論文の概要: Humans learn too: Better Human-AI Interaction using Optimized Human Inputs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.09266v1
• Date: Sat, 19 Sep 2020 16:30:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-16 21:00:27.650060
• Title: Humans learn too: Better Human-AI Interaction using Optimized Human Inputs
• Title（参考訳）: 人間も学ぶ:最適化された人間の入力を用いたより良い人間-AIインタラクション
• Authors: Johannes Schneider
• Abstract要約: 人間はますますAIコンポーネントを持つシステムに依存している。 AIコミュニティは通常、人間の入力を与えられたものとして扱い、AIモデルのみを最適化する。 この作業では、モデルの修正を維持しながら、AIモデルとのより優れたインタラクションのために、人間の入力が最適化される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5991265608180396
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Humans rely more and more on systems with AI components. The AI community typically treats human inputs as a given and optimizes AI models only. This thinking is one-sided and it neglects the fact that humans can learn, too. In this work, human inputs are optimized for better interaction with an AI model while keeping the model fixed. The optimized inputs are accompanied by instructions on how to create them. They allow humans to save time and cut on errors, while keeping required changes to original inputs limited. We propose continuous and discrete optimization methods modifying samples in an iterative fashion. Our quantitative and qualitative evaluation including a human study on different hand-generated inputs shows that the generated proposals lead to lower error rates, require less effort to create and differ only modestly from the original samples.
• Abstract（参考訳）: 人間はますますAIコンポーネントを持つシステムに依存している。 AIコミュニティは通常、人間の入力を与えられたものとして扱い、AIモデルのみを最適化する。 この考え方は一方的であり、人間が学習できるという事実も無視している。 この作業では、人間の入力はモデルを修正しながら、aiモデルとのインタラクションを改善するために最適化されます。 最適化された入力には、それらを作成する方法の指示が伴います。 人間が時間を節約し、エラーを減らすことができるが、元の入力に必要となる変更は限られている。 サンプルを反復的に修正する連続的および離散的な最適化手法を提案する。 人間の手書き入力に対する人間の研究を含む定量的・定性的な評価は、生成された提案がエラー率を低下させ、元のサンプルと控えめにしか作らないことを示します。

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