A Hierarchical Framework for Collaborative Artificial Intelligence - Université Grenoble Alpes Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue (Article De Synthèse) IEEE Pervasive Computing Année : 2023

A Hierarchical Framework for Collaborative Artificial Intelligence

Résumé

We propose a hierarchical framework for collaborative intelligent systems. This framework organizes research challenges based on the nature of the collaborative activity and the information that must be shared, with each level building on capabilities provided by lower levels. We review research paradigms at each level, with a description of classical engineering-based approaches and modern alternatives based on machine learning, illustrated with a running example using a hypothetical personal service robot. We discuss cross-cutting issues that occur at all levels, focusing on the problem of communicating and sharing comprehension, the role of explanation and the social nature of collaboration. We conclude with a summary of research challenges and a discussion of the potential for economic and societal impact provided by technologies that enhance human abilities and empower people and society through collaboration with Intelligent Systems.
Nous proposons un cadre hiérarchique pour les systèmes intelligents collaboratifs. Ce cadre organise les défis de recherche en fonction de la nature de l'activité collaborative et des informations qui doivent être partagées, chaque niveau s'appuyant sur les capacités fournies par les niveaux inférieurs. Nous passons en revue les paradigmes de recherche à chaque niveau, avec une description des approches classiques basées sur l'ingénierie et des alternatives modernes basées sur l'apprentissage automatique, illustrées par un exemple courant utilisant un hypothétique robot de service personnel. Nous discutons des questions transversales qui se produisent à tous les niveaux, en nous concentrant sur le problème de la communication et du partage de la compréhension, le rôle de l'explication et la nature sociale de la collaboration. Nous concluons par un résumé des défis de la recherche et une discussion sur le potentiel d'impact économique et sociétal fourni par les technologies qui améliorent les capacités humaines et autonomisent les personnes et la société grâce à la collaboration avec les systèmes intelligents.
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CollaborativeIntelligentSystems-Nov2022.pdf (301.95 Ko) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-03895933 , version 1 (13-12-2022)

Licence

Paternité

Identifiants

Citer

James L. Crowley, Joëlle L Coutaz, Jasmin Grosinger, Javier Vázquez-Salceda, Cecilio Angulo, et al.. A Hierarchical Framework for Collaborative Artificial Intelligence. IEEE Pervasive Computing, 2023, 22 (1), pp.9-18. ⟨10.1109/MPRV.2022.3208321⟩. ⟨hal-03895933⟩
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