Die jüngsten Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) eröffnen den Weg zu effektiveren Zusammenarbeiten zwischen Menschen und Maschinen. Ein Forscherteam des MIT und der
University of Washington hat eine innovative Methode entwickelt, um den menschlichen Entscheidungsprozess zu simulieren, was den KI-Systemen ermöglicht, zukünftige Aktionen der Individuen besser vorherzusagen.
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Wenn eine Person versucht, ein Problem zu lösen oder ein Ziel zu erreichen, wählt sie nicht immer die optimale Lösung. Zahlreiche Faktoren wie Zeitdruck, begrenztes Wissen oder Müdigkeit können ihre Entscheidungen beeinflussen. Das Verständnis dieser Vielfalt menschlichen Verhaltens ist entscheidend für die Verbesserung der Zusammenarbeit zwischen KI-Systemen und Nutzern.
Die von diesen Forschern entwickelte Methode basiert auf der Idee, dass Planungszeit und Reflexionstiefe wichtige Indikatoren für menschliches Verhalten sind. Sie haben einen Algorithmus erstellt, der eine Reihe von Entscheidungen für ein gegebenes Problem simuliert und diese dann mit denen von Menschen vergleicht. Dabei haben sie den Punkt identifiziert, an dem Menschen aufhören zu "planen", was Raum für den "irrationalen" und unvorhersehbaren Teil ihres Verhaltens lässt.
Dieses Modell, genannt "Inferenz-Budget", bewertet die Fähigkeit eines Individuums, Daten vor einer Entscheidung zu verarbeiten. Mit diesem Budget kann das Modell das nachfolgende Verhalten einer Person in einer Problemsituation vorhersehen. Dieser Ansatz ermöglicht ein präziseres Verständnis der menschlichen Denkprozesse in verschiedenen Situationen.
Die Forscher haben ihre Methode in drei unterschiedlichen Kontexten getestet. Zunächst beobachteten sie Personen, die durch ein Labyrinth navigierten, um ihr Fortschreiten zu verstehen. Dann analysierten sie die Kommunikation zwischen zwei Personen in einem Spiel, bei dem es um die Beschreibung von Farben ging, und schließlich studierten sie die Leistungen und Strategien von Schachspielern.
Die erzielten Ergebnisse sind vielversprechend: Das System konnte die Navigationsziele im Labyrinth aus früheren Wegen ableiten, die kommunikativen Absichten aus den verbalen Austauschen erkennen und die nächsten Züge in Schachpartien vorhersagen.
Diese Arbeit könnte den Weg für neue Anwendungen im Bereich der KI ebnen, indem sie Systemen ermöglicht, die Bedürfnisse der Nutzer besser zu verstehen und vorherzusagen, ihnen so eine angepasstere Unterstützung zu bieten und ihre zukünftigen Handlungen vorwegzunehmen.
Artikelautor: Cédric DEPOND
Quelle: MIT News