Die Rollen und Modi menschlicher Interaktionen mit automatisierten maschinellen Lernsystemen: Ein kritischer Rückblick und Perspektiven

Die Rollen und Modi menschlicher Interaktionen mit automatisierten maschinellen Lernsystemen: Ein kritischer Rückblick und Perspektiven (Tung Khuat Thanh)

Originaltitel:

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

Inhalt des Buches:

In den letzten Jahren hat sich die Technologie in einem noch nie dagewesenen Ausmaß in der breiten Öffentlichkeit durchgesetzt und durchgesetzt. Von Deepfakes für Memes bis hin zu Empfehlungssystemen für den Handel ist das maschinelle Lernen (ML) zu einem festen Bestandteil der Gesellschaft geworden.

Der Übergang von der rein akademischen Welt zur breiten Öffentlichkeit verläuft jedoch nicht reibungslos, da die Öffentlichkeit nicht über das umfassende Fachwissen im Bereich der Datenwissenschaft verfügt, das erforderlich ist, um die Möglichkeiten des maschinellen Lernens voll auszuschöpfen. Da automatisierte maschinelle Lernsysteme (AutoML) immer ausgefeilter und leistungsfähiger werden, ist es wichtig, das "Wie" und "Warum" der Mensch-Computer-Interaktion (HCI) innerhalb dieser Systeme zu verstehen. Dies ist für eine optimale Systemgestaltung und die Nutzung fortschrittlicher Datenverarbeitungsfunktionen zur Unterstützung der Entscheidungsfindung unter Einbeziehung des Menschen erforderlich.

Es ist auch der Schlüssel zur Identifizierung der Chancen und Risiken, die sich aus der zunehmenden Autonomie der Maschinen ergeben. In dieser Monographie konzentrieren sich die Autoren auf die folgenden Fragen: (i) Wie sieht HCI derzeit für moderne AutoML-Algorithmen aus? (ii) Unterscheiden sich die Erwartungen an HCI innerhalb von AutoML-Rahmenwerken für verschiedene Arten von Nutzern und Interessengruppen? (iii) Wie kann HCI so gesteuert werden, dass AutoML-Lösungen das Vertrauen der Menschen gewinnen und breite Akzeptanz finden? (iv) Wird sich die grundlegende Natur von HCI verändern, wenn AutoML-Systeme autonomer werden und aus komplexen, offenen Umgebungen lernen können? Um diese Fragen zu erörtern, projizieren die Autoren die vorhandene HCI-Literatur auf den Bereich AutoML und untersuchen Themen wie die Gestaltung von Benutzeroberflächen, die Abschwächung menschlicher Vorurteile und das Vertrauen in künstliche Intelligenz (KI).

Um die Zukunft von HCI genau zu beurteilen, überlegen sie außerdem, wie sich AutoML in effektiv offenen Umgebungen manifestieren könnte. Letztendlich dient dieser Überblick dazu, wichtige Forschungsrichtungen zu identifizieren, die darauf abzielen, die Rollen und Modi menschlicher Interaktionen mit aktuellen und zukünftigen AutoML-Systemen besser zu unterstützen.

Weitere Daten des Buches:

ISBN:9781638282686
Autor:
Verlag:
Sprache:Englisch
Einband:Taschenbuch

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Letzte Änderung: 2024.11.13 22:11 (GMT)