論文の概要: IndigoVX: Where Human Intelligence Meets AI for Optimal Decision Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11516v1
• Date: Fri, 21 Jul 2023 11:54:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-24 12:43:42.939736
• Title: IndigoVX: Where Human Intelligence Meets AI for Optimal Decision Making
• Title（参考訳）: IndigoVX:人工知能が最適な意思決定のためにAIと出会う
• Authors: Kais Dukes
• Abstract要約: 本稿では、最適なゴール解決のためのAIによる人間の知能向上のための新しいアプローチを定義する。 提案するAIであるIndigoは、反復ゴール指向最適化によるインフォームド数値決定の頭字語である。 我々は、この手法がゲームやビジネス戦略に適用され、人間が戦略的な状況を提供し、AIが最適なデータ駆動の行動を提供するように考えます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper defines a new approach for augmenting human intelligence with AI for optimal goal solving. Our proposed AI, Indigo, is an acronym for Informed Numerical Decision-making through Iterative Goal-Oriented optimization. When combined with a human collaborator, we term the joint system IndigoVX, for Virtual eXpert. The system is conceptually simple. We envisage this method being applied to games or business strategies, with the human providing strategic context and the AI offering optimal, data-driven moves. Indigo operates through an iterative feedback loop, harnessing the human expert's contextual knowledge and the AI's data-driven insights to craft and refine strategies towards a well-defined goal. Using a quantified three-score schema, this hybridization allows the combined team to evaluate strategies and refine their plan, while adapting to challenges and changes in real-time.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、最適なゴール解決のためのAIによる人間の知能向上のための新しいアプローチを定義する。 提案するAIであるIndigoは、反復ゴール指向最適化によるインフォームド数値決定の頭字語である。 人間の協力者と組み合わせると、仮想専門家のためのジョイントシステムindigovxと名づける。 システムは概念的には単純である。 我々は、この手法をゲームやビジネス戦略に適用し、人間は戦略的なコンテキストを提供し、aiは最適なデータ駆動の動きを提供する、と考えている。 Indigoは反復的なフィードバックループを通し、人間の専門家のコンテキスト知識とAIのデータ駆動による洞察を活用して、明確に定義された目標に向けて戦略を構築および洗練する。 定量化された3スコアスキーマを使用することで、このハイブリッド化によって、統合チームは戦略を評価し、計画を洗練し、リアルタイムの課題や変更に適応することが可能になります。

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