Los avances recientes en el ámbito de la inteligencia artificial (IA) están abriendo camino a colaboraciones más eficaces entre humanos y máquinas. Un equipo de investigadores del MIT y de la
Universidad de Washington ha desarrollado un método innovador que busca simular el proceso de toma de decisiones humano, permitiendo de esta manera que los sistemas de IA anticipen mejor las acciones futuras de las personas.
Imagen de ilustración Pixabay
Cuando una persona intenta resolver un problema o alcanzar un objetivo, no siempre opta por la solución más óptima. Factores múltiples como las restricciones de tiempo, el conocimiento limitado o el cansancio pueden influir en sus decisiones. Comprender esta diversidad en el comportamiento humano es crucial para mejorar la colaboración entre los sistemas de IA y los usuarios.
El método desarrollado por estos investigadores se basa en la idea de que el tiempo de planificación y la profundidad del pensamiento son indicadores clave del comportamiento humano. Crearon un algoritmo que simula una serie de decisiones para un problema específico, comparando luego estas decisiones con las tomadas por humanos. Así, identificaron el punto en el que estos últimos dejan de "planificar", dando paso a un elemento de "irracionalidad" y de imprevisibilidad.
Esta modelación, denominada "presupuesto de inferencia", evalúa la habilidad de una persona para procesar datos antes de tomar una decisión. Con este presupuesto, el modelo puede prever el comportamiento posterior del individuo enfrentado a un problema. Este enfoque permite una comprensión más precisa de los procesos de pensamiento humano en distintas situaciones.
Los investigadores probaron su método en tres contextos diferentes. Primero observaron a individuos navegando por un laberinto para comprender su método de progresión. Luego analizaron las comunicaciones entre dos personas involucradas en un juego de descripción de color y, finalmente, estudiaron las actuaciones y estrategias de los jugadores de ajedrez.
Los resultados son prometedores: el sistema logró deducir los objetivos de navegación en el laberinto a partir de recorridos anteriores, comprender las intenciones comunicativas a partir de intercambios verbales y predecir los próximos movimientos en partidas de ajedrez.
Este trabajo podría abrir puertas a nuevas aplicaciones en el campo de la IA, permitiendo que los sistemas comprendan y anticipen mejor las necesidades de los usuarios, ofreciendo así un apoyo más adecuado y anticipándose a sus futuras acciones.
Autor del artículo: Cédric DEPOND
Fuente: MIT News