論文の概要: On the Perception of Difficulty: Differences between Humans and AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09803v1
- Date: Wed, 19 Apr 2023 16:42:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-20 13:36:56.454267
- Title: On the Perception of Difficulty: Differences between Humans and AI
- Title（参考訳）: 難易度の知覚について:人間とAIの差異
- Authors: Philipp Spitzer, Joshua Holstein, Michael V\"ossing, Niklas K\"uhl
- Abstract要約: 人間とAIの相互作用における主要な課題は、単一のタスクインスタンスに対する人間とAIエージェントの難しさを見積もることである。
人間とAIの相互作用の分野での研究は、人間とAIの認識の難しさを互いに独立して推定する。
これまでの研究は、人間とAIの認識の難しさの違いを十分に検証していない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the increased adoption of artificial intelligence (AI) in industry and
society, effective human-AI interaction systems are becoming increasingly
important. A central challenge in the interaction of humans with AI is the
estimation of difficulty for human and AI agents for single task
instances.These estimations are crucial to evaluate each agent's capabilities
and, thus, required to facilitate effective collaboration. So far, research in
the field of human-AI interaction estimates the perceived difficulty of humans
and AI independently from each other. However, the effective interaction of
human and AI agents depends on metrics that accurately reflect each agent's
perceived difficulty in achieving valuable outcomes. Research to date has not
yet adequately examined the differences in the perceived difficulty of humans
and AI. Thus, this work reviews recent research on the perceived difficulty in
human-AI interaction and contributing factors to consistently compare each
agent's perceived difficulty, e.g., creating the same prerequisites.
Furthermore, we present an experimental design to thoroughly examine the
perceived difficulty of both agents and contribute to a better understanding of
the design of such systems.
- Abstract（参考訳）: 産業や社会における人工知能(AI)の普及に伴い、効果的な人間とAIのインタラクションシステムがますます重要になっている。
人間とAIの相互作用における中心的な課題は、人間のエージェントとAIエージェントの単一タスクインスタンスの困難さを推定することであり、これらの推定は各エージェントの能力を評価するために不可欠であり、それによって効果的なコラボレーションを促進するために必要となる。
これまで、人間とAIの相互作用の分野での研究は、人間とAIの認識の難しさを互いに独立して推定してきた。
しかしながら、人間とAIエージェントの効果的な相互作用は、価値ある結果を達成する上で各エージェントが認識する困難を正確に反映する指標に依存する。
これまでの研究は、人間とAIの認識の難しさの違いを十分に検証していない。
そこで本研究では,人間とAIの相互作用において認識される困難さと,各エージェントが認識する困難さ(例えば,同じ前提条件)を一貫して比較する要因について,最近の研究をレビューする。
さらに,両エージェントの認識の難しさを徹底的に検証し,そのようなシステムの設計の理解を深めるための実験的設計を提案する。
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) - Unexploited Information Value in Human-AI Collaboration [23.353778024330165]
ヒューマンAIチームのパフォーマンスを改善する方法は、各エージェントがどのような情報や戦略を採用しているかを知らなければ、しばしば明確ではない。
本稿では,人間とAIの協調関係を分析するための統計的決定理論に基づくモデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-03T01:34:45Z) - The Model Mastery Lifecycle: A Framework for Designing Human-AI Interaction [0.0]
ますます多くの分野におけるAIの利用は、長いプロセスの最新のイテレーションである。
異なる状況でAIをどのように使うべきかを決定する方法が緊急に必要である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-23T01:00:32Z) - Problem Solving Through Human-AI Preference-Based Cooperation [74.39233146428492]
我々は,人間-AI共同構築フレームワークであるHAI-Co2を提案する。
我々は、HAI-Co2を形式化し、それが直面する困難なオープンリサーチ問題について議論する。
本稿では,HAI-Co2のケーススタディと,モノリシックな生成型AIモデルとの比較による有効性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-14T11:06:57Z) - Human-AI collaboration is not very collaborative yet: A taxonomy of interaction patterns in AI-assisted decision making from a systematic review [6.013543974938446]
意思決定支援システムにおける人工知能の活用は、技術的進歩に不相応に焦点を合わせてきた。
人間中心の視点は、既存のプロセスとのシームレスな統合のためにAIソリューションを設計することで、この懸念を緩和しようとする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-30T17:46:38Z) - The Impact of Imperfect XAI on Human-AI Decision-Making [8.305869611846775]
鳥種識別作業において,誤った説明が人間の意思決定行動にどのように影響するかを評価する。
この結果から,AIと人間-AIチームパフォーマンスへの不完全なXAIと,人間の専門知識レベルの影響が明らかになった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-25T15:19:36Z) - Discriminatory or Samaritan -- which AI is needed for humanity? An
Evolutionary Game Theory Analysis of Hybrid Human-AI populations [0.5308606035361203]
我々は,AIの異なる形態が,一発の囚人のジレンマゲームをする人間の集団における協力の進化にどのように影響するかを研究する。
障害者を含む全員を無条件で支援するサマリア人のAIエージェントは、差別的AIよりも高いレベルの協力を促進することができることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-30T15:56:26Z) - Human-AI Coevolution [48.74579595505374]
Coevolution AIは、人間とAIアルゴリズムが相互に連続的に影響を及ぼすプロセスである。
本稿では,AIと複雑性科学の交点における新たな研究分野の基盤として,Coevolution AIを紹介した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-23T18:10:54Z) - 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) - Watch-And-Help: A Challenge for Social Perception and Human-AI
Collaboration [116.28433607265573]
我々は、AIエージェントでソーシャルインテリジェンスをテストするための課題であるWatch-And-Help(WAH)を紹介する。
WAHでは、AIエージェントは、人間のようなエージェントが複雑な家庭用タスクを効率的に実行するのを助ける必要がある。
マルチエージェントの家庭環境であるVirtualHome-Socialを構築し、計画と学習ベースのベースラインを含むベンチマークを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-19T21:48:31Z) - Effect of Confidence and Explanation on Accuracy and Trust Calibration
in AI-Assisted Decision Making [53.62514158534574]
ケース固有のモデル情報を明らかにする特徴が、信頼度を調整し、人間とAIのジョイントパフォーマンスを向上させることができるかどうかを検討する。
信頼スコアは、AIモデルに対する人々の信頼を校正するのに役立ちますが、信頼の校正だけでは、AI支援による意思決定を改善するには不十分です。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-07T15:33:48Z)
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。