論文の概要: The Emerging Landscape of Explainable AI Planning and Decision Making
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.11697v1
- Date: Wed, 26 Feb 2020 18:40:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-28 15:27:47.978493
- Title: The Emerging Landscape of Explainable AI Planning and Decision Making
- Title（参考訳）: 説明可能なAI計画と意思決定の新たな景観
- Authors: Tathagata Chakraborti, Sarath Sreedharan, Subbarao Kambhampati
- Abstract要約: 説明可能なAI計画(XAIP)におけるさまざまな作業のスレッドの概要について概説する。
本調査は,人為的ループシステムの効果的な設計における説明の役割をめざして,新しい研究者に自動計画のガイダンスを提供することを期待している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.2760494588758
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we provide a comprehensive outline of the different threads of
work in Explainable AI Planning (XAIP) that has emerged as a focus area in the
last couple of years and contrast that with earlier efforts in the field in
terms of techniques, target users, and delivery mechanisms. We hope that the
survey will provide guidance to new researchers in automated planning towards
the role of explanations in the effective design of human-in-the-loop systems,
as well as provide the established researcher with some perspective on the
evolution of the exciting world of explainable planning.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,近年注目されている,説明可能なAI計画(XAIP)におけるさまざまな作業のスレッドの概要を紹介する。
我々は、この調査が、人道計画の効果的な設計における説明の役割に対する、自動化計画における新しい研究者へのガイダンスを提供し、確立された研究者に説明可能な計画のエキサイティングな世界の進化に関するいくつかの視点を提供することを期待している。
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