論文の概要: Toward Integrated Human-machine Intelligence for Civil Engineering: An Interdisciplinary Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.13498v1
• Date: Wed, 28 Jul 2021 17:10:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-29 13:54:10.689796
• Title: Toward Integrated Human-machine Intelligence for Civil Engineering: An Interdisciplinary Perspective
• Title（参考訳）: 土木工学における統合型ヒューマンマシンインテリジェンスを目指して--学際的視点から
• Authors: Cheng Zhang, Jinwoo Kim, JungHo Jeon, Jinding Xing, Changbum Ahn, Pingbo Tang, and Hubo Cai
• Abstract要約: 土木工学の分野におけるどんなタスクがAIによって助けられるのかは不明だ。 IHMIがAEC産業と起業家精神にどのような期待と予期せぬ影響をもたらすかは不明だ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.329639220531723
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The purpose of this paper is to examine the opportunities and barriers of Integrated Human-Machine Intelligence (IHMI) in civil engineering. Integrating artificial intelligence's high efficiency and repeatability with humans' adaptability in various contexts can advance timely and reliable decision-making during civil engineering projects and emergencies. Successful cases in other domains, such as biomedical science, healthcare, and transportation, showed the potential of IHMI in data-driven, knowledge-based decision-making in numerous civil engineering applications. However, whether the industry and academia are ready to embrace the era of IHMI and maximize its benefit to the industry is still questionable due to several knowledge gaps. This paper thus calls for future studies in exploring the value, method, and challenges of applying IHMI in civil engineering. Our systematic review of the literature and motivating cases has identified four knowledge gaps in achieving effective IHMI in civil engineering. First, it is unknown what types of tasks in the civil engineering domain can be assisted by AI and to what extent. Second, the interface between human and AI in civil engineering-related tasks need more precise and formal definition. Third, the barriers that impede collecting detailed behavioral data from humans and contextual environments deserve systematic classification and prototyping. Lastly, it is unknown what expected and unexpected impacts will IHMI have on the AEC industry and entrepreneurship. Analyzing these knowledge gaps led to a list of identified research questions. This paper will lay the foundation for identifying relevant studies to form a research roadmap to address the four knowledge gaps identified.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,土木工学における統合人間・機械知能(IHMI)の可能性と障壁を検討することである。 人工知能の高効率性と再現性と、さまざまなコンテキストにおける人間の適応性の統合は、土木プロジェクトや緊急時のタイムリーで信頼性の高い意思決定を前進させる可能性がある。 バイオメディカルサイエンス、ヘルスケア、輸送といった他の領域で成功した事例は、多くの土木工学応用において、データ駆動の知識に基づく意思決定においてIHMIの可能性を示した。 しかし、業界と学界がIHMIの時代を受け入れ、業界への利益を最大化する準備が整っているかどうかについては、いくつかの知識格差があるため、疑問が残る。 そこで本稿は,IHMIを土木工学に適用する上での価値,方法,課題を探究する上での今後の研究を提唱する。 文献とモチベーション事例の体系的なレビューにより,土木工学において有効なIHMIを実現する上での4つの知識ギャップが明らかになった。 第一に、土木工学領域におけるどんなタスクがAIによって助けられるのか、その程度は分かっていない。 第二に、土木工学関連のタスクにおける人間とAIのインターフェースはより正確で正式な定義を必要とする。 第三に、人間や環境からの詳細な行動データ収集を妨げる障壁は、体系的な分類とプロトタイピングに値する。 最後に、IHMIがAEC産業と起業家精神にどのような期待と予期せぬ影響をもたらすかは不明だ。 これらの知識ギャップを分析することで、特定された研究課題のリストが得られた。 本論文は,4つの知識ギャップに対処するための研究ロードマップを作成するための,関連する研究を識別するための基礎となる。

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