論文の概要: Report from the NSF Future Directions Workshop, Toward User-Oriented
Agents: Research Directions and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.06026v1
- Date: Wed, 10 Jun 2020 18:32:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-23 04:12:48.848516
- Title: Report from the NSF Future Directions Workshop, Toward User-Oriented
Agents: Research Directions and Challenges
- Title(参考訳): NSF Future Directions Workshop, toward User-Oriented Agents: Research Directions and Challenges 参加報告
- Authors: Maxine Eskenazi, Tiancheng Zhao
- Abstract要約: このUSERワークショップは、急成長する知的エージェント研究コミュニティのための将来の研究方向性を定義することを目的として招集された。
27名の参加者が個人研究の関心と個人研究の目標を提示した。
その後のブレイクアウトセッションでは、参加者は知的エージェントの領域内の主要な研究領域を定義した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 15.559224431459556
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This USER Workshop was convened with the goal of defining future research
directions for the burgeoning intelligent agent research community and to
communicate them to the National Science Foundation. It took place in
Pittsburgh Pennsylvania on October 24 and 25, 2019 and was sponsored by
National Science Foundation Grant Number IIS-1934222. Any opinions, findings
and conclusions or future directions expressed in this document are those of
the authors and do not necessarily reflect the views of the National Science
Foundation. The 27 participants presented their individual research interests
and their personal research goals. In the breakout sessions that followed, the
participants defined the main research areas within the domain of intelligent
agents and they discussed the major future directions that the research in each
area of this domain should take
- Abstract(参考訳): このUSERワークショップは、急成長する知的エージェント研究コミュニティのための将来の研究方向性を定義し、それらを国立科学財団に伝えることを目標に招集された。
2019年10月24日と25日にペンシルベニア州ピッツバーグで開催され、National Science Foundation Grant Number IIS-1934222によって後援された。
この文書で示される意見、発見、結論、将来の方向性は著者のものであり、必ずしも国立科学財団の見解を反映していない。
27名の参加者が個人研究の関心と個人研究の目標を提示した。
その後のブレイクアウトセッションでは、参加者は知的エージェントのドメイン内の主な研究領域を定義し、この分野の各分野の研究が行うべき主要な今後の方向性について論じた。
関連論文リスト
- Transforming Science with Large Language Models: A Survey on AI-assisted Scientific Discovery, Experimentation, Content Generation, and Evaluation [58.064940977804596]
多くの新しいAIモデルとツールが提案され、世界中の研究者や学者が研究をより効果的かつ効率的に実施できるようにすることを約束している。
これらのツールの欠点と誤用の可能性に関する倫理的懸念は、議論の中で特に顕著な位置を占める。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-07T18:26:45Z) - Envisioning National Resources for Artificial Intelligence Research: NSF Workshop Report [1.7205106391379026]
このワークショップは、AI研究のための国家資源の最初の課題と機会を特定することを目的としている。
このレポートは重要な発見を概説し、ワークショップにおけるニーズや推奨事項を特定している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-13T17:00:31Z) - Future of Information Retrieval Research in the Age of Generative AI [61.56371468069577]
情報検索(IR)の急速に発展する分野では、大規模言語モデル(LLM)のような生成AI技術の統合が、情報の検索やインタラクションの方法を変えつつある。
このパラダイムシフトを認識したビジョンワークショップが2024年7月に開催され、生成AI時代のIRの将来について議論した。
本報告は、潜在的に重要な研究トピックとしての議論の要約を含み、学術、産業実践家、機関、評価キャンペーン、資金提供機関の推薦リストを含む。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-03T00:01:48Z) - Basic Research, Lethal Effects: Military AI Research Funding as Enlistment [1.77513002450736]
我々は、2007年から2023年までのDoD助成金のコーパスから、人工知能(AI)分野の研究者に宛てたものに焦点を当てた。
我々は、基礎研究と応用研究の区別を批判的に検証し、基礎研究として資金調達の枠組みがどうあるべきかを示した。
我々は、助成金は、研究開発機関と学術AI研究コミュニティの相互参加のための手段として機能し、研究アジェンダを設定していると論じている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-26T19:29:27Z) - The Nature of NLP: Analyzing Contributions in NLP Papers [77.31665252336157]
我々は,NLP研究を構成するものについて,研究論文から定量的に検討する。
以上の結果から,NLPにおける機械学習の関与は,90年代前半から増加傾向にあることが明らかとなった。
2020年以降、言語と人々への関心が復活した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-29T01:29:28Z) - The Time Traveler's Guide to Semantic Web Research: Analyzing Fictitious
Research Themes in the ESWC "Next 20 Years" Track [2.211868306499727]
20年後、私たちはコミュニティにセマンティックウェブの研究にどんな焦点が当てられるか尋ねた。
ESWC 2023の"Next 20 years"トラックで彼らのビジョンを収集しました。
私たちは10件の応募を受け取り、そのうち8件はその会議でプレゼンテーションを受けました。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-25T08:20:06Z) - Information Forensics and Security: A quarter-century-long journey [66.16120845232525]
Information Forensics and Security (IFS) は、人々がデバイス、データ、知的財産を認可された目的のために確実に使用することを目的とする活動的な研究開発分野である。
1990年代以降、ISFの研究領域は、デジタル情報時代の社会的ニーズに対処するために大きく成長してきた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-21T15:13:35Z) - Improving the State of the Art for Training Human-AI Teams: Technical
Report #2 -- Results of Researcher Knowledge Elicitation Survey [0.0]
ソナリストは、人間-AIチームのトレーニングを探求する社内イニシアチブを開始した。
この取り組みの最初のステップは、人間-AIチームの研究を促進することができるSTE(Synthetic Task Environment)を開発することです。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-29T13:54:32Z) - Human-Centered Responsible Artificial Intelligence: Current & Future
Trends [76.94037394832931]
近年、CHIコミュニティは人間中心のレスポンシブル人工知能の研究において著しい成長を遂げている。
この研究はすべて、人権と倫理に根ざしたまま、人類に利益をもたらすAIを開発し、AIの潜在的な害を減らすことを目的としている。
本研究グループでは,これらのトピックに関心のある学術・産業の研究者を集結させ,現在の研究動向と今後の研究動向を地図化することを目的とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-16T08:59:42Z) - Award rate inequities in biomedical research [55.850540873687386]
著者らは、2010年から2022年の間にミシガン大学医学部から提案された14,263の生物医学研究提案を分析した。
人種・倫理と提案の受賞率には明確な関係がある。
黒人/アフリカ系アメリカ人とアジア系アメリカ人の研究者は、白人の研究者と比較して全ての応募カテゴリーで不利に見える。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-14T14:05:39Z) - ESR: Ethics and Society Review of Artificial Intelligence Research [11.4503292891152]
Ethics and Society Review Board (ESR)は、AI研究の否定的な倫理的側面と社会的側面を軽減するために研究者と協力しているフィードバックパネルである。
この記事では、41の提案で最初の1年間に設計し、実行したESRについて述べます。
我々はこれらの提案に関するESRの総合的なフィードバックを分析し、このパネルがマイノリティグループに対する害の問題を最もよく特定していること、研究計画における多様な利害関係者の関与、二重利用、データの表現について調べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-22T03:23:42Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。