Identifying Factors That Impact Levels of Automation in Autonomous Systems
Notice bibliographique
Résumé
The need to support complex human and machine collaboration has increased because of recent advances in the use of software and artificial intelligence approaches across various application domains. Building applications with more autonomy has grown dramatically as modern system development capability has significantly improved. However, understanding how to assign duties between humans and machines still needs improvement, and there is a need for better approaches to apportion these tasks. Current methods do not make adaptive automation easy, as task assignments during system operation need to take knowledge about the optimal level of automation (LOA) into account during the collaboration. There is currently a lack of explicit knowledge regarding the factors that influence the variability of human-system interaction and the correct LOA. Additionally, models have not been provided to represent the adaptive LOA variation based on these parameters and their interactions and interdependencies. The study, presented in this paper, based on an extensive literature review, identifies and classifies the factors that affect the degree of automation in autonomous systems. It also proposes a model based on feature diagrams representing the factors and their relationships with LOAs. With the support of two illustrative examples, we demonstrate how to apply these factors and how they relate to one another. This work advances research in the design of autonomous systems by offering an adaptive automation approach that can suggest levels of automation to facilitate human-computer interactions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».