抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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自動機械学習(AutoML)システムは,社会化および性能の両者で進展し続けているので,これらのフレームワークの中で,人間-コンピュータ相互作用(HCI)の「かおよび「wを理解し,現在および期待することが重要である。このような議論は,人間を含む意思決定を支援するための高度なデータ処理能力を活用するための最適システム設計に必要であるが,機械自律性のレベル増加によって提示された機会とリスクを同定することも重要である。この文脈の中で,以下の疑問に焦点を当てた。(i)HCIが現在最先端のAutoMLアルゴリズム,特に開発,展開,および保全の段階にどう見えるか。(ii)AutoMLフレームワーク内のHCIの期待は,異なるタイプのユーザと利害関係者で異なる。(iii)HCIは,AutoML解が人間の信頼と広い受容を獲得するように管理できる。(iv)AutoMLシステムは,より自律的になり,複雑なオープンエンド環境から学習できるので,HCIの基本的性質が進化するであろう。これらの疑問を考慮するために,HCIの既存の文献をAutoMLの空間に投影する。今日まで,この接続はこれまでほとんど調査されていない。そのため,ユーザ-インタフェイス設計,人間-バイアス緩和,および人工知能(AI)の信頼を含む話題をレビューした。さらに,HCIの将来を厳密に測定するために,自動MLが効果的オープンエンド環境においてどのように現れるかをテンプレートした。この議論は,HCIがどのような実装的詳細よりもそのようなフレームワークにおいて起こるか,なぜHCIがなぜ起こるかに留まっているが,推論の組み込みのようなAutoMLの投影開発経路をレビューする。最後に,本レビューは,現在と将来のAutoMLシステムの両方との人間相互作用の役割とモードをよりよく促進することを目指した重要な研究方向を同定するのに役立つ。【JST・京大機械翻訳】
