Rolurile și modurile interacțiunilor umane cu sistemele automatizate de învățare automată: O revizuire critică și perspective

Titlul original:

The Roles and Modes of Human Interactions with Automated Machine Learning Systems: A Critical Review and Perspectives

Conținutul cărții:

În ultimii ani, s-a înregistrat un nivel fără precedent de adoptare a tehnologiei și de implicare a publicului larg. De la deepfakes pentru meme-uri la sisteme de recomandare pentru comerț, învățarea automată (ML) a devenit un element obișnuit în societate.

Această tranziție continuă de la limitele pur academice la publicul larg nu este ușoară, deoarece publicul nu are expertiza extinsă în știința datelor necesară pentru a exploata pe deplin capacitățile ML. Pe măsură ce sistemele automate de învățare automată (AutoML) continuă să progreseze atât în ceea ce privește sofisticarea, cât și performanța, devine important să se înțeleagă "cum" și "de ce" interacțiunea om-computer (HCI) în aceste cadre. Acest lucru este necesar pentru proiectarea optimă a sistemului și pentru valorificarea capacităților avansate de prelucrare a datelor în vederea sprijinirii procesului decizional care implică oameni.

De asemenea, este esențial să se identifice oportunitățile și riscurile prezentate de nivelurile din ce în ce mai ridicate de autonomie a mașinilor. În această monografie, autorii se concentrează pe următoarele întrebări: (i) Cum arată în prezent HCI pentru algoritmii AutoML de ultimă generație? (ii) Așteptările legate de HCI în cadrul AutoML variază pentru diferite tipuri de utilizatori și părți interesate? (iii) Cum poate fi gestionată HCI astfel încât soluțiile AutoML să câștige încrederea oamenilor și să fie acceptate pe scară largă? (iv) Pe măsură ce sistemele AutoML devin mai autonome și capabile să învețe din medii complexe deschise, va evolua natura fundamentală a HCI? Pentru a analiza aceste întrebări, autorii proiectează literatura existentă în domeniul HCI în spațiul AutoML și analizează subiecte precum proiectarea interfeței cu utilizatorul, atenuarea prejudecăților umane și încrederea în inteligența artificială (AI).

În plus, pentru a evalua cu rigurozitate viitorul HCI, autorii analizează modul în care AutoML se poate manifesta în medii cu final deschis. În cele din urmă, această revizuire servește la identificarea direcțiilor cheie de cercetare menite să faciliteze mai bine rolurile și modurile de interacțiune umană cu sistemele AutoML actuale și viitoare.