Titre original :
Human-Machine Shared Contexts
Contenu du livre :
Human-Machine Shared Contexts se penche sur les fondements, les mesures et les applications des systèmes homme-machine. Les éditeurs et les auteurs débattent de la question de savoir si les machines, les humains et les systèmes devraient parler uniquement entre eux, uniquement aux humains, ou aux deux, et comment. Le livre établit la signification et le fonctionnement des "contextes partagés" entre les humains et les machines ; il explore également la façon dont les systèmes homme-machine affectent les publics cibles (chercheurs, machines, robots, utilisateurs) et la société, ainsi que les futurs écosystèmes composés d'humains et de machines.
Ce livre explore la manière dont les interventions des utilisateurs peuvent améliorer le contexte pour les machines autonomes fonctionnant dans des environnements peu familiers ou lors d'événements imprévus ; la manière dont on peut apprendre aux machines autonomes à expliquer les contextes par le raisonnement, les inférences ou la causalité, et les décisions aux humains qui s'appuient sur l'intuition ; et pour le contexte mutuel, la manière dont ces machines peuvent affecter de manière interdépendante la conscience humaine, les équipes et la société, et la manière dont ces « machines » peuvent être affectées à leur tour. En bref, le contexte peut-il être mutuellement construit et partagé entre les machines et les humains ? Les rédacteurs s'intéressent à la question de savoir si le partage du contexte intervient lorsque les machines commencent à penser ou, comme les humains, développent des états subjectifs qui leur permettent de contrôler et de rendre compte de leurs interprétations de la réalité, ce qui oblige les scientifiques à repenser le modèle général du comportement social humain. Si la dépendance à l'égard de l'apprentissage automatique se poursuit ou s'accroît, le public s'intéressera également à ce qu'il advient du contexte partagé par les utilisateurs, les équipes d'humains et de machines, ou la société, lorsque ces machines fonctionnent mal. Alors que les scientifiques et les ingénieurs « réfléchissent à ce changement en termes humains », l'objectif ultime est que l'IA améliore les performances des machines autonomes et des équipes composées d'humains et de machines, pour le bien de la société, partout où ces machines interagissent avec des humains ou d'autres machines.
Ce livre sera une lecture essentielle pour les informaticiens et ingénieurs professionnels, industriels et militaires ; les scientifiques et ingénieurs en apprentissage machine (ML) et en intelligence artificielle (IA), en particulier ceux engagés dans la recherche sur l'autonomie, le contexte computationnel et les contextes partagés homme-machine ; les scientifiques et ingénieurs en robotique avancée ; les scientifiques travaillant ou intéressés par les questions de données pour les systèmes autonomes, telles que l'utilisation de données rares pour la formation et les opérations avec et sans intervention de l'utilisateur ; les psychologues sociaux, les scientifiques et les chercheurs en sciences physiques qui étudient des modèles de contexte partagé ; les modélisateurs de l'internet des objets (IOT) ; les scientifiques et ingénieurs en systèmes de systèmes et les économistes ; les scientifiques et ingénieurs qui travaillent avec des modèles basés sur des agents (ABM) ; les spécialistes des politiques concernés par l'impact de l'IA et de la ML sur la société et la civilisation ; les scientifiques et ingénieurs en réseaux ; les mathématiciens appliqués (par exemple, les chercheurs en sciences de la vie) ; les chercheurs en sciences de la vie ; les chercheurs en sciences de la vie ; les chercheurs en sciences de la terre. g., théorie des holons, théorie de l'information) ; linguistes informatiques ; et scientifiques et ingénieurs de la blockchain.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9780128205433 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2020 |
| Nombre de pages : | 438 |
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