Programas precisos de software de visão computacional e processamento de imagem são comuns em aeroportos e outras situações. Os custos estão caindo para sistemas de consumo que leem a atividade cerebral, e fornecem dados confiáveis.
Trabalhar juntos também pode ajudar a resolver questões sobre a ética e o viés das decisões algorítmicas, bem como questões jurídicas sobre responsabilidade.
Em nosso estudo, os humanos eram menos precisos do que a IA. Contudo, as interfaces cérebro-computador observaram que as pessoas estavam mais confiantes em suas escolhas do que a IA. A combinação desses fatores ofereceu uma combinação útil de precisão e confiança, em que os humanos geralmente influenciam a decisão do grupo mais do que o sistema automatizado. Quando não há acordo entre humanos e IA, é eticamente mais simples deixar que os humanos decidam.
Nosso estudo encontrou uma maneira pela qual as máquinas e algoritmos não precisam - e de fato não deveriam - substituir os humanos. Em vez, eles podem trabalhar em conjunto com as pessoas para encontrar o melhor de todos os resultados possíveis.
Este artigo foi republicado de The Conversation sob uma licença Creative Commons. Leia o artigo original. 
