Human-Centered AI (HCAI) refers to the research effort that aims to design and implement AI techniques to support various human tasks, while taking human needs into consideration and preserving human control. In this short position paper, we illustrate how we approach HCAI using a series of research projects around Data Science (DS) works as a case study. The AI techniques built for supporting DS works are collectively referred to as AutoML systems, and their goals are to automate some parts of the DS workflow. We illustrate a three-step systematical research approach(i.e., explore, build, and integrate) and four practical ways of implementation for HCAI systems. We argue that our work is a cornerstone towards the ultimate future of Human-AI Collaboration for DS and beyond, where AI and humans can take complementary and indispensable roles to achieve a better outcome and experience.


翻译:以人类为中心的大赦国际(HCAI)提到旨在设计和实施AI技术以支持各种人类任务的研究努力,同时考虑到人类的需要并保持人类的控制;在本简短的立场文件中,我们说明我们如何利用围绕数据科学的一系列研究项目作为案例研究,与HCAI进行接触;为支持DS工作而建立的AI技术统称为AutoML系统,其目标是使DS工作流程的某些部分自动化;我们举例说明了HCAI系统的三步系统化研究方法(即探索、建设和整合)和四种实际实施方法;我们说,我们的工作是人类-AI合作最终走向DS及以后的未来的基石,在这个未来中,AI和人类可以发挥互补和不可或缺的作用,以取得更好的结果和经验。

1
下载
关闭预览

相关内容

DirectShow是一种由微软公司开发的能够让软件开发者对媒体文件执行各种不同处理的应用程序设计接口。
【数据科学导论书】Introduction to Datascience,253页pdf
专知会员服务
48+阅读 · 2021年11月15日
数据科学导论,54页ppt,Introduction to Data Science
专知会员服务
41+阅读 · 2020年7月27日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
人工智能类 | 国际会议/SCI期刊专刊信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年7月10日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
A Survey of Deep Learning for Scientific Discovery
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月26日
Arxiv
110+阅读 · 2020年2月5日
Techniques for Automated Machine Learning
Arxiv
4+阅读 · 2019年7月21日
Arxiv
3+阅读 · 2018年3月2日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
人工智能类 | 国际会议/SCI期刊专刊信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年7月10日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员