Zrozumienie człowieka i maszyny (HMU) reprezentuje kolejną granicę w technologii zorientowanej na człowieka. Integrując spostrzeżenia z danych behawioralnych człowieka, nauk kognitywnych i psychologii z postępem sztucznej inteligencji (AI), możemy tworzyć technologię, która nas rozumie i wykorzystuje to zrozumienie, aby wchodzić z nami w interakcje w sposób naturalny, wczuwając się w nas i nasze potrzeby.
Zespół specjalistów HMU w dziedzinie AI, psychologii, nauk poznawczych i behawioralnych, którym kieruję w Cambridge Consultants (CC), dostrzega ogromny potencjał tej technologii i nową, symbiotyczną relację między ludźmi a maszynami, którą może stworzyć – empatyczną, intuicyjną i kooperatywną. Będzie to znaczący krok naprzód w stosunku do jednokierunkowych, reaktywnych interakcji z technologią, do których przyzwyczailiśmy się od czasów rewolucji przemysłowej. Zamiast dostosowywać się do statycznych systemów, wkroczylibyśmy w nową erę, w której technologia rozumie i dostosowuje się, aby wspierać nas, kiedy i jak jej potrzebujemy.
Na czym polega porozumienie człowieka z maszyną i w jaki sposób może ono usprawnić interakcję człowieka ze sztuczną inteligencją?
Obecna technologia świetnie rozumie zadanie, ale ma problemy ze zrozumieniem człowieka stojącego za zadaniem. Dzięki rozwojowi HMU możemy stworzyć nową falę technologii, która opanuje oba, rewolucjonizując sposób, w jaki żyjemy, pracujemy i osiągamy nasze ambicje.
Aby to osiągnąć, niezbędne jest interdyscyplinarne podejście wykorzystujące głębokie technologie. Zespół HMU CC zgromadził psychologów, naukowców zajmujących się kognitywistyką i ekspertów AI, aby stworzyć technologię, która może interpretować ludzkie zachowanie; co do niego doprowadziło i co będzie dalej. Nasze modele HMU przetwarzają dane behawioralne człowieka, takie jak ruch, kinetyka, ruchy oczu i rozszerzenie źrenic, aby wnioskować, co kieruje ludzkim zachowaniem, aby budować przyszłość interakcji człowiek-maszyna.
Ostatecznym celem tego projektu jest dostarczenie spersonalizowanych maszyn, które będą poznawać użytkownika i z czasem dostosują się do niego, co może zmienić zasady gry w wielu przypadkach użycia.
Weźmy na przykład chirurgię cyfrową. Cyfrowe platformy chirurgiczne już integrują robotykę, interfejsy chirurgów i dane, aby pomóc w wykonywaniu bardzo precyzyjnych procedur chirurgicznych – ale mimo że te narzędzia są potężne i solidne, są obsługiwane przez ludzi. Ludzie mają umiejętności, których te narzędzia chirurgiczne nie mają, ale mamy też wiele zmienności, co skutkuje nieprzewidywalnymi wynikami. W końcu nawet najlepsi chirurdzy mogą mieć gorsze dni, czy to z powodu stresu, zmęczenia, czy z innego powodu.
Dzięki włączeniu HMU do tej technologii możemy posunąć precyzję chirurgii cyfrowej o krok dalej, uwzględniając stan ludzkiego chirurga w dowolnym momencie, wykorzystując najlepsze umiejętności zarówno człowieka, jak i maszyny. Interpretując dane w celu oceny stanu psychicznego i fizycznego chirurga, maszyna może zapewnić, że będzie on czuł się komfortowo, skupiony i będzie skutecznie współpracował ze swoim zespołem, aby zminimalizować ryzyko i zwiększyć szanse na sukces.
Jeśli zostanie to zrobione poprawnie, pozwoli nam i maszynom na intuicyjną współpracę w sposób, w jaki nigdy wcześniej tego nie robiliśmy. Maszyny mogą stać się rozszerzeniem ludzkich zespołów, podnosząc ich unikalne zestawy umiejętności, jednocześnie uwzględniając ich wewnętrzną ludzkość.
Wyzwania związane z rozwojem empatycznej, interaktywnej sztucznej inteligencji
Aby urzeczywistnić tę koncepcję, musimy najpierw zrozumieć wyzwania. Pierwsze i potencjalnie największe wyzwanie jest oczywiste: jak zbudować empatię w AI. Empatia jest złożoną, ale integralną częścią ludzkości, pozwalającą nam dostosowywać się do potrzeb innych i uzyskać wspólne zrozumienie tego, jak ktoś czuje się w danej sytuacji. Ten wspólny model mentalny jest niezbędny, abyśmy mogli skutecznie wchodzić w interakcje.
Maszyny nie są obecnie zaprojektowane do tego. W najlepszym przypadku reagują na konkretne aspekty naszego zachowania, ale nie próbuj wnioskować, co te zachowania mogą oznaczać lub co do nich doprowadziło. Z powodu tej luki maszyny, z którymi zwykle pracujemy, mają bardzo ograniczony kontekstowy pogląd na to, jak się czujemy i jak może to wpłynąć na nasze zachowanie. Ten podział chcemy zniwelować poprzez zrozumienie relacji człowiek-maszyna.
Empatia i zrozumienie ludzkich potrzeb to tylko jedna strona medalu — kolejnym wyzwaniem jest określenie, jak reagować na podstawie tego zrozumienia. Istnieją już obiecujące wyniki w określonych, ograniczonych zakresach, ale opracowanie ogólnego modelu jest trudne — częściowo dlatego, że zrozumienie ludzkiego zachowania i ustanowienie empatii może odbywać się tylko w kontekście. Ludzie mogą naturalnie rozumieć znaczenie działań innych osób dzięki znajomości ludzkiego zachowania i wiedzy o różnych kontekstach — ale nauczenie technologii, aby robiła to samo, zajmie czas i badania.
Tutaj możemy polegać na niezliczonej liczbie interfejsów człowiek-maszyna, które są już dostępne, i wykorzystać naszą wiedzę specjalistyczną, aby określić, jak najlepiej wspierać w odpowiedni sposób. W naszym przykładzie chirurgii cyfrowej może to oznaczać, że system dostosowuje sprzężenie zwrotne dotykowe, modyfikuje alarmy dźwiękowe lub dostosowuje wskazówki wizualne na podstawie potrzeb chirurga.
Istotne jest również to, że etyka i zaufanie są wbudowane w te empatyczne maszyny. Głębsze zrozumienie ludzi przez maszyny opiera się na głębszej komunikacji i obserwacji – czego nie można osiągnąć bez podnoszenia kwestii prywatności i kwestii etycznych, ponieważ maszyny zyskują większą sprawczość, potencjalnie podejmując decyzje za nas lub wpływając na nasze zachowanie.
CC stawia czoła tym problemom dzięki naszemu głębokiemu podejściu technologicznemu zorientowanemu na człowieka Zapewnienie bezpieczeństwa AIoparte na filarach bezpieczeństwa, etyki i ochrony, aby zapewnić integrację środków od początku każdego rozwoju AI dla maksymalnego bezpieczeństwa. Dzięki temu możemy zachować równowagę między wyzwaniami związanymi z bezpieczeństwem i prywatnością a pozytywnym wpływem, jaki HMU może mieć na biznes, społeczeństwo i planetę.
Komercyjna obietnica zrozumienia człowieka i maszyny
Może to brzmieć jak science fiction, ale rzeczywistość jest bliżej, niż myślisz. Oprócz ogromnego wpływu na relacje między ludźmi a maszynami, HMU oferuje również ogromną szansę komercyjną w wielu sektorach – od opieki zdrowotnej po sektor konsumencki i przemysłowy.
W tym przełomowym momencie firmy mają ekscytującą okazję do opracowania strategii, które zmaksymalizują potencjał ludzki poprzez bezproblemową integrację zespołów ludzkich z technologią. Podczas gdy przyszłość może być napędzana przez sztuczną inteligencję, musi być zaprojektowana z inteligencją ludzką w jej centrum.
Ali Shafti jest szefem działu rozumienia człowieka i maszyny w Cambridge Consultants. Posiada doktorat z robotyki ze szczególnym uwzględnieniem interakcji człowiek-robot i ponad 10-letnie doświadczenie w badaniach i rozwoju interakcji człowiek-maszyna.