La comprensión hombre-máquina (HMU, por sus siglas en inglés) representa la próxima frontera en la tecnología centrada en el ser humano. Al integrar los conocimientos de los datos del comportamiento humano, la ciencia cognitiva y la psicología con los avances de la inteligencia artificial (IA), podemos crear tecnología que nos comprenda y utilice este conocimiento para interactuar con nosotros de forma natural, empatizando con nosotros y nuestras necesidades. El equipo de especialistas en IA, psicología, ciencias cognitivas y del comportamiento de HMU que dirijo en Cambridge Consultants (CC) ve el enorme potencial de esta tecnología y la nueva relación simbiótica entre humanos y máquinas que podría crear: una relación empática, intuitiva y cooperativa. Esto marcará un cambio significativo respecto de las interacciones reactivas y unidireccionales con la tecnología a las que nos hemos acostumbrado desde la revolución industrial. En lugar de tener que adaptarnos a sistemas estáticos, entraríamos en una nueva era en la que la tecnología nos comprende y se adapta para apoyarnos cuando y como lo necesitamos. ¿Qué es la comprensión hombre-máquina y cómo puede mejorar la interacción hombre-IA? La tecnología actual es excelente para comprender una tarea, pero tiene dificultades para comprender al ser humano detrás de la tarea. A través del desarrollo de HMU, podemos crear una nueva ola de tecnología que pueda dominar ambos, revolucionando la forma en que vivimos, trabajamos y logramos nuestras ambiciones. Para ello, es esencial un enfoque interdisciplinario de tecnología profunda. El equipo HMU de CC ha reunido a psicólogos, científicos cognitivos y expertos en inteligencia artificial para crear tecnología que pueda interpretar el comportamiento humano; qué lo llevó a él y qué viene después. Nuestros modelos HMU procesan datos de comportamiento humano, como movimiento, cinética, movimientos oculares y dilatación de la pupila para inferir qué impulsa los comportamientos humanos para construir el futuro de la interacción hombre-máquina. Este trabajo tiene como objetivo final ofrecer máquinas personalizadas que lo conozcan y se adapten a usted con el tiempo, lo que podría cambiar las reglas del juego en una amplia gama de casos de uso. Tomemos como ejemplo la cirugía digital. Las plataformas quirúrgicas digitales ya integran robótica, interfaces de cirujanos y datos para ayudar a realizar procedimientos quirúrgicos muy precisos, pero por más potentes y robustas que sean estas herramientas, son operadas por humanos. Los humanos tenemos habilidades que estas herramientas quirúrgicas no tienen, pero también tenemos muchas variabilidades, lo que da como resultado resultados impredecibles. Después de todo, incluso los mejores cirujanos pueden tener días malos, ya sea por estrés, fatiga u otros motivos. Al incorporar HMU a esta tecnología, podemos llevar la precisión de la cirugía digital un paso más allá al tener en cuenta el estado del cirujano humano en un momento dado, utilizando lo mejor de las habilidades humanas y de las máquinas. Al interpretar los datos para evaluar los estados mentales y físicos de un cirujano, la máquina puede asegurarse de que esté cómodo, concentrado y colaborando eficazmente con su equipo para minimizar el riesgo y aumentar las posibilidades de éxito. Cuando se hace correctamente, esto nos permite a nosotros y a las máquinas trabajar juntos de manera intuitiva de una manera que nunca antes lo habíamos hecho. Las máquinas pueden convertirse en una extensión de los equipos humanos, elevando sus conjuntos de habilidades únicas al tiempo que tienen en cuenta su humanidad intrínseca. Los desafíos de desarrollar una IA empática e interactiva Para hacer realidad este concepto, primero debemos comprender los desafíos. El primero y potencialmente el mayor desafío es obvio: cómo incorporar empatía a la IA. La empatía es una parte compleja pero integral de la humanidad, que nos permite adaptarnos a las necesidades de los demás y obtener una comprensión compartida de cómo se siente alguien en una situación determinada. Este modelo mental compartido es esencial para que interactuemos de manera eficaz. Las máquinas no están diseñadas actualmente para ello. En el mejor de los casos, reaccionan a aspectos específicos de nuestro comportamiento, pero no intentan inferir qué pueden significar esos comportamientos o qué los llevó a ellos en primer lugar. Debido a esta brecha, las máquinas con las que estamos acostumbrados a trabajar tienen una visión contextual muy limitada de cómo nos sentimos y cómo puede afectar eso a nuestro comportamiento. Esta brecha es lo que pretendemos superar mediante la comprensión entre humanos y máquinas. La empatía y la comprensión de las necesidades humanas son solo una cara de la moneda; el próximo desafío es identificar cómo responder en función de esa comprensión. Ya hay resultados prometedores en ámbitos específicos y limitados, pero desarrollar un modelo general es un desafío, en parte porque comprender el comportamiento humano y establecer empatía solo se puede hacer en contexto. Los humanos pueden comprender naturalmente el significado detrás de las acciones de los demás a través de la familiaridad con el comportamiento humano y el conocimiento de diferentes contextos, pero enseñar a la tecnología a hacer lo mismo llevará tiempo e investigación. Aquí, podemos confiar en la gran cantidad de interfaces hombre-máquina ya disponibles y aplicar nuestra experiencia para identificar la mejor manera de brindar apoyo de la manera correcta. En nuestro ejemplo de cirugía digital, esto puede significar que el sistema ajuste la retroalimentación háptica, modifique las alarmas audibles o adapte las señales visuales según las necesidades del cirujano. También es crucial que la ética y la confianza estén incorporadas en estas máquinas empáticas. Una comprensión más profunda de los humanos por parte de las máquinas se basa en una comunicación y una observación más profundas, algo que no se puede lograr sin plantear preocupaciones éticas y de privacidad a medida que las máquinas ganan más agencia, potencialmente tomando decisiones por nosotros o influyendo en nuestro comportamiento. CC está abordando estos problemas de frente a través de nuestro enfoque de tecnología profunda para la garantía de IA centrada en el ser humano, fundada en pilares de seguridad, ética y protección para garantizar que las medidas se integren desde el comienzo de cualquier desarrollo de IA para lograr la máxima seguridad. A través de esto, podemos mantener un equilibrio entre los desafíos en torno a la seguridad y la privacidad con el impacto positivo que HMU puede tener en las empresas, la sociedad y el planeta. La promesa comercial de la comprensión hombre-máquina Esto puede sonar a ciencia ficción, pero la realidad está más cerca de lo que cree. Además de tener un impacto enorme en la relación entre humanos y máquinas, HMU también presenta una enorme oportunidad comercial en una variedad de sectores, desde la atención médica hasta el consumo y la industria. En este momento crucial, las empresas tienen una oportunidad emocionante de diseñar estrategias que maximicen el potencial humano mediante la integración perfecta de sus equipos humanos con la tecnología. Si bien el futuro puede estar impulsado por la inteligencia artificial, debe diseñarse con la inteligencia humana como núcleo. Ali Shafti es el jefe de comprensión de la relación hombre-máquina en Cambridge Consultants. Tiene un doctorado en robótica con un enfoque en la interacción hombre-robot y tiene más de 10 años de experiencia en investigación y desarrollo para la interacción hombre-máquina.
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