論文の概要: A Mental-Model Centric Landscape of Human-AI Symbiosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.09447v1
• Date: Fri, 18 Feb 2022 22:08:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-23 09:53:39.136322
• Title: A Mental-Model Centric Landscape of Human-AI Symbiosis
• Title（参考訳）: 精神モデルによるヒト-AI共生の景観
• Authors: Zahra Zahedi, Sarath Sreedharan, Subbarao Kambhampati
• Abstract要約: 我々は、GHAI(Generalized Human-Aware Interaction)と呼ばれる、ヒューマン・アウェア・AIインタラクション・スキームの極めて一般的なバージョンを導入する。 この新しいフレームワークによって、人間とAIのインタラクションの空間で達成されたさまざまな作業が捕捉され、これらの作業によって支えられる基本的な行動パターンが特定できるかどうかを確認します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.14516396625931
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There has been significant recent interest in developing AI agents capable of effectively interacting and teaming with humans. While each of these works try to tackle a problem quite central to the problem of human-AI interaction, they tend to rely on myopic formulations that obscure the possible inter-relatedness and complementarity of many of these works. The human-aware AI framework was a recent effort to provide a unified account for human-AI interaction by casting them in terms of their relationship to various mental models. Unfortunately, the current accounts of human-aware AI are insufficient to explain the landscape of the work doing in the space of human-AI interaction due to their focus on limited settings. In this paper, we aim to correct this shortcoming by introducing a significantly general version of human-aware AI interaction scheme, called generalized human-aware interaction (GHAI), that talks about (mental) models of six types. Through this paper, we will see how this new framework allows us to capture the various works done in the space of human-AI interaction and identify the fundamental behavioral patterns supported by these works. We will also use this framework to identify potential gaps in the current literature and suggest future research directions to address these shortcomings.
• Abstract（参考訳）: 近年、人間と効果的に対話し、協力できるAIエージェントの開発への関心が高まっている。 これらの作品はそれぞれ、人間とAIの相互作用の問題に非常に中心的な問題に対処しようとするが、これらの作品の多くは、関連性や相補性を曖昧にするための筋電図の定式化に頼っている。 人間を意識したAIフレームワークは、さまざまなメンタルモデルとの関係の観点から、人間とAIのインタラクションを統一的に説明するための最近の取り組みである。 残念なことに、人間の認識するAIの現在の説明は、限られた設定に重点を置いているため、人間とAIのインタラクションの領域で行われている作業の状況を説明するには不十分である。 本稿では,6種類のモデルについて述べるghai(generalized human-aware interaction)という,かなり汎用的なaiインタラクションスキームを導入することで,この欠点を正そうとする。 本稿では,この新たなフレームワークが,人間とAIの相互作用の空間における様々な作業の捉え方と,これらの作業によって支えられる基本的な行動パターンを識別する方法について述べる。 また、この枠組みを用いて、現在の文献の潜在的なギャップを特定し、これらの欠点に対処するための今後の研究の方向性を提案する。

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