Ruoli e modalità delle interazioni umane con i sistemi automatici di apprendimento automatico: Revisione critica e prospettive

Titolo originale:

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

Contenuto del libro:

Negli ultimi anni si è assistito a un livello di adozione e impegno tecnologico senza precedenti da parte del mainstream. Dai deepfake per i meme ai sistemi di raccomandazione per il commercio, l'apprendimento automatico (ML) è diventato un elemento fisso nella società.

Questa transizione in corso dai confini puramente accademici al grande pubblico non è facile, perché il pubblico non ha le competenze approfondite in scienza dei dati necessarie per sfruttare appieno le capacità del ML. Poiché i sistemi di apprendimento automatico (AutoML) continuano a progredire sia in termini di sofisticazione che di prestazioni, diventa importante comprendere il "come" e il "perché" dell'interazione uomo-computer (HCI) all'interno di queste strutture. Ciò è necessario per una progettazione ottimale del sistema e per sfruttare le capacità avanzate di elaborazione dei dati a supporto del processo decisionale che coinvolge l'uomo.

È inoltre fondamentale per identificare le opportunità e i rischi presentati dai livelli sempre più elevati di autonomia delle macchine. In questa monografia, gli autori si concentrano sulle seguenti domande: (i) Come si presenta attualmente l'HCI per gli algoritmi AutoML allo stato dell'arte? (ii) Le aspettative di HCI all'interno dei framework AutoML variano per i diversi tipi di utenti e stakeholder? (iii) Come si può gestire l'HCI in modo che le soluzioni AutoML acquisiscano fiducia umana e ampia accettazione? (iv) Man mano che i sistemi AutoML diventano più autonomi e capaci di apprendere da ambienti complessi e aperti, la natura fondamentale dell'HCI si evolverà? Per considerare queste domande, gli autori proiettano la letteratura esistente in materia di HCI nello spazio dell'AutoML e passano in rassegna argomenti come la progettazione dell'interfaccia utente, la mitigazione degli errori umani e la fiducia nell'intelligenza artificiale (AI).

Inoltre, per valutare rigorosamente il futuro dell'HCI, contemplano come l'AutoML possa manifestarsi in ambienti effettivamente aperti. In definitiva, questa rassegna serve a identificare le principali direzioni di ricerca volte a facilitare i ruoli e le modalità di interazione umana con i sistemi AutoML attuali e futuri.