Även om maskininlärning blir vanligt i dagens programvara, har det varit lite forskning om hur slutanvändare kan interagera med maskininlärningssystem, utöver att kommunicera enkla "rätt / fel" bedömningar. Om användarna själva kunde arbeta hand i hand med maskininlärningssystem, skulle användarnas förståelse och förtroende för systemet kunna förbättras och inlärningssystemens noggrannhet skulle också kunna förbättras. Vi genomförde tre experiment för att förstå potentialen för rika interaktioner mellan användare och maskininlärningssystem. Det första experimentet var en tankeväckande studie som undersökte användarnas vilja att interagera med maskininlärning resonemang, och vilka typer av feedback användare kan ge maskininlärning system. Vi undersökte sedan genomförbarheten av att införa sådan feedback i maskininlärningssystem, särskilt hur man införlivar några av dessa typer av användarfeedback i maskininlärningssystem, och vad deras inverkan var på noggrannheten i systemet. Sammantaget visar resultaten av våra experiment att det är möjligt för både användare och maskin att stödja ett rikt samspel mellan användare och maskininlärningssystem. Detta visar potentialen hos ett rikt mänskligt datorsamarbete via interaktioner på plats som en lovande riktning för maskininlärningssystem och användare att gemensamt dela intelligens.
I REF utforskar författarna premissen är att om maskininlärningssystemet kunde förklara sitt resonemang för användaren, skulle användaren, i gengäld, ange varför förutsägelsen var fel och ge andra, rika former av feedback som kan förbättra noggrannheten i maskininlärning.
Interacting Meaningfully with Machine Learning Systems: Three Experiments
{'venue': 'Int. J. Hum. Comput. Stud.', 'journal': 'Int. J. Hum. Comput. Stud.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}