要約
この論文では、最適な目標解決のために AI を使用して人間の知能を強化するための新しいアプローチを定義します。
私たちが提案する AI、Indigo は、Informed Numerical Decision-making through Iterative Goal-Oriented optimization の頭字語です。
人間の共同作業者と組み合わせた場合、共同システムを Virtual eXpert の略で IndigoVX と呼びます。
システムは概念的に単純です。
私たちはこの手法をゲームやビジネス戦略に適用し、人間が戦略的コンテキストを提供し、AI がデータに基づいた最適な動きを提供することを想定しています。
Indigo は反復的なフィードバック ループを通じて動作し、人間の専門家の状況に応じた知識と AI のデータ駆動型の洞察を利用して、明確に定義された目標に向けて戦略を作成し、洗練させます。
このハイブリッド化により、定量化された 3 つのスコア スキーマを使用して、統合されたチームが戦略を評価し、計画を改良しながら、課題や変化にリアルタイムで適応できるようになります。
要約(オリジナル)
This paper defines a new approach for augmenting human intelligence with AI for optimal goal solving. Our proposed AI, Indigo, is an acronym for Informed Numerical Decision-making through Iterative Goal-Oriented optimization. When combined with a human collaborator, we term the joint system IndigoVX, for Virtual eXpert. The system is conceptually simple. We envisage this method being applied to games or business strategies, with the human providing strategic context and the AI offering optimal, data-driven moves. Indigo operates through an iterative feedback loop, harnessing the human expert’s contextual knowledge and the AI’s data-driven insights to craft and refine strategies towards a well-defined goal. Using a quantified three-score schema, this hybridization allows the combined team to evaluate strategies and refine their plan, while adapting to challenges and changes in real-time.
arxiv情報
| 著者 | Kais Dukes |
| 発行日 | 2023-07-21 11:54:53+00:00 |
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