論文の概要: Addressing and Visualizing Misalignments in Human Task-Solving Trajectories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14191v2
• Date: Mon, 23 Dec 2024 04:38:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:51:35.889055
• Title: Addressing and Visualizing Misalignments in Human Task-Solving Trajectories
• Title（参考訳）: ヒューマン・タスク・ソルビング・トラジェクトリの対応と視認
• Authors: Sejin Kim, Hosung Lee, Sundong Kim,
• Abstract要約: 本稿では,軌跡データにおける不一致を検出し,分類するための可視化ツールとアルゴリズムを提案する。 これらのミスアライメントを取り除くことで、AIモデルのトレーニングのための軌道データの有用性が大幅に向上することを期待しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.166083532861163
• License:
• Abstract: The effectiveness of AI model training hinges on the quality of the trajectory data used, particularly in aligning the model's decision with human intentions. However, in the human task-solving trajectories, we observe significant misalignments between human intentions and the recorded trajectories, which can undermine AI model training. This paper addresses the challenges of these misalignments by proposing a visualization tool and a heuristic algorithm designed to detect and categorize discrepancies in trajectory data. Although the heuristic algorithm requires a set of predefined human intentions to function, which we currently cannot extract, the visualization tool offers valuable insights into the nature of these misalignments. We expect that eliminating these misalignments could significantly improve the utility of trajectory data for AI model training. We also propose that future work should focus on developing methods, such as Topic Modeling, to accurately extract human intentions from trajectory data, thereby enhancing the alignment between user actions and AI learning processes.
• Abstract（参考訳）: AIモデルのトレーニングの有効性は、使用する軌道データの品質、特にモデルの判断と人間の意図との整合性に左右される。 しかし,人間の課題解決トラジェクトリでは,人間の意図と記録されたトラジェクトリとの重大な相違が観察され,AIモデルのトレーニングを損なう可能性がある。 本稿では, 軌跡データにおける不一致の検出・分類を目的とした可視化ツールとヒューリスティックアルゴリズムを提案することにより, これらの不一致の課題に対処する。 ヒューリスティックなアルゴリズムは、現在抽出できない機能のために、事前に定義された人間の意図を必要とするが、可視化ツールは、これらのミスアライメントの性質に関する貴重な洞察を提供する。 これらのミスアライメントを取り除くことで、AIモデルのトレーニングのための軌道データの有用性が大幅に向上することを期待しています。 また,今後の課題として,対象データから人間の意図を正確に抽出し,ユーザ行動とAI学習プロセスの整合性を高めるために,トピックモデリングなどの手法の開発に注力することを提案する。

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