論文の概要: What should I say? -- Interacting with AI and Natural Language
Interfaces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06382v1
- Date: Fri, 12 Jan 2024 05:10:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 20:19:17.158442
- Title: What should I say? -- Interacting with AI and Natural Language
Interfaces
- Title(参考訳): 何て言えばいいの?
--AIと自然言語インタフェースとの相互作用
- Authors: Mark Adkins
- Abstract要約: HAI(Human-AI Interaction)サブフィールドは、HCI(Human-Computer Interaction)フィールドから生まれ、この概念を検証することを目的としている。
以前の研究では、マインド表現の理論は成功と努力の無いコミュニケーションに不可欠であると示唆されていたが、AIと対話する際にマインド表現の理論が確立されるという点に関しては、ほとんど理解されていない。
- 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: As Artificial Intelligence (AI) technology becomes more and more prevalent,
it becomes increasingly important to explore how we as humans interact with AI.
The Human-AI Interaction (HAI) sub-field has emerged from the Human-Computer
Interaction (HCI) field and aims to examine this very notion. Many interaction
patterns have been implemented without fully understanding the changes in
required cognition as well as the cognitive science implications of using these
alternative interfaces that aim to be more human-like in nature. Prior research
suggests that theory of mind representations are crucial to successful and
effortless communication, however very little is understood when it comes to
how theory of mind representations are established when interacting with AI.
- Abstract(参考訳): 人工知能(AI)技術がますます普及するにつれて、人間がAIとどのように相互作用するかを探求することがますます重要になる。
human-ai interaction (hai) サブフィールドは human-computer interaction (hci) フィールドから出現し、この概念を検討することを目的としている。
多くの相互作用パターンは、必要な認知の変化を十分に理解せずに実装され、また、自然界においてより人間らしくなることを目的とした、これらの代替インターフェースを使用することによる認知科学的な意味を持つ。
以前の研究では、マインド表現の理論は成功と努力の無いコミュニケーションに不可欠であると示唆されていたが、AIと対話する際にマインド表現の理論が確立されるという点に関しては、ほとんど理解されていない。
関連論文リスト
- Shifting the Human-AI Relationship: Toward a Dynamic Relational Learning-Partner Model [0.0]
我々は、人間との対話から学ぶ学生に似た、AIを学習パートナーとして見ることへのシフトを提唱する。
我々は「第三の心」が人間とAIの協力関係を通して生まれることを示唆する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-07T19:19:39Z) - Explainable Human-AI Interaction: A Planning Perspective [32.477369282996385]
AIシステムは、ループ内の人間に説明可能である必要がある。
我々は、AIエージェントがメンタルモデルを使用して人間の期待に沿うか、あるいは説明的コミュニケーションを通じて期待を変更する方法について論じる。
本書の主な焦点は、協調的なシナリオであるが、同じ精神モデルが難読化や偽造にどのように使用できるかを指摘したい。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-19T22:22:21Z) - Untangling Critical Interaction with AI in Students Written Assessment [2.8078480738404]
重要な課題は、人間が必須の批判的思考とAIリテラシースキルを備えていることを保証することである。
本稿では,AIと批判的学習者インタラクションの概念を概念化するための第一歩を提供する。
理論的モデルと経験的データの両方を用いて、予備的な発見は、書き込みプロセス中にAIとのディープインタラクションが全般的に欠如していることを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-10T12:12:50Z) - Human-AI collaboration is not very collaborative yet: A taxonomy of interaction patterns in AI-assisted decision making from a systematic review [6.013543974938446]
意思決定支援システムにおける人工知能の活用は、技術的進歩に不相応に焦点を合わせてきた。
人間中心の視点は、既存のプロセスとのシームレスな統合のためにAIソリューションを設計することで、この懸念を緩和しようとする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-30T17:46:38Z) - Human-AI Coevolution [48.74579595505374]
Coevolution AIは、人間とAIアルゴリズムが相互に連続的に影響を及ぼすプロセスである。
本稿では,AIと複雑性科学の交点における新たな研究分野の基盤として,Coevolution AIを紹介した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-23T18:10:54Z) - A User-Centred Framework for Explainable Artificial Intelligence in
Human-Robot Interaction [70.11080854486953]
本稿では,XAIのソーシャル・インタラクティブな側面に着目したユーザ中心型フレームワークを提案する。
このフレームワークは、エキスパートでないユーザのために考えられた対話型XAIソリューションのための構造を提供することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-27T09:56:23Z) - Trustworthy AI: A Computational Perspective [54.80482955088197]
我々は,信頼に値するAIを実現する上で最も重要な6つの要素,(i)安全とロバスト性,(ii)非差別と公正,(iii)説明可能性,(iv)プライバシー,(v)説明可能性と監査性,(vi)環境ウェルビーイングに焦点をあてる。
各次元について、分類学に基づく最近の関連技術について概観し、実世界のシステムにおけるそれらの応用を概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-12T14:21:46Z) - Building Bridges: Generative Artworks to Explore AI Ethics [56.058588908294446]
近年,人工知能(AI)技術が社会に与える影響の理解と緩和に重点が置かれている。
倫理的AIシステムの設計における重要な課題は、AIパイプラインには複数の利害関係者があり、それぞれがそれぞれ独自の制約と関心を持っていることだ。
このポジションペーパーは、生成的アートワークが、アクセス可能で強力な教育ツールとして機能することで、この役割を果たすことができる可能性のいくつかを概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-25T22:31:55Z) - Player-AI Interaction: What Neural Network Games Reveal About AI as Play [14.63311356668699]
本稿では,人間がAIとどのように相互作用するかを学習し,実験する上で,ゲームは理想的な領域である,と論じる。
ニューラルネットワークゲームの体系的な調査を通じて、優勢な相互作用のメタファーとAIの相互作用パターンを特定した。
我々の研究は、ゲームとUXデザイナが人間とAIの相互作用の学習曲線を構築するためのフローを考えるべきであることを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-15T17:07:03Z) - Machine Common Sense [77.34726150561087]
機械の常識は、人工知能(AI)において広範で潜在的に無拘束な問題のままである
本稿では、対人インタラクションのようなドメインに焦点を当てたコモンセンス推論のモデル化の側面について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-15T13:59:47Z) - Dark, Beyond Deep: A Paradigm Shift to Cognitive AI with Humanlike
Common Sense [142.53911271465344]
我々は、次世代のAIは、新しいタスクを解決するために、人間のような「暗黒」の常識を取り入れなければならないと論じている。
我々は、人間のような常識を持つ認知AIの5つの中核領域として、機能、物理学、意図、因果性、実用性(FPICU)を識別する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-20T04:07:28Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。