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現代の多くの議論は、人工知能技術を用いて、特にかつては人間だけの領域と考えられていたタスクの自動化を進めることの可能性と問題点を論じています。これらの議論はしばしば非常に楽観的であり、未解決の課題を過小評価し、表面上「自動化」されたサービスを支える人間の労働を無視する傾向があります。このような純粋に自動化された方法に長らく焦点を当てることは、有望な設計領域を不必要に放棄していると言えます。それは、計算支援が人間の知的作業を置き換えるのではなく、補強し豊かにする設計空間です。人間の主体性と機械の自動化との間のこの緊張は、設計と工学にとって重要な課題を提起します。本研究では、人間とアルゴリズムの間で豊かで適応的な相互作用を可能にするシステムの設計を考察します。我々は、それぞれの長所と短所がしばしば補完的であることを踏まえつつ、人的なコントロールと巧みな行動を促進するバランスを追求します。データ管理、探索的分析、自然言語翻訳という三つの領域で開発したインタラクティブシステムの事例を共有し、これらは積極的な計算支援を組み込んでいます。結果の向上と人間および機械の学習支援を目的として、人間の能力と行動に関する予測モデルを付加したタスクの共有表現の活用について述べます。最後に、知能拡張研究の未来の展望と科学的最前線について議論します。
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Jeffrey Heer
Proceedings of the National Academy of Sciences
University of Washington
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ジェフリー・ヒーア(Mon,)はこの問題を研究しました。
www.synapsesocial.com/papers/6a0097292ff633f365780259 — DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.1807184115
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