論文の概要: The future of human-AI collaboration: a taxonomy of design knowledge for
hybrid intelligence systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.03354v1
- Date: Fri, 7 May 2021 16:10:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-10 15:14:12.376504
- Title: The future of human-AI collaboration: a taxonomy of design knowledge for
hybrid intelligence systems
- Title（参考訳）: 人間とAIのコラボレーションの未来--ハイブリッドインテリジェンスシステムの設計知識の分類学
- Authors: Dominik Dellermann, Adrian Calma, Nikolaus Lipusch, Thorsten Weber,
Sascha Weigel, and Philipp Ebel
- Abstract要約: 我々は、人間と機械の社会技術的アンサンブルを開発する必要性を特定する。
本稿では,機械学習パイプラインにおける人間の役割に関する学際研究の概観について述べる。
第二に、ハイブリッドインテリジェンスシステムを構想し、システム設計の関連寸法を概念化します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent technological advances, especially in the field of machine learning,
provide astonishing progress on the road towards artificial general
intelligence. However, tasks in current real-world business applications cannot
yet be solved by machines alone. We, therefore, identify the need for
developing socio-technological ensembles of humans and machines. Such systems
possess the ability to accomplish complex goals by combining human and
artificial intelligence to collectively achieve superior results and
continuously improve by learning from each other. Thus, the need for structured
design knowledge for those systems arises. Following a taxonomy development
method, this article provides three main contributions: First, we present a
structured overview of interdisciplinary research on the role of humans in the
machine learning pipeline. Second, we envision hybrid intelligence systems and
conceptualize the relevant dimensions for system design for the first time.
Finally, we offer useful guidance for system developers during the
implementation of such applications.
- Abstract（参考訳）: 最近の技術進歩、特に機械学習の分野は、人工知能への道のりにおいて驚くべき進歩をもたらしている。
しかし、現在の実世界のビジネスアプリケーションのタスクは、マシンだけでは解決できない。
そこで我々は,人間と機械の社会技術的アンサンブルを開発する必要性を認識した。
このようなシステムには、人間と人工知能を組み合わせることで複雑な目標を達成する能力があり、優れた結果を総合的に達成し、互いに学習することで継続的に改善する。
したがって、これらのシステムに対する構造化設計知識の必要性が生じる。
まず、機械学習パイプラインにおける人間の役割に関する学際的な研究の構造化の概要を述べる。
第2に、ハイブリッド・インテリジェンス・システムを想定し、システム設計の関連次元を初めて概念化する。
最後に,このようなアプリケーションの実装において,システム開発者に有用なガイダンスを提供する。
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