Se i sistemi di intelligenza artificiale rubano i posti di lavoro degli esseri umani o creano nuove opportunità di lavoro, le persone dovranno collaborare con loro.

Nella mia ricerca utilizzo sensori e computer per monitorare come il cervello stesso elabora il processo decisionale. Insieme a un altro studioso di interfaccia cervello-computer, Riccardo Poli, Ho esaminato un esempio di possibile collaborazione uomo-macchina:situazioni in cui alla polizia e al personale di sicurezza viene chiesto di tenere d'occhio una determinata persona, o persone, in un ambiente affollato, come un aeroporto.

Sembra una richiesta diretta, ma in realtà è davvero difficile da fare. Un agente di sicurezza deve monitorare diverse telecamere di sorveglianza per molte ore ogni giorno, alla ricerca di sospetti. Attività ripetitive come queste sono soggette a errori umani.

Alcune persone suggeriscono che queste attività dovrebbero essere automatizzate, come le macchine non si annoiano, stanco o distratto nel tempo. Però, Anche gli algoritmi di visione artificiale incaricati di riconoscere i volti potrebbero commettere errori. Come ha scoperto la mia ricerca, insieme, macchine e umani potrebbero fare molto meglio.

Due tipi di intelligenza artificiale

Abbiamo sviluppato due sistemi di intelligenza artificiale che potrebbero aiutare a identificare i volti bersaglio in scene affollate. Il primo è un algoritmo di riconoscimento facciale. Analizza le immagini da una telecamera di sicurezza, identifica quali parti delle immagini sono volti e confronta quei volti con un'immagine della persona ricercata. Quando identifica una corrispondenza, questo algoritmo riporta anche quanto sia sicuro di quella decisione.

Il secondo sistema è un'interfaccia cervello-computer che utilizza sensori sul cuoio capelluto di una persona, ricerca di attività neurali legate alla fiducia nelle decisioni.

Abbiamo condotto un esperimento con 10 partecipanti umani, mostrando a ciascuno di loro 288 immagini di ambienti interni affollati. Ogni immagine è stata mostrata per soli 300 millisecondi – circa il tempo necessario per battere le palpebre – dopodiché alla persona è stato chiesto di decidere se avesse visto o meno il volto di una persona in particolare. In media, sono stati in grado di discriminare correttamente tra le immagini con e senza l'obiettivo nel 72 percento delle immagini.

Quando il nostro sistema di intelligenza artificiale completamente autonomo ha svolto gli stessi compiti, ha classificato correttamente l'84 per cento delle immagini.

Collaborazione uomo-IA

Tutti gli umani e l'algoritmo autonomo stavano vedendo le stesse immagini, quindi abbiamo cercato di migliorare il processo decisionale combinando le azioni di più di uno di loro alla volta.

Per unire più decisioni in una, abbiamo ponderato le risposte individuali in base alla fiducia nelle decisioni:la fiducia stimata dall'algoritmo, e le misurazioni dalle letture del cervello degli umani, trasformato con un algoritmo di machine learning. Abbiamo scoperto che un gruppo medio di soli umani, indipendentemente da quanto fosse numeroso il gruppo, ha fatto meglio del solo umano medio, ma è stato meno accurato del solo algoritmo.

Però, i gruppi che includevano almeno cinque persone e l'algoritmo erano statisticamente significativamente migliori degli esseri umani o della sola macchina.

Tenere le persone al passo

Associare le persone ai computer sta diventando più facile. Programmi software accurati per la visione artificiale e l'elaborazione delle immagini sono comuni negli aeroporti e in altre situazioni. I costi stanno diminuendo per i sistemi di consumo che leggono l'attività cerebrale, e forniscono dati affidabili.

Lavorare insieme può anche aiutare ad affrontare le preoccupazioni sull'etica e il pregiudizio delle decisioni algoritmiche, nonché questioni legali sulla responsabilità.

Nel nostro studio, gli umani erano meno precisi dell'IA. Però, le interfacce cervello-computer hanno osservato che le persone erano più sicure delle loro scelte rispetto all'intelligenza artificiale. La combinazione di questi fattori ha offerto un utile mix di precisione e sicurezza, in cui gli umani di solito influenzavano la decisione del gruppo più di quanto non facesse il sistema automatizzato. Quando non c'è accordo tra umani e AI, è eticamente più semplice lasciare che siano gli umani a decidere.

Il nostro studio ha trovato un modo in cui macchine e algoritmi non devono, e in effetti non dovrebbero, sostituire gli esseri umani. Piuttosto, possono lavorare insieme alle persone per trovare il miglior risultato possibile.

Questo articolo è stato ripubblicato da The Conversation con una licenza Creative Commons. Leggi l'articolo originale.