human decision making | BriefGPT

关键词human decision making

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AAAI解码 AI 的助推：AI 辅助决策中预测人类行为的统一框架
通过将 AI 辅助决策视为人类决策过程中的 “推动”，我们提出了一个计算框架，用于解释不同形式的 AI 辅助对决策者的影响，并根据真实数据对其进行评估。研究结果显示，该框架在准确预测 AI 辅助决策中的人类行为方面优于其他基准模型，并提供了
PDF6 months ago
人类情感的不确定度测量
这项研究探讨了计算机评估人类表达的情绪并利用该数据执行不同任务的能力，以及计算机生成情绪分类信息以帮助用户做出决策或执行任务的能力。实验结果表明，显示更多的不确定信息可以帮助用户在做出决策时更有信心。
PDFa year ago
用统计检验算法替换人类决策者
本研究构建了一种基于统计学的人工智能框架，能够通过对人工预测结果的基准测试，将部分医生的诊断建议替换成人工智能算法的推荐，实验证明在异常分娩检测上具有比医生更准确的真实阳性率和更低的假阳性率，特别是在较不发达地区，更容易替代乡村医生的诊断。
PDFa year ago
可解释的人工智能已死，长命可解释的人工智能！基于假设的决策支持
本篇论文主张从现有的可解释人工智能 (XAI) 模型转变到基于评价的人工智能 (Evaluative AI) 以减轻提供推荐的对人类决策制定的限制和不对人类决策制定的认知过程考虑不足带来的问题，并更好地利用人类决策制定的专业知识。
PDFa year ago
学习何时向人类决策者提供建议
通过对已有的案例进行分析，本文提出了交互式人工智能决策辅助系统的设计，旨在通过学习人类的选择来决定何时提供算法支持，从而提高决策的准确性和可靠性。作者在美国刑事司法系统的前期释放审判方面进行了大规模实验，并发现交互式辅助系统能够在必要的时候
PDF2 years ago
通过混淆矩阵和校准将人类预测与模型概率相结合
本文提出了一种将人类和机器学习模型的输出结合起来的算法，使得人类的分类结果和模型的概率结果相互补充，同时考虑模型的置信度，通过在 CIFAR-10 和 ImageNet 数据集上的实验证明，这种人机结合模型能够比单独使用模型或人类结果在分类
PDF3 years ago
人工智能中的快思慢想
本研究提出借鉴认知理论以推进 AI 的研究方向，通过嵌入因果组件来获得适应性、推理能力、常识理解等人类决策能力，以期激发 AI 技术研究，进而更好地理解人类和机器智能。
PDF4 years ago
ICML支持人工智能团队向后兼容性的案例
研究了 AI 系统更新对人类决策的影响，提出了兼容性的概念并指出了现有机器学习算法无法产生兼容的更新，因此提出了一种重新训练的目标，以改善更新的兼容性和准确性的平衡。
PDF5 years ago
使用生成对抗模仿学习学习时间战略关系
该论文提出了一个新的框架，用于自动学习人类决策中的复杂策略，通过使用两个外部存储模块来捕捉子任务和整个目标之间的关系，并将其用于自主驾驶汽车应用中检验其有效性。
PDF6 years ago