論文の概要: Dialectical Reconciliation via Structured Argumentative Dialogues

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14694v3
• Date: Thu, 8 Aug 2024 16:22:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-09 21:19:13.074590
• Title: Dialectical Reconciliation via Structured Argumentative Dialogues
• Title（参考訳）: 構造的調音対話による弁証的調合
• Authors: Stylianos Loukas Vasileiou, Ashwin Kumar, William Yeoh, Tran Cao Son, Francesca Toni,
• Abstract要約: 我々のフレームワークは,説明者(AIエージェント)と説明者(ヒューマンユーザ)の知識の相違に対処するための弁証的調和を可能にする。 我々のフレームワークは、説明可能性の重要性が重要である領域において、効果的な人間とAIの相互作用を促進するための有望な方向を提供することを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.584998154271512
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel framework designed to extend model reconciliation approaches, commonly used in human-aware planning, for enhanced human-AI interaction. By adopting a structured argumentation-based dialogue paradigm, our framework enables dialectical reconciliation to address knowledge discrepancies between an explainer (AI agent) and an explainee (human user), where the goal is for the explainee to understand the explainer's decision. We formally describe the operational semantics of our proposed framework, providing theoretical guarantees. We then evaluate the framework's efficacy ``in the wild'' via computational and human-subject experiments. Our findings suggest that our framework offers a promising direction for fostering effective human-AI interactions in domains where explainability is important.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,人間とAIの相互作用を高めるために,人間と認識する計画において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フレームワークを提案する。 構造化された議論に基づく対話パラダイムを採用することにより,説明者(AIエージェント)と説明者(ヒューマンユーザ)の知識の相違に対処する弁証的調和を可能にする。 提案するフレームワークの動作意味を正式に記述し,理論的保証を提供する。 次に,そのフレームワークの有効性を,計算実験と人体実験により評価する。 我々のフレームワークは、説明可能性の重要性が重要である領域において、効果的な人間とAIの相互作用を促進するための有望な方向を提供することを示唆している。

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