Fugu-MT 論文翻訳(概要): Advancing the Search Frontier with AI Agents

論文の概要: Advancing the Search Frontier with AI Agents

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01235v2
Date: Tue, 2 Apr 2024 19:22:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-04 16:30:45.441106
Title: Advancing the Search Frontier with AI Agents
Title（参考訳）: AIエージェントによる検索フロンティアの強化
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)の出現は、検索者にさらなる支援を提供する可能性がある。この記事では、これらの問題とAIエージェントが検索システムの能力のフロンティアをいかに前進させているかを考察する。
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, 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 how AI agents are advancing the frontier of search system capabilities, with a special focus on information interaction and complex task completion.
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。何百万人もの人が毎日、検索エンジンのタスクに苦労している。多くの場合、彼らの苦労は、そ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、検索を動機付け、検索者がブリッジ/リゾリュートしようとするギャップ/プロブレマ的な状況を作り出し、異なるタスクファセットで作業するときに検索動作を駆動する。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。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。近年の人工人工知能(AI)の出現と、この技術に基づく補助エージェントの到来は、検索者、特に複雑なタスクに携わる人々にさらなる支援を提供する可能性がある。インテリジェントシステムの設計や検索自体の将来には、これらの進歩から大きな影響がある。この記事では、2023 ACM SIGIR Conferenceの著者による基調講演に基づいて、これらの問題とAIエージェントが、情報インタラクションと複雑なタスク完了に特に焦点をあてて、検索システム機能のフロンティアをいかに前進させているかを探求する。

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