Ali tehnologija resnično izboljša našo sposobnost odločanja?

The Choice is Ours (2016) Official Full Version (Junij 2019).

Anonim

Znanstvenik iz vojske je pred kratkim osvojil najboljšo nagrado za papir na 26. konferenci združenja za računalništvo za uporabniško modeliranje, prilagajanje in personalizacijo, da bi odkrila, da večina ljudi ne more razlikovati med tem, da ima uporabniški vmesnik in daje dobre izbire.

Dr. James Schaffer, ameriški vojaški raziskovalni laboratorij, ki je bil zaposlen na ARL Westu, in njegovi sodelavci na Kalifornijski univerzi v Santa Barbari. John O'Donovan in Tobias Höllerer sta na konferenci v juliju na tehnološki univerzi Nanyang v Singapurju prejeli najboljšo nagrado za papir.

Torej, ali tehnologija resnično izboljša našo sposobnost odločanja?

V članku "Odločevanje o uporabniškem izkustvu od zadovoljstva izbire" se ukvarja to vprašanje in podpira teorijo, ki podpira vrednotenje sistemov priporočil, ki so namenjeni uporabnikom pri izbiri.

Preprosto povedano, sistemi priporočiteljev so umetno inteligentni algoritmi, ki uporabljajo velike podatke, da predlagajo dodatne izdelke potrošnikom, na primer zaradi preteklih nakupov, demografskih informacij ali zgodovine iskanja. Pomislite na funkcijo »ljudje, ki jih poznate«, ki obstaja na mnogih današnjih platformah za družabne medije.

V sistemih priporočamo domnevo, da uporabniki sestavljajo zelo kompleksne miselne modele uporabniških vmesnikov.

To se kaže v trenutnih meritvah uporabniških izkušenj, ki izzovejo subjektivne odgovore na široko paleto sistemskih funkcij.

Vendar novi ARL-ovi rezultati nasprotujejo tej domnevi in ​​celo kažejo, da na osebno subjektivno zadovoljstvo z njihovimi odločitvami močno vpliva njihova kognitivna država in lastnosti.

"Uporabniško izkušnjo in zadovoljstvo pri izbiri je mogoče zlahka združiti, ko dobro oblikovanje sistema ustvarja pozitivne občutke glede izkušenj, saj umetno vodijo udeležence, da razmišljajo o dobrih odločitvah", je dejal Schaffer. "To lahko privede do lažnih pozitivnih situacij, kjer lahko raziskovalci domnevajo, da se sprejemajo dobre odločitve zaradi videza sistema ali enostavnosti uporabe."

Avtorji so iz zgodovinskega dela vzbudili spoznanje sreče, da bi ustvarili strategijo merjenja, ki bi lahko bolje upoštevala to združitev.

Vojska še naprej prizadeva za večjo modernizacijo svojih sil, s pomembnimi prizadevanji, vključno z Android Tactical Assault Kit in dodeljevanjem sredstev za raziskovanje novih AI in metod strojnega učenja za pomoč poveljniškemu in nadzornemu osebju.

Priporočeni sistemi in druge oblike AI naj bi imeli ključno vlogo pri odločanju na bojišču, vendar akademski in podjetniški pristopi k oblikovanju takšnih sistemov pogosto ne uspejo, ko se na bojno polje preidejo zaradi povečanih stroškov okvare.

"Sedanje stanje tehnike v sistemih priporočil bi verjetno vodilo v modernizacijo ameriške vojske v napačno smer, rezultati iz dokumenta pa so opozorilo na kakršno koli subjektivno oceno, na primer na vojaških vajah, " Schaffer rekel.

Raziskave Schafferja so osnova za vrednotenje strategij, ki lahko pomagajo vojski razlikovati med tehnologijo, ki povečuje zmogljivost in tehnologijo, ki ima preprosto wow faktor.

Dejansko ta raziskava kaže, da bi morali videti nasprotno: frustracije s strani nosilcev odločanja verjetno pomeni, da se nekaj opravi.

Schaffer je izrazil zadovoljstvo z nagrado in meni, da kaže na obljubo o pobudi Open Campus.

"Ta raziskovalna ideja je bila zgrajena samo zaradi klepeta z znanstvenikom ARL iz Direktorata za človekove raziskave in inženirstvo, dr. Benjamin Files, ki po mojem mnenju resnično poudarja prednost ARL-ove pobude Open Campus", je dejal Schaffer. "Ta dokument je bil mogoč le zaradi sodelovanja z UCSB, kar kaže, da se dobre stvari dogajajo, ko ARL sodeluje z zunanjimi univerzami. Verjetno ne bi imel razprave, ki bi poudarjalo izvedljivost te zamisli v drugem okolju."

menu
menu