Augmented Cognition Meets AI: Enhancing Human Performance with Real-Time, Adaptive, and Trustworthy Intelligence
Notice bibliographique
Résumé
This panel explores how advancements in artificial intelligence (AI) are transforming the field of augmented cognition (AC). Traditionally focused on adapting system behavior based on user state, augmented cognition is now expanding into new territory with AI technologies that can sense, interpret, and respond in real time. Emerging AI (e.g., large language models, multimodal machine learning, and generative agents) enables new modes of measurement, prediction, and interaction for AI-based augmented cognition. Panelists will highlight how AC systems differ from earlier automation approaches, offering examples from diverse application domains. Use cases include AI copilots that monitor driver fatigue and distraction, adaptive digital teammates that guide workers through complex tasks, and cognitive assistants that support rapid decision- making in high-pressure environments. The conversation will address key design considerations such as the level of human involvement, how to calibrate interaction, and what AI capabilities are still needed. They will also examine critical implementation challenges, including data privacy, cybersecurity, user trust, and ethical concerns. As AI increasingly acts as a synthetic collaborator, the panel will consider how augmented cognition is defined and applied. They will identify research gaps, propose future directions, and explore how human-AI systems can enhance safety, performance, and decision-making across complex domains.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».