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Enregistrement W4225010612 · doi:10.1145/3491102.3517610

Two Heads Are Better Than One: A Dimension Space for Unifying Human and Artificial Intelligence in Shared Control

2022· article· en· W4225010612 sur OpenAlexaff
Gabriele Cimolino, T.C. Nicholas Graham

Notice bibliographique

RevueCHI Conference on Human Factors in Computing Systems · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHuman-Automation Interaction and Safety
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDimension (graph theory)TerminologyComputer scienceControl (management)Human–computer interactionSpace (punctuation)Domain (mathematical analysis)Shared spaceArtificial intelligenceHuman intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shared control is an emerging interaction paradigm in which a human and an AI partner collaboratively control a system. Shared control unifies human and artificial intelligence, making the human’s interactions with computers more accessible, safe, precise, effective, creative, and playful. This form of interaction has independently emerged in contexts as varied as mobility assistance, driving, surgery, and digital games. These domains each have their own problems, terminology, and design philosophies. Without a common language for describing interactions in shared control, it is difficult for designers working in one domain to share their knowledge with designers working in another. To address this problem, we present a dimension space for shared control, based on a survey of 55 shared control systems from six different problem domains. This design space analysis tool enables designers to classify existing systems, make comparisons between them, identify higher-level design patterns, and imagine solutions to novel problems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0040,014
Communication savante0,0130,021
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,157
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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