論文の概要: Investigating the Potential of Artificial Intelligence Powered
Interfaces to Support Different Types of Memory for People with Dementia
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10756v1
- Date: Sat, 19 Nov 2022 17:31:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-22 22:12:20.866977
- Title: Investigating the Potential of Artificial Intelligence Powered
Interfaces to Support Different Types of Memory for People with Dementia
- Title（参考訳）: 認知症者のための異なるタイプの記憶を支援する人工知能インタフェースの可能性の検討
- Authors: Hanuma Teja Maddali and Emma Dixon and Alisha Pradhan and Amanda Lazar
- Abstract要約: もっとも難しい課題の1つは、認知症の患者のアクセシビリティの変動をサポートすることである。
我々は,認知症に関連する異なる種類のメモリのインタフェースをパーソナライズするためのAIベースのシステム設計の今後の方向性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.89233407347665
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: There has been a growing interest in HCI to understand the specific
technological needs of people with dementia and supporting them in
self-managing daily activities. One of the most difficult challenges to address
is supporting the fluctuating accessibility needs of people with dementia,
which vary with the specific type of dementia and the progression of the
condition. Researchers have identified auto-personalized interfaces, and more
recently, Artificial Intelligence or AI-driven personalization as a potential
solution to making commercial technology accessible in a scalable manner for
users with fluctuating ability. However, there is a lack of understanding on
the perceptions of people with dementia around AI as an aid to their everyday
technology use and its role in their overall self-management systems, which
include other non-AI technology, and human assistance. In this paper, we
present future directions for the design of AI-based systems to personalize an
interface for dementia-related changes in different types of memory, along with
expectations for AI interactions with the user with dementia.
- Abstract（参考訳）: 認知症患者の特定の技術的ニーズを理解し、自己管理型の日常活動でそれらをサポートするhciへの関心が高まっている。
もっとも困難な課題の1つは、認知症の特定の種類の認知症や状態の進行によって異なる認知症の患者のアクセシビリティーニーズの変動を支援することである。
研究者たちは、自動パーソナライズされたインターフェースを特定し、最近では人工知能やAIによるパーソナライゼーションを、変動能力のあるユーザのためのスケーラブルな方法で商用技術にアクセス可能にする潜在的なソリューションとして特定している。
しかし、日常的な技術利用の助けとして、認知症にまつわる人々の認識や、他の非AI技術や人的援助を含む、全体的な自己管理システムにおけるその役割について、理解の欠如がある。
本稿では、認知症に関連する異なる種類の記憶のインタフェースをパーソナライズするためのAIベースのシステム設計の今後の方向性と、認知症のあるユーザとのAIインタラクションへの期待について述べる。
関連論文リスト
- Aligning Generalisation Between Humans and Machines [74.120848518198]
近年のAIの進歩は、科学的発見と意思決定支援において人間を支援できる技術をもたらしたが、民主主義と個人を妨害する可能性がある。
AIの責任ある使用は、ますます人間とAIのチームの必要性を示している。
これらの相互作用の重要かつしばしば見落とされがちな側面は、人間と機械が一般化する異なる方法である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-23T18:36:07Z) - Envisioning Possibilities and Challenges of AI for Personalized Cancer Care [36.53434633571359]
パーソナライズされたケアの欠如や、不十分な文化的・言語的な宿泊施設など、現在の医療システムにおける重要なギャップを特定する。
AIは、ケアに適用されると、リアルタイム、文化的に整合し、言語的に適切な相互作用を可能にすることで、これらの問題に対処する方法と見なされた。
また、データプライバシ、介護におけるヒューマンタッチの喪失、多様な情報への露出を制限するエコーチャンバーのリスクなど、AI駆動のパーソナライゼーションがもたらす影響に関する懸念も明らかになった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-19T15:55:46Z) - A Survey of Accessible Explainable Artificial Intelligence Research [0.0]
本稿では、説明可能な人工知能(XAI)のアクセシビリティに関する研究について、系統的な文献レビューを行う。
提案手法は,XAIとアクセシビリティーの交差点を捉えるために,いくつかの学術データベースを検索語で検索することを含む。
我々は、デジタル包摂とアクセシビリティを促進するために、XAI開発に障害コミュニティを含めることの重要性を強調している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-02T21:09:46Z) - Pervasive Technology-Enabled Care and Support for People with Dementia: The State of Art and Research Issues [0.9968380852753594]
認知症の本当の話は、認知症の症状が否定されたことや、病気に付随する社会的便秘が原因で、世界中で不明である。
近年、精神疾患としての認知症は、科学コミュニティや医療提供者から多くの注目を集めている。
認知症に対する広汎な技術支援の3つの領域を,ケア,ウェルネス,アクティブな生活に焦点をあてた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-23T15:19:50Z) - Towards Privacy-Aware and Personalised Assistive Robots: A User-Centred Approach [55.5769013369398]
この研究は、フェデレートラーニング(FL)のようなユーザー中心のプライバシーに配慮した技術のパイオニアである。
FLは機密データを共有せずに協調学習を可能にし、プライバシとスケーラビリティの問題に対処する。
この作業には、スマート車椅子アシストのためのソリューションの開発、ユーザの独立性の向上、幸福感の向上が含まれる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-23T13:14:08Z) - Advancing Explainable AI Toward Human-Like Intelligence: Forging the
Path to Artificial Brain [0.7770029179741429]
説明可能なAI(XAI)における人工知能(AI)と神経科学の交差は、複雑な意思決定プロセスにおける透明性と解釈可能性を高めるために重要である。
本稿では,機能ベースから人間中心のアプローチまで,XAI方法論の進化について考察する。
生成モデルにおける説明可能性の達成、責任あるAIプラクティスの確保、倫理的意味への対処に関する課題について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-07T14:09:11Z) - Enabling High-Level Machine Reasoning with Cognitive Neuro-Symbolic
Systems [67.01132165581667]
本稿では,認知アーキテクチャを外部のニューロシンボリックコンポーネントと統合することにより,AIシステムにおける高レベル推論を実現することを提案する。
本稿では,ACT-Rを中心としたハイブリッドフレームワークについて紹介し,最近の応用における生成モデルの役割について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-13T21:20:17Z) - Brain-Inspired Computational Intelligence via Predictive Coding [89.6335791546526]
予測符号化(PC)は、マシンインテリジェンスタスクにおいて有望なパフォーマンスを示している。
PCは様々な脳領域で情報処理をモデル化することができ、認知制御やロボティクスで使用することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-15T16:37:16Z) - AI and Non AI Assessments for Dementia [11.5631890541199]
人工知能領域の最近の進歩は、様々な種類のAIによる認知症評価の開発につながっている。
本論文は,認知症認知のための既存の解決策を臨床医に説明するための文献のギャップを埋めるものである。
認知症に関するAIおよび非AIアセスメントに関する論文のレビューに続いて、AIと医療コミュニティの両方で、さまざまな認知症アセスメントに関する貴重な情報を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-30T03:28:47Z) - Trustworthy AI: A Computational Perspective [54.80482955088197]
我々は,信頼に値するAIを実現する上で最も重要な6つの要素,(i)安全とロバスト性,(ii)非差別と公正,(iii)説明可能性,(iv)プライバシー,(v)説明可能性と監査性,(vi)環境ウェルビーイングに焦点をあてる。
各次元について、分類学に基づく最近の関連技術について概観し、実世界のシステムにおけるそれらの応用を概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-12T14:21:46Z) - Future Trends for Human-AI Collaboration: A Comprehensive Taxonomy of
AI/AGI Using Multiple Intelligences and Learning Styles [95.58955174499371]
我々は、複数の人間の知性と学習スタイルの様々な側面を説明し、様々なAI問題領域に影響を及ぼす可能性がある。
未来のAIシステムは、人間のユーザと互いにコミュニケーションするだけでなく、知識と知恵を効率的に交換できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-07T21:00:13Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。