Fugu-MT 論文翻訳(概要): Cognitive Anthropomorphism of AI: How Humans and Computers Classify Images

論文の概要: Cognitive Anthropomorphism of AI: How Humans and Computers Classify Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.03024v1
Date: Fri, 7 Feb 2020 21:49:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-03 04:08:17.429497
Title: Cognitive Anthropomorphism of AI: How Humans and Computers Classify Images
Title（参考訳）: aiの認知的擬人化:人間とコンピュータによる画像分類
Authors: Shane T. Mueller
Abstract要約: 人間は認知人類同型(英: Cognitive anthropomorphism)、つまりAIが人間の知性と同じ性質を持つことを期待する。このミスマッチは、適切な人間とAIの相互作用に障害をもたらす。私は、人間とAIの分類のミスマッチに対処できるシステム設計に3つの戦略を提供します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Modern AI image classifiers have made impressive advances in recent years, but their performance often appears strange or violates expectations of users. This suggests humans engage in cognitive anthropomorphism: expecting AI to have the same nature as human intelligence. This mismatch presents an obstacle to appropriate human-AI interaction. To delineate this mismatch, I examine known properties of human classification, in comparison to image classifier systems. Based on this examination, I offer three strategies for system design that can address the mismatch between human and AI classification: explainable AI, novel methods for training users, and new algorithms that match human cognition.
Abstract（参考訳）: 現代のai画像分類器は近年目覚ましい進歩を遂げているが、その性能はしばしば奇妙に見えるか、ユーザーの期待に反している。これは、AIが人間の知性と同じ性質を持つことを期待している。このミスマッチは、適切な人間とAIの相互作用に障害をもたらす。このミスマッチについて,画像分類システムと比較して,人間の分類の既知の特性について検討した。この試験に基づいて、人間とAIの分類のミスマッチに対処できるシステム設計のための3つの戦略:説明可能なAI、ユーザーを訓練するための新しい方法、人間の認知にマッチする新しいアルゴリズムを提供する。

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