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explainable human ai interaction planning di sreedharan sarath (10 risultati)
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Explainable Human-AI Interaction: A Planning Perspective (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning)
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
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Explainable Human-AI Interaction : A Planning Perspective
Da: Chiron Media, Wallingford, Regno Unito
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 29,39
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Explainable Human-AI Interaction: A Planning Perspective
Da: Romtrade Corp., STERLING HEIGHTS, MI, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
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EUR 56,17
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Explainable Human-AI Interaction: A Planning Perspective (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning)
Da: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 56,47
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Explainable Human-AI Interaction: A Planning Perspective (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning)
Da: California Books, Miami, FL, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 64,96
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EUR 72,63
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Explainable Human-AI Interaction: A Planning Perspective
Da: UK BOOKS STORE, London, LONDO, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 91,83
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Explainable Human-AI Interaction : A Planning Perspective
Editore: Springer International Publishing, 2022
ISBN 10: 303103757X ISBN 13: 9783031037573
Lingua: Inglese
EUR 58,84
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - From its inception, artificial intelligence (AI) has had a rather ambivalent relationship with humans-swinging between their augmentation and replacement. Now, as AI technologies enter our everyday lives at an ever-increasing pace, there is a greater need for AI systems to work synergistically with humans. One critical requirement for such synergistic human-AI interaction is that the AI systems' behavior be explainable to the humans in the loop. To do this effectively, AI agents need to go beyond planning with their own models of the world, and take into account the mental model of the human in the loop. At a minimum, AI agents need approximations of the human's task and goal models, as well as the human's model of the AI agent's task and goal models. The former will guide the agent to anticipate and manage the needs, desires and attention of the humans in the loop, and the latter allow it to act in ways that are interpretable to humans (by conforming to their mental models of it), andbe ready to provide customized explanations when needed. The authors draw from several years of research in their lab to discuss how an AI agent can use these mental models to either conform to human expectations or change those expectations through explanatory communication. While the focus of the book is on cooperative scenarios, it also covers how the same mental models can be used for obfuscation and deception. The book also describes several real-world application systems for collaborative decision-making that are based on the framework and techniques developed here. Although primarily driven by the authors' own research in these areas, every chapter will provide ample connections to relevant research from the wider literature. The technical topics covered in the book are self-contained and are accessible to readers with a basic background in AI.
