論文の概要: Agent Teaming Situation Awareness (ATSA): A Situation Awareness
Framework for Human-AI Teaming
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16785v2
- Date: Mon, 4 Sep 2023 12:23:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-07 02:09:23.307544
- Title: Agent Teaming Situation Awareness (ATSA): A Situation Awareness
Framework for Human-AI Teaming
- Title（参考訳）: エージェントチームリング状況認識(ATSA) : ヒューマンAIチームのための状況認識フレームワーク
- Authors: Qi Gao, Wei Xu, Mowei Shen, Zaifeng Gao
- Abstract要約: 本稿では,主要なSA理論モデルとHAT文脈におけるSAのための新しいフレームワークについてレビューする。
Agent Teaming situation Awareness (ATSA)フレームワークは、人間とAIの振る舞いを統一し、双方向、動的相互作用を含む。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.712812672157611
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rapid advancements in artificial intelligence (AI) have led to a growing
trend of human-AI teaming (HAT) in various fields. As machines continue to
evolve from mere automation to a state of autonomy, they are increasingly
exhibiting unexpected behaviors and human-like cognitive/intelligent
capabilities, including situation awareness (SA). This shift has the potential
to enhance the performance of mixed human-AI teams over all-human teams,
underscoring the need for a better understanding of the dynamic SA interactions
between humans and machines. To this end, we provide a review of leading SA
theoretical models and a new framework for SA in the HAT context based on the
key features and processes of HAT. The Agent Teaming Situation Awareness (ATSA)
framework unifies human and AI behavior, and involves bidirectional, and
dynamic interaction. The framework is based on the individual and team SA
models and elaborates on the cognitive mechanisms for modeling HAT. Similar
perceptual cycles are adopted for the individual (including both human and AI)
and the whole team, which is tailored to the unique requirements of the HAT
context. ATSA emphasizes cohesive and effective HAT through structures and
components, including teaming understanding, teaming control, and the world, as
well as adhesive transactive part. We further propose several future research
directions to expand on the distinctive contributions of ATSA and address the
specific and pressing next steps.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の急速な進歩は、様々な分野における人間とAIのチームリング(HAT)の増大に繋がった。
機械が単なる自動化から自律状態へと進化し続けるにつれ、状況認識(SA)など、予期せぬ行動や人間のような認知/知能がますます現れている。
このシフトは、人間とマシン間の動的なSAインタラクションをより深く理解する必要性を強調し、人間とAIの混在するチームのパフォーマンスを高める可能性がある。
この目的のために、我々は、HATの重要な特徴とプロセスに基づいて、先導的なSA理論モデルと、HATコンテキストにおけるSAの新しいフレームワークについてレビューする。
Agent Teaming situation Awareness (ATSA)フレームワークは、人間とAIの振る舞いを統一し、双方向、動的相互作用を含む。
このフレームワークは個人とチームsaモデルに基づいており、モデリングハットの認知メカニズムについて詳述している。
同様の知覚サイクルは、HATコンテキストのユニークな要件に合わせて、個人(人間とAIの両方を含む)とチーム全体に対して採用されます。
ATSAは、チームリング理解、チームリング制御、世界、および接着活性部分を含む構造や構成要素を通して、凝集性で効果的なHATを強調している。
さらに,ATSAの特有な貢献を拡大し,具体的かつ推進的な次のステップに対処するための今後の研究指針を提案する。
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