論文の概要: Agent Smith: Teaching Question Answering to Jill Watson
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.13677v1
- Date: Wed, 22 Dec 2021 19:40:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-02 08:17:41.805535
- Title: Agent Smith: Teaching Question Answering to Jill Watson
- Title（参考訳）: エージェント・スミス:ジル・ワトソン氏の質問に答える
- Authors: Ashok Goel, Harshvardhan Sikka, Eric Gregori
- Abstract要約: エージェントスミス(Agent Smith)は、インタラクティブな機械教育エージェントで、新しいオンラインクラスのためにジルを訓練するのに要する時間を桁違いに削減する。
機械学習教育は、知識ベースのAI、大規模なデータセットを使用した機械学習、インタラクティブなヒューマン・イン・ループトレーニングの利点を組み合わせたものだ。
- 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: Building AI agents can be costly. Consider a question answering agent such as
Jill Watson that automatically answers students' questions on the discussion
forums of online classes based on their syllabi and other course materials.
Training a Jill on the syllabus of a new online class can take a hundred hours
or more. Machine teaching - interactive teaching of an AI agent using synthetic
data sets - can reduce the training time because it combines the advantages of
knowledge-based AI, machine learning using large data sets, and interactive
human-in-loop training. We describe Agent Smith, an interactive machine
teaching agent that reduces the time taken to train a Jill for a new online
class by an order of magnitude.
- Abstract（参考訳）: AIエージェントの構築にはコストがかかる。
オンライン授業の議論フォーラムにおける学生の質問を自動的に答えるジル・ワトソンなどの質問応答エージェントを,シラビなどの教材に基づいて検討する。
新しいオンラインクラスのシラバスでジルをトレーニングするには、100時間以上かかる可能性がある。
機械学習 – 合成データセットを使用したAIエージェントのインタラクティブな教育 – は、知識ベースのAIの利点、大規模なデータセットを使用した機械学習、インタラクティブなヒューマン・イン・ループトレーニングを組み合わせたトレーニング時間を短縮することができる。
本稿では,新しいオンライン授業のためのジルの訓練に要する時間を1桁削減する対話型機械教示エージェントである smith について述べる。
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