Generación automatizada de razonamientos: una técnica para la IA explicativa y sus efectos en las percepciones humanas

Tabla de contenido:

1. Introducción
2. El desafío de la comunicación humano-AI
   • 2.1 La falta de capacidad de expresión en IA
   • 2.2 La importancia de la confianza en la colaboración
   • 2.3 El objetivo aspiracional de generar explicaciones en lenguaje natural
3. Generación de razonamientos
   • 3.1 Qué es un razonamiento
   • 3.2 Inspiración en filosofía y psicología
   • 3.3 Generación de razonamientos como un problema de traducción
   • 3.4 Origen de los razonamientos: la participación humana y el pensamiento en voz Alta
4. Proceso de recopilación de datos
   • 4.1 Creación de un entorno de juego
   • 4.2 Tareas de "pensar en voz alta" y su desafío de asociación de acciones con explicaciones
   • 4.3 Automatización del sistema de reconocimiento de voz
   • 4.4 Ciclos iterativos de revisión para minimizar errores
5. Entrenamiento del modelo de generación de razonamientos
   • 5.1 Configuración de red neuronal de secuencia a secuencia
   • 5.2 Enfoque en la generalización y la localización de razonamientos
6. Evaluación del sistema de generación de razonamientos
   • 6.1 Estudio de percepciones
   • 6.2 Estudio de preferencias
7. Conclusiones y direcciones futuras

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La comunicación efectiva entre humanos y sistemas de inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un desafío importante en la actualidad. A diferencia de los humanos, las IA carecen de la capacidad de expresar sus motivaciones en un lenguaje interpretable. Esto dificulta la comprensión y confianza en los sistemas de caja negra, tanto para expertos no técnicos como para algunos expertos técnicos. Sin confianza, la colaboración se vuelve difícil. ¿Qué pasaría si las IA pudieran pensar en voz alta en un lenguaje natural comprensible? Este es un objetivo aspiracional en el campo de la IA explicativa.

Para abordar este desafío, se ha propuesto un método de generación de razonamientos conocido como Generación de Racionales. Un razonamiento es una explicación que justifica una acción, basado en cómo lo consideraría un humano. Este enfoque se inspira en trabajos relacionados en filosofía, ciencias y psicología, especialmente en la noción de "neuralese" de Jerry Fodor. La idea es tratar la generación de razonamientos como un problema de traducción, donde se puede traducir de una estructura de datos y números a un lenguaje natural.

La generación de razonamientos se basa en datos recopilados a partir de la participación humana en tareas de juego y pensamiento en voz alta. Se ha creado un entorno de juego similar al juego arcade Frogger, donde los participantes juegan y expresan en voz alta sus pensamientos y justificaciones en cada acción. Esto permite recopilar datos de manera sistemática, utilizando un sistema automatizado de reconocimiento de voz para transcribir y minimizar errores. Estos datos se utilizan para entrenar un modelo de red neuronal de secuencia a secuencia, que aprende a asociar estados y acciones con explicaciones.

La evaluación del sistema de generación de razonamientos se ha realizado a través de estudios de percepción y preferencia. En el estudio de percepción, se Comparó la salida del sistema con diferentes baselines, y los participantes evaluaron la confianza, semejanza humana, justificación adecuada y comprensibilidad de las explicaciones. Los resultados mostraron que el sistema superó el baseline aleatorio y se acercó al baseline superior en términos de percepción. Además, en el estudio de preferencia, se compararon dos configuraciones de razonamientos (enfoque completo y enfoque centrado) y los participantes demostraron preferencia por el enfoque completo, que proporcionaba explicaciones más detalladas y holísticas.

En resumen, la generación de razonamientos es un enfoque prometedor para mejorar la comunicación humano-AI. Los resultados obtenidos hasta ahora demuestran que es posible generar explicaciones en lenguaje natural que superan los baselines aleatorios y se acercan a la semejanza humana. Sin embargo, todavía hay mucho trabajo por hacer, como introducir la interactividad en el sistema y explorar cómo el contexto y la colaboración en equipo pueden afectar el papel de las explicaciones. Estas investigaciones futuras buscan mejorar el compromiso de los usuarios y promover una comunicación más efectiva en el campo de la IA explicativa.