Los investigadores desarrollaron una interfaz de juego remota versátil que permitió a expertos externos, así como a cientos de científicos ciudadanos de todo el mundo a través de la colaboración multijugador y en tiempo real para optimizar un experimento de gas cuántico en un laboratorio de la Universidad de Aarhus. Sorprendentemente, ambos equipos utilizaron rápidamentela interfaz para mejorar drásticamente las mejores soluciones anteriores establecidas después de meses de cuidadosa optimización experimental. Comparar expertos en dominios, algoritmos y científicos ciudadanos es un primer paso para desentrañar cómo los humanos resuelven problemas complejos de ciencias naturales.
En un futuro caracterizado por algoritmos con un poder de cómputo cada vez mayor, se vuelve esencial comprender la diferencia entre la inteligencia humana y la inteligencia artificial. Esto permitirá el desarrollo de interfaces de inteligencia híbrida que explotan de manera óptima lo mejor de ambos mundos. Al realizar investigaciones complejasdesafíos disponibles para la contribución del público en general, la ciencia ciudadana hace exactamente esto.
Numerosos proyectos de ciencia ciudadana han demostrado que los humanos pueden competir con algoritmos de vanguardia en términos de resolver problemas complejos de ciencias naturales. Sin embargo, estos proyectos hasta ahora no han abordado por qué un colectivo de científicos ciudadanos puede resolver tales complejosproblemas.
Brighton, un equipo interdisciplinario de investigadores de la Universidad de Aarhus, la Universidad de Ulm y la Universidad de Sussex, ha dado los primeros pasos importantes en esta dirección al analizar el rendimiento y la estrategia de búsqueda de un algoritmo informático de última generación ycientíficos ciudadanos en su optimización en tiempo real de un entorno de laboratorio experimental.
En el 'Desafío de Alice', Robert Heck y sus colegas en su búsqueda para realizar simulaciones cuánticas contaron con la ayuda de expertos y científicos ciudadanos al proporcionar acceso en vivo a su experimento de gases cuánticos ultrafrío.
Esto fue posible mediante el uso de una nueva interfaz remota creada por el equipo de ScienceAtHome, Universidad de Aarhus. Al manipular los rayos láser y los campos magnéticos, la tarea consistía en enfriar tantos átomos como fuera posible a temperaturas extremadamente frías, justo por encima del cero absoluto en-273,15 ° C.
Sorprendentemente, ambos grupos que usan la interfaz remota superaron consistentemente las mejores soluciones identificadas por el equipo experimental durante meses y años de optimización cuidadosa.
¿Por qué los jugadores sin ningún entrenamiento formal en física experimental logran encontrar soluciones sorprendentemente buenas? Una pista vino de una entrevista con un jugador destacado, un ingeniero italiano retirado de sistemas de microondas. Dijo que para él participar en el Alice Challenge le recordóEn gran parte de su trabajo anterior como ingeniero, nunca logró una comprensión detallada de los sistemas de microondas, sino que pasó años desarrollando una intuición sobre cómo optimizar el rendimiento de su "caja negra".
"Los humanos podemos desarrollar habilidades de optimización general en nuestra vida laboral cotidiana que podamos transferir eficientemente a nuevos entornos. Si esto es cierto, cualquier desafío de investigación puede convertirse en un juego de ciencia ciudadana", dijo Jacob Sherson, jefe deEl proyecto ScienceAtHome en la Universidad de Aarhus.
Todavía parece increíble que los aficionados no entrenados que usan una interfaz de juego poco intuitiva superen a los experimentados expertos. Una respuesta puede estar en una vieja cita de Herbert Simon: "Resolver un problema simplemente significa representarlo para hacer que la solución sea transparente".
En esta vista, los jugadores pueden estar desempeñándose mejor no porque tengan habilidades superiores, sino porque la interfaz que están utilizando hace que otro tipo de exploración sea "lo más obvio para probar" en comparación con la interfaz de control experimental tradicional.
"El proceso de desarrollo de interfaces divertidas que permiten a expertos y científicos ciudadanos ver los complejos problemas de investigación desde diferentes ángulos, puede contener la clave para desarrollar futuros sistemas de inteligencia híbrida en los que hagamos un uso óptimo de la creatividad humana", explicó JacobSherson.
Más concretamente, el equipo organizó un estudio de "ciencia social en la naturaleza" cuidadosamente construido que les permitió caracterizar cuantitativamente el comportamiento de búsqueda colectiva de los jugadores. Llegaron a la conclusión de que lo que hace que la resolución de problemas humanos sea única es cómo un colectivo de individuos se equilibraintentos innovadores y refinar las soluciones existentes en función de su rendimiento anterior.
Carsten Bergenholtz y Oana Vuculescu, Dep. De Administración, Universidad de Aarhus dijeron: "Estos hallazgos proporcionan una idea de la capacidad humana única para resolver colectivamente problemas complejos. Aprovechar este conocimiento permitirá el diseño de interfaces de inteligencia híbridas que combinan las fortalezas computacionalesde IA con las ventajas de la intuición humana "
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Materiales proporcionado por Universidad de Aarhus . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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