論文の概要: Scalable Interactive Machine Learning for Future Command and Control
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06501v2
- Date: Thu, 28 Mar 2024 15:17:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-29 20:52:50.508241
- Title: Scalable Interactive Machine Learning for Future Command and Control
- Title（参考訳）: 将来のコマンドと制御のためのスケーラブルな対話型機械学習
- Authors: Anna Madison, Ellen Novoseller, Vinicius G. Goecks, Benjamin T. Files, Nicholas Waytowich, Alfred Yu, Vernon J. Lawhern, Steven Thurman, Christopher Kelshaw, Kaleb McDowell,
- Abstract要約: 将来の戦争では、コマンド・アンド・コントロール(C2)の要員が時間スケールの縮小で決定を下す必要がある。
人工知能とヒューマンインテリジェンスの統合は、C2オペレーションプロセスに革命をもたらす可能性を秘めている。
本稿では、これらのアプローチを複雑なC2コンテキストで機能させるために、今後の研究が取り組むべき最先端の科学と技術のギャップについて述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.762977457426215
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Future warfare will require Command and Control (C2) personnel to make decisions at shrinking timescales in complex and potentially ill-defined situations. Given the need for robust decision-making processes and decision-support tools, integration of artificial and human intelligence holds the potential to revolutionize the C2 operations process to ensure adaptability and efficiency in rapidly changing operational environments. We propose to leverage recent promising breakthroughs in interactive machine learning, in which humans can cooperate with machine learning algorithms to guide machine learning algorithm behavior. This paper identifies several gaps in state-of-the-art science and technology that future work should address to extend these approaches to function in complex C2 contexts. In particular, we describe three research focus areas that together, aim to enable scalable interactive machine learning (SIML): 1) developing human-AI interaction algorithms to enable planning in complex, dynamic situations; 2) fostering resilient human-AI teams through optimizing roles, configurations, and trust; and 3) scaling algorithms and human-AI teams for flexibility across a range of potential contexts and situations.
- Abstract（参考訳）: 将来の戦争では、コマンド・アンド・コントロール(C2)の要員が、複雑で潜在的に未定義の状況において、時間スケールを縮小する決定を下す必要がある。
堅牢な意思決定プロセスと意思決定支援ツールの必要性を考えると、人工知能と人工知能の統合は、急速に変化する運用環境における適応性と効率を確保するために、C2オペレーションプロセスに革命をもたらす可能性を秘めている。
我々は、人間が機械学習アルゴリズムと協調して機械学習アルゴリズムの動作をガイドできる、インタラクティブな機械学習における最近の有望なブレークスルーを活用することを提案する。
本稿では、これらのアプローチを複雑なC2コンテキストで機能させるために、今後の研究が取り組むべき最先端の科学と技術のギャップについて述べる。
特に,スケーラブルな対話型機械学習(SIML)の実現を目的とした3つの研究分野について述べる。
1)複雑な動的状況下での計画を可能にする人間-AIインタラクションアルゴリズムの開発
2 役割、構成、信頼を最適化し、レジリエントな人間-AIチームを育成すること。
3) アルゴリズムと人間-AIチームの柔軟性を、潜在的な状況や状況にわたって拡張する。
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