Fugu-MT 論文翻訳(概要): Navigating Complex Search Tasks with AI Copilots

論文の概要: Navigating Complex Search Tasks with AI Copilots

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01235v1
Date: Thu, 2 Nov 2023 13:43:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-03 13:23:59.527261
Title: Navigating Complex Search Tasks with AI Copilots
Title（参考訳）: aiによる複雑な検索タスクのナビゲート
Authors: Ryen W. White
Abstract要約: 複雑な検索タスクは、初歩的な事実発見や再定義のサポート以上のものを必要とする。近年の人工人工知能(AI)の出現と補助エージェント(副操縦士)の到来は、さらなる支援を提供する可能性がある。この記事は2023年のACM SIGIR Conferenceの著者による基調講演に基づいている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.839870353268828
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: As many of us in the information retrieval (IR) research community know and appreciate, search is far from being a solved problem. Millions of people struggle with tasks on search engines every day. Often, their struggles relate to the intrinsic complexity of their task and the failure of search systems to fully understand the task and serve relevant results. The task motivates the search, creating the gap/problematic situation that searchers attempt to bridge/resolve and drives search behavior as they work through different task facets. Complex search tasks require more than support for rudimentary fact finding or re-finding. Research on methods to support complex tasks includes work on generating query and website suggestions, personalizing and contextualizing search, and developing new search experiences, including those that span time and space. The recent emergence of generative artificial intelligence (AI) and the arrival of assistive agents, or copilots, based on this technology, has the potential to offer further assistance to searchers, especially those engaged in complex tasks. There are profound implications from these advances for the design of intelligent systems and for the future of search itself. This article, based on a keynote by the author at the 2023 ACM SIGIR Conference, explores these issues and charts a course toward new horizons in information access guided by AI copilots.
Abstract（参考訳）: 情報検索(IR)研究コミュニティにいる私たちの多くが知っているように、検索は解決された問題には程遠い。何百万人もの人々が毎日検索エンジンのタスクに苦労している。しばしば、彼らの苦労は、彼らのタスクの本質的な複雑さと、そのタスクを完全に理解し、関連する結果を提供するための検索システムの失敗に関係している。このタスクは検索のモチベーションを高め、検索者がブリッジ/リゾルを試み、異なるタスクファセットを通して検索動作を駆動するギャップ/プロブルマティックな状況を生成する。複雑な検索タスクには、基本的な事実発見や再発見のサポート以上のものが必要です。複雑なタスクをサポートする方法の研究には、クエリとWebサイトの提案の生成、検索のパーソナライズとコンテキスト化、時間と空間にまたがる新しい検索エクスペリエンスの開発などが含まれる。生成人工知能(AI)の近年の出現と、この技術に基づく補助エージェント(副操縦士)の到来は、検索者、特に複雑なタスクに従事する人たちにさらなる支援を提供する可能性がある。これらの進歩から、インテリジェントシステムの設計や、検索そのものの将来には、深い意味合いがある。この記事では、2023年のACM SIGIR Conferenceの著者による基調講演に基づいて、AIコミッションによってガイドされる情報アクセスの新たな視野に向けて、これらの問題とコースをグラフ化します。

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