Fugu-MT 論文翻訳(概要): DR-HAI: Argumentation-based Dialectical Reconciliation in Human-AI Interactions

論文の概要: DR-HAI: Argumentation-based Dialectical Reconciliation in Human-AI Interactions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14694v2
Date: Mon, 28 Aug 2023 18:37:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-30 17:59:25.539541
Title: DR-HAI: Argumentation-based Dialectical Reconciliation in Human-AI Interactions
Title（参考訳）: DR-HAI:人間とAIの相互作用における調停に基づく弁証的和解
Authors: Stylianos Loukas Vasileiou, Ashwin Kumar, William Yeoh, Tran Cao Son, Francesca Toni
Abstract要約: DR-HAIは、人間とAIの相互作用を強化するためのモデル和解アプローチを拡張するために設計されたフレームワークである。議論に基づく対話パラダイムを採用することで、DR-HAIは対話的な和解を可能にし、説明者と説明人の知識の相違に対処する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.647456260563272
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We present DR-HAI -- a novel argumentation-based framework designed to extend model reconciliation approaches, commonly used in human-aware planning, for enhanced human-AI interaction. By adopting an argumentation-based dialogue paradigm, DR-HAI enables interactive reconciliation to address knowledge discrepancies between an explainer and an explainee. We formally describe the operational semantics of DR-HAI, provide theoretical guarantees, and empirically evaluate its efficacy. Our findings suggest that DR-HAI offers a promising direction for fostering effective human-AI interactions.
Abstract（参考訳）: DR-HAI(DR-HAI)は、人間とAIの相互作用を高めるために一般的に使用される、モデル和解アプローチの拡張を目的とした、新しい議論ベースのフレームワークである。議論に基づく対話パラダイムを採用することで、DR-HAIは対話的な和解を可能にし、説明者と説明人の知識の相違に対処する。 DR-HAIの動作意味を正式に記述し、理論的保証を提供し、その有効性を実証的に評価する。本研究は,DR-HAIが効果的な人間とAIの相互作用を促進する上で有望な方向性を示すことを示唆している。

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