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Colaboração entre humanos e máquinas deixa IAs mais espertas

Por  • Editado por Douglas Ciriaco | 

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Rawpixel/Envato
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Pesquisadores da Universidade da Califórnia, Irvine (UCI), nos EUA, desenvolveram uma nova estrutura híbrida homem-máquina capaz de tornar os sistemas de inteligência artificial (IA) mais precisos durante a realização de tarefas como conduzir veículos autônomos ou fornecer diagnósticos médicos.

O novo modelo matemático utiliza previsões humanas e algorítmicas, além de esquemas de pontuação de confiança, para melhorar o seu desempenho. Segundo os cientistas, essa combinação híbrida é muito mais eficaz do que usar apenas prognósticos vindos de dois indivíduos ou de dois algoritmos de IA.

“Os algoritmos humanos e de máquina têm pontos fortes e fracos complementares. Cada um usa diferentes fontes de informação e estratégias para fazer previsões e tomar decisões. Com esse novo modelo, os humanos podem melhorar as previsões da IA ​​mesmo quando a precisão humana está um pouco abaixo da inteligência artificial e vice-versa”, explica o professor de ciências cognitivas Mark Steyvers, coautor do estudo.

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Classificação de imagens

Durante os testes realizados em laboratório, os pesquisadores usaram um experimento de classificação de imagens no qual participantes humanos e algoritmos de computador trabalharam separadamente para identificar figuras distorcidas de animais e itens do dia a dia.

Os voluntários humanos tinham que classificar sua confiança no reconhecimento de cada imagem como baixa, média ou alta, enquanto os algoritmos de máquina eram obrigados a gerar uma pontuação contínua. Com essa abordagem, os cientistas encontraram uma grande diferença entre as respostas fornecidas por humanos e os algoritmos de inteligência artificial.

“Em alguns casos, os participantes humanos estavam bastante confiantes de que uma imagem em particular continha uma cadeira, por exemplo, enquanto o algoritmo de IA ficou confuso. Da mesma forma, para outras figuras, a IA identificou o objeto mostrado, enquanto os humanos não tinham certeza se a imagem distorcida continha algum item reconhecível”, acrescenta o professor de ciência da computação Padhraic Smyth.

Estrutura híbrida

Ao combinar as previsões e pontuações de confiança de humanos e máquinas, os pesquisadores notaram que esse modelo híbrido de estrutura apresentava um desempenho muito acima da média, em comparação com situações em que os algoritmos trabalharam separadamente.

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Segundo os cientistas, isso mostra que a convergência das ciências cognitivas — focadas em entender como os humanos pensam e se comportam — com a ciência da computação, fornecerá mais informações sobre como humanos e máquinas podem colaborar para construir sistemas artificiais mais inteligentes e precisos.

“Embora pesquisas anteriores tenham demonstrado os benefícios de combinar previsões de máquinas e humanas, este trabalho forja uma nova direção ao demonstrar o potencial dessa combinação, apontando abordagens aprimoradas para a colaboração entre humanos e IAs”, encerra o professor Padhraic Smyth.

Fonte: University of California Irvine