Human-Machine-Teaming: Teaching Machine, Learning Machine

Exzellentes Schleifen bedingt die Optimierung von Dutzenden von interagierenden Parametern, wovon ein Grossteil nicht der Steuerung unterliegt. Die Parametereinstellung ist teilweise maschinenspezifisch und kontextsensitiv, weshalb der Transfer zwischen Maschinen erschwert ist. Die Feineinstellung dieser Parameter kann nur bedingt algorithmisiert erfolgen. Vielmehr sind es sehr erfahrene Maschinenbediener, die exzellente Schleifresultate hervorbringen.

Angestrebt wurde daher ein Teaming von Mensch und Maschine, welches menschliches Wissen mit maschinellen Fähigkeiten kombiniert. Dabei wurden drei Kernthemen angesprochen:

• Learning Machine: Der Intelligent Assistant lernt vom Menschen, womit er sich dynamisch weiterentwickelt.
  
  
• Teaching Machine: Der Intelligent Assistant soll den Menschen nicht ersetzen, sondern seinen Lernprozess unterstützen.
  
  
• Multikollaboration: Das Teaming von Mensch und Maschine soll nicht nur eine einzelne Person mit einer Maschine betreffen, sondern die gleichzeitige Zusammenarbeit mehrerer Menschen mit mehreren Maschinen. Dadurch wird verteiltes Wissen einbezogen und ein systematischer Lernprozess unterstützt.

Projektdaten

Publikationen

Renggli, P., Waefler, T.  (2024). Why Do or Don’t You Provide Your Knowledge to an AI?. In: Tareq Ahram, Jay Kalra and Waldemar Karwowski (eds) Artificial Intelligence and Social Computing. AHFE (2024) International Conference. AHFE Open Access, vol 122. AHFE International, USA.

Waefler T. (2021). Progressive Intensity of Human-Technology Teaming. Proceedings of the 5th International Virtual Conference on Human Interaction and Emerging Technologies, IHIET 2021, August 27–29, 2021, France, pp. 28-36.