論文の概要: Improving Human Decision-Making with Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.08454v1
• Date: Thu, 19 Aug 2021 02:57:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-20 14:16:15.917397
• Title: Improving Human Decision-Making with Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習による意思決定の改善
• Authors: Hamsa Bastani, Osbert Bastani, Wichinpong Park Sinchaisri
• Abstract要約: 我々は、解釈可能な「チップ」という形で、その洞察を人間に伝達する新しい機械学習アルゴリズムを設計する。 提案アルゴリズムは,ユーザ間のパフォーマンスのギャップと最適ポリシーを最良に埋めるヒントを選択する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.710159322537816
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A key aspect of human intelligence is their ability to convey their knowledge to others in succinct forms. However, despite their predictive power, current machine learning models are largely blackboxes, making it difficult for humans to extract useful insights. Focusing on sequential decision-making, we design a novel machine learning algorithm that conveys its insights to humans in the form of interpretable "tips". Our algorithm selects the tip that best bridges the gap in performance between human users and the optimal policy. We evaluate our approach through a series of randomized controlled user studies where participants manage a virtual kitchen. Our experiments show that the tips generated by our algorithm can significantly improve human performance relative to intuitive baselines. In addition, we discuss a number of empirical insights that can help inform the design of algorithms intended for human-AI collaboration. For instance, we find evidence that participants do not simply blindly follow our tips; instead, they combine them with their own experience to discover additional strategies for improving performance.
• Abstract（参考訳）: 人間の知性の重要な側面は、その知識を簡潔な形で他人に伝える能力である。 しかし、その予測能力にもかかわらず、現在の機械学習モデルは大部分がブラックボックスであり、人間が有用な洞察を引き出すのが困難である。 逐次的意思決定に焦点をあて,解釈可能な「チップ」という形でその洞察を人間に伝える新しい機械学習アルゴリズムを設計した。 提案アルゴリズムは,ユーザ間のパフォーマンスのギャップと最適ポリシーを最良に埋めるヒントを選択する。 参加者が仮想キッチンを管理する一連のランダム化制御ユーザスタディを通じて,このアプローチを評価した。 実験の結果,本アルゴリズムが生み出すヒントは,直感的なベースラインと比較して,人間のパフォーマンスを著しく向上できることがわかった。 さらに,人間とAIのコラボレーションを目的としたアルゴリズムの設計を支援するための実証的な知見をいくつか紹介する。 例えば、参加者は単にヒントに盲目的に従うのではなく、自分たちの経験と組み合わせて、パフォーマンスを改善するための追加の戦略を発見するのです。

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