Usar la inteligencia artificial para mejorar las estrategias de planificación de las personas
F. Callaway, et al.
SNP, 2022, 119 (12) e2117432119
resumen
La toma de decisiones humana está plagada de errores sistemáticos que pueden tener consecuencias devastadoras. Investigaciones anteriores han demostrado que tales errores pueden prevenirse parcialmente enseñando a las personas estrategias de toma de decisiones que les permitan tomar mejores decisiones en ciertas situaciones. Tres cuellos de botella de este enfoque son nuestro conocimiento limitado de estrategias efectivas para la toma de decisiones, la limitada transferencia de aprendizaje más allá de la tarea capacitada y el desafío de enseñar de manera eficiente buenas estrategias para la toma de decisiones a un gran número de personas. Presentamos un enfoque general para resolver estos problemas que utiliza inteligencia artificial para descubrir y enseñar estrategias óptimas para la toma de decisiones. Como prueba de concepto, construimos un tutor inteligente que enseña a los humanos la heurística óptima descubierta automáticamente para entornos donde las recompensas inmediatas no predicen los resultados a largo plazo. Descubrimos que practicar con nuestro tutor inteligente era más efectivo que los enfoques tradicionales para mejorar la toma de decisiones humanas. Los beneficios de entrenar con nuestro tutor cognitivo se trasladaron a una tarea más desafiante y se mantuvieron en el tiempo. Nuestro enfoque general para mejorar la toma de decisiones humanas mediante el desarrollo de tutores inteligentes también resultó exitoso en un entorno diferente con una estructura de recompensas muy diferente. Estos resultados sugieren que el uso de inteligencia artificial para descubrir y enseñar estrategias cognitivas óptimas es un enfoque prometedor para mejorar el juicio humano y la toma de decisiones.
significado
Muchas decisiones equivocadas y sus devastadoras consecuencias podrían evitarse si las personas utilizaran estrategias óptimas para la toma de decisiones. Aquí presentamos un enfoque computacional basado en principios para mejorar la toma de decisiones humanas. La idea básica es dar retroalimentación a las personas sobre cómo toman sus decisiones. Estamos desarrollando un método que utiliza inteligencia artificial para generar este feedback de forma que las personas descubran rápidamente las mejores estrategias posibles para la toma de decisiones. Nuestros resultados empíricos sugieren que un enfoque computacional basado en principios conduce a mejoras en las habilidades de toma de decisiones que se trasladan a decisiones más difíciles en entornos más complejos. A largo plazo, esta forma de trabajar podría dar lugar a aplicaciones que enseñen a las personas estrategias inteligentes para la toma de decisiones, el razonamiento, el establecimiento de objetivos, la planificación y el logro de objetivos.
de la discusión
Hemos construido un sistema inteligente que descubre automáticamente estrategias óptimas para la toma de decisiones y se las enseña a las personas, brindándoles retroalimentación metacognitiva mientras deciden qué hacer. El enfoque general comienza modelando los tipos de problemas de decisión a los que se enfrentan las personas en el mundo real, junto con las restricciones bajo las cuales se deben tomar esas decisiones. El modelo formal resultante permite derivar una estrategia óptima de toma de decisiones utilizando inteligencia artificial. Para enseñar a las personas esta estrategia, luego creamos un entorno de toma de decisiones simulado donde las personas pueden practicar de manera segura y rápida la toma de esas decisiones, mientras que un tutor inteligente proporciona comentarios instantáneos, concisos y precisos sobre cómo toman su decisión. Como se describió anteriormente, esta retroalimentación tiene como objetivo promover el aprendizaje por refuerzo metacognitivo.
