論文の概要: eXtended Artificial Intelligence: New Prospects of Human-AI Interaction
Research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.15004v2
- Date: Wed, 31 Mar 2021 11:18:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-01 13:23:27.293067
- Title: eXtended Artificial Intelligence: New Prospects of Human-AI Interaction
Research
- Title(参考訳): eXtended Artificial Intelligence: New prospects of Human-AI Interaction Research
- Authors: Carolin Wienrich and Marc Erich Latoschik
- Abstract要約: 本稿では,XR-AI連続体に基づく人間-AI相互作用の理論的治療とモデルを提供する。
このことは、XRとAIの組み合わせが、人間とAIの相互作用とインターフェースの有効かつ体系的な研究に有益に貢献する理由を示している。
最初の実験は人間とロボットの相互作用において興味深いジェンダー効果を示し、第2の実験はレコメンデーターシステムのエリザ効果を明らかにした。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.315174426992087
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Artificial Intelligence (AI) covers a broad spectrum of computational
problems and use cases. Many of those implicate profound and sometimes
intricate questions of how humans interact or should interact with AIs.
Moreover, many users or future users do have abstract ideas of what AI is,
significantly depending on the specific embodiment of AI applications.
Human-centered-design approaches would suggest evaluating the impact of
different embodiments on human perception of and interaction with AI. An
approach that is difficult to realize due to the sheer complexity of
application fields and embodiments in reality. However, here XR opens new
possibilities to research human-AI interactions. The article's contribution is
twofold: First, it provides a theoretical treatment and model of human-AI
interaction based on an XR-AI continuum as a framework for and a perspective of
different approaches of XR-AI combinations. It motivates XR-AI combinations as
a method to learn about the effects of prospective human-AI interfaces and
shows why the combination of XR and AI fruitfully contributes to a valid and
systematic investigation of human-AI interactions and interfaces. Second, the
article provides two exemplary experiments investigating the aforementioned
approach for two distinct AI-systems. The first experiment reveals an
interesting gender effect in human-robot interaction, while the second
experiment reveals an Eliza effect of a recommender system. Here the article
introduces two paradigmatic implementations of the proposed XR testbed for
human-AI interactions and interfaces and shows how a valid and systematic
investigation can be conducted. In sum, the article opens new perspectives on
how XR benefits human-centered AI design and development.
- Abstract(参考訳): 人工知能(AI)は、幅広い計算問題やユースケースをカバーしている。
それらの多くは、人間がどのように人間と対話するか、それともAIと対話すべきかについて、深く、時には複雑な質問を暗示している。
さらに、多くのユーザーや将来のユーザーはAIとは何かという抽象的な考えを持っている。
人間中心設計アプローチは、異なる実施形態が人間の知覚とaiとの相互作用に与える影響を評価することを示唆する。
現実のアプリケーション・フィールドや具体化の複雑さのため実現が難しいアプローチである。
しかし、ここでXRは人間とAIの相互作用を研究する新しい可能性を開く。
まず、XR-AI組合せの異なるアプローチの枠組みと視点として、XR-AI連続体に基づく人間-AI相互作用の理論的処理とモデルを提供する。
XR-AIの組み合わせは、先進的な人間-AIインターフェースの効果を学ぶ方法として動機付けられ、なぜXRとAIの組み合わせが人間-AIインタラクションとインタフェースの有効かつ体系的な研究に役立っているのかを示す。
第2に、この記事では、2つの異なるAIシステムに対する前述のアプローチを実証する2つの模範的な実験を提供している。
最初の実験は人間とロボットの相互作用において興味深いジェンダー効果を示し、2つ目の実験はレコメンデーターシステムのエリザ効果を示す。
本稿では、人間とAIのインタラクションとインタフェースのためのXRテストベッドの2つのパラダイム実装を紹介し、有効かつ体系的な調査方法を示す。
要約すると、記事は、XRが人間中心のAI設計と開発にどう役立つか、という新しい視点を開いている。
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