文献

J-GLOBAL ID：202002213235425336   整理番号：20A1928047

自律アシスタントエージェント設計を改善するための手段としてのアシスタント自律性制約のモデリング【JST・京大機械翻訳】

Modeling Assistant’s Autonomy Constraints as a Means for Improving Autonomous Assistant-Agent Design

著者 (2件)： Altshuler Nadav Kiril (Bar-Ilan University, Ramat-Gan, Israel) ,  Sarne David (Bar-Ilan University, Ramat-Gan, Israel)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： AAMAS ’18  ページ： 1468-1476  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,エージェントの自律レベルがユーザによって連続的に制御されるとき,反復タスクにおけるユーザの半分に作用する自律エージェントによって使用される新しい準最適意思決定設計を導入し,実験的に評価した。操作のこのモードは一般的であり,エージェントの能力のユーザの知覚が,例えばスパムフィルタリング,CVフィルタリング,ポーカーエージェント,ロボット真空クリーナー,および自律車のような新しく到着するシステムと同様に,エージェントの意思決定から生じる結果の性質によって影響を受ける。提案した設計は,決定最適性と将来の許容自律性の間の影響の間の最良のトレードオフを提供する行動の選択に依存し,後者を標準機械学習技術を用いて予測した。この設計は,仮想投資エージェントによる広範な実験を通じて,理論的最適決定ルールと比較して,非常に効果的であり,仮想投資エージェントによる広範な実験を通じて,アマゾン機械Turkを用いて679人の被験者の半数に仮想投資を行うことが分かった。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意思決定 ,  投資 ,  ロボット ,  フィルタリング ,  *エージェント
準シソーラス用語： 被験者 ,  ディシジョンルール ,  スパムフィルタ ,  最適性 ,  自律エージェント , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 自律 ,  エージェント ,  設計 ,  自律性 ,  制約 ,  モデリング