論文の概要: Conceptualization and Framework of Hybrid Intelligence Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.06161v1
- Date: Fri, 11 Dec 2020 06:42:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-11 02:54:56.015321
- Title: Conceptualization and Framework of Hybrid Intelligence Systems
- Title（参考訳）: ハイブリッド知能システムの概念化と枠組み
- Authors: Nikhil Prakash and Kory W. Mathewson
- Abstract要約: この記事では、ハイブリッドインテリジェンスシステムの正確な定義と、他の同様の概念との関係を説明します。
すべてのAIシステムはハイブリッドインテリジェンスシステムであるため、そのようなシステムのライフサイクルのあらゆる段階で人間の要因を調べる必要があります。
- 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: As artificial intelligence (AI) systems are getting ubiquitous within our
society, issues related to its fairness, accountability, and transparency are
increasing rapidly. As a result, researchers are integrating humans with AI
systems to build robust and reliable hybrid intelligence systems. However, a
proper conceptualization of these systems does not underpin this rapid growth.
This article provides a precise definition of hybrid intelligence systems as
well as explains its relation with other similar concepts through our proposed
framework and examples from contemporary literature. The framework breakdowns
the relationship between a human and a machine in terms of the degree of
coupling and the directive authority of each party. Finally, we argue that all
AI systems are hybrid intelligence systems, so human factors need to be
examined at every stage of such systems' lifecycle.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)システムが社会内で普及するにつれ、その公正性、説明責任、透明性に関する問題が急速に増加している。
その結果、研究者は人間をAIシステムに統合し、堅牢で信頼性の高いハイブリッドインテリジェンスシステムを構築している。
しかし、これらのシステムの適切な概念化は、この急速な成長を阻害しない。
本稿では,ハイブリッドインテリジェンスシステムの正確な定義と,提案した枠組みと現代文献の例を通して,他の類似概念との関係を説明する。
この枠組みは、人間と機械の関係を、結合の度合いと各当事者の指示的権威の観点から分解する。
最後に、すべてのAIシステムはハイブリッドインテリジェンスシステムであると主張する。
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