論文の概要: Artificial Intelligence Nomenclature Identified From Delphi Study on Key Issues Related to Trust and Barriers to Adoption for Autonomous Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.09086v1
• Date: Fri, 14 Oct 2022 16:54:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-10-18 21:25:24.210284
• Title: Artificial Intelligence Nomenclature Identified From Delphi Study on Key Issues Related to Trust and Barriers to Adoption for Autonomous Systems
• Title（参考訳）: delphi研究から特定された人工知能命名法 : 信頼と自律システム導入の障壁に関する鍵となる問題
• Abstract要約: クロスディシプリンティングチームは、複雑な機械学習の課題に協力しています。 文学における基本的な定義のコンセンサスを見つけることは、より根本的な問題である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.175660172780059
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The rapid integration of artificial intelligence across traditional research domains has generated an amalgamation of nomenclature. As cross-discipline teams work together on complex machine learning challenges, finding a consensus of basic definitions in the literature is a more fundamental problem. As a step in the Delphi process to define issues with trust and barriers to the adoption of autonomous systems, our study first collected and ranked the top concerns from a panel of international experts from the fields of engineering, computer science, medicine, aerospace, and defence, with experience working with artificial intelligence. This document presents a summary of the literature definitions for nomenclature derived from expert feedback.
• Abstract（参考訳）: 従来の研究領域にまたがる人工知能の急速な統合は、命名法の融合を生み出した。 クロス学際的なチームは複雑な機械学習の課題に協力するので、文献における基本的な定義のコンセンサスを見つけることがより根本的な問題である。 自律システムの導入に対する信頼と障壁に関する問題を定義するためのDelphiプロセスのステップとして、私たちの研究はまず、人工知能を使った経験を持つ工学、コンピュータサイエンス、医学、航空宇宙、防衛の分野から国際専門家のパネルからトップの関心を集め、ランク付けしました。 本稿では,専門的フィードバックから得られた命名法の文献定義について概説する。

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