Colaboración ser humano-computadora

Las computadoras son buenas en identificar patrones en conjuntos enormes de datos mientras los humanos son buenos en inferir patrones a partir de unos pocos ejemplos.

El nuevo sistema tiende puentes entre estas dos formas de procesar información, para que humanos y computadoras puedan colaborar para tomar mejores decisiones. El sistema aprende a elaborar juicios estudiando datos per destila lo que aprende en ejemplos simples.

En experimentos, los sujetos humanos que usan el sistema resultaron ser 20% mejores en tareas de clasificación que aquellos que usaron un sistema similar basado en algoritmos existentes.

En el aprendizaje supervisado por máquinas, una computadora es alimentada con una cantidad de datos de capacitación que ha sido etiquetada por humanos y trata de encontrar correlaciones, digamos, aquellas características visuales que ocurren con mayor frecuencia en imágenes etiquetadas, por ejemplo, “auto”.

En el aprendizaje no supervisado por máquinas, por otra parte, la computadora simplemente busca las comunalidades en datos no estructurados. El resultado es un conjunto de núcleos de información cuyos miembros están relacionados de alguna forma, pero el cómo puede no ser evidente.