Contextos compartidos hombre-máquina

Título original:

Human-Machine Shared Contexts

Contenido del libro:

Human-Machine Shared Contexts examina los fundamentos, métricas y aplicaciones de los sistemas hombre-máquina. Editores y autores debaten si las máquinas, los humanos y los sistemas deben hablar sólo entre sí, sólo con los humanos, o con ambos y cómo. El libro establece el significado y el funcionamiento de los «contextos compartidos» entre humanos y máquinas; también explora cómo los sistemas hombre-máquina afectan a los destinatarios (investigadores, máquinas, robots, usuarios) y a la sociedad, así como a los futuros ecosistemas compuestos por humanos y máquinas.

Este libro explora cómo las intervenciones de los usuarios pueden mejorar el contexto para las máquinas autónomas que operan en entornos desconocidos o cuando experimentan sucesos imprevistos; cómo se puede enseñar a las máquinas autónomas a explicar los contextos mediante razonamientos, inferencias o causalidad, y las decisiones a los humanos que se basan en la intuición; y para el contexto mutuo, cómo estas máquinas pueden afectar interdependientemente a la conciencia humana, los equipos y la sociedad, y cómo estas "máquinas" pueden verse afectadas a su vez. En resumen, ¿puede el contexto construirse y compartirse mutuamente entre máquinas y humanos? A los editores les interesa saber si el contexto compartido se produce cuando las máquinas empiezan a pensar o, como los humanos, desarrollan estados subjetivos que les permiten controlar e informar sobre sus interpretaciones de la realidad, obligando a los científicos a replantearse el modelo general de comportamiento social humano. Si la dependencia del aprendizaje automático continúa o aumenta, el público también se interesará por lo que ocurre con el contexto compartido por los usuarios, los equipos de humanos y máquinas o la sociedad cuando estas máquinas funcionan mal. Mientras los científicos e ingenieros "reflexionan sobre este cambio en términos humanos", el objetivo final es que la IA mejore el rendimiento de las máquinas autónomas y los equipos de humanos y máquinas para la mejora de la sociedad allí donde estas máquinas interactúen con humanos u otras máquinas.

Este libro será una lectura esencial para informáticos e ingenieros profesionales, industriales y militares; científicos e ingenieros especializados en aprendizaje automático (AM) e inteligencia artificial (IA), especialmente los que investigan la autonomía, el contexto computacional y los contextos compartidos hombre-máquina; científicos e ingenieros especializados en robótica avanzada; científicos que trabajan o están interesados en cuestiones de datos para sistemas autónomos, como con el uso de datos escasos para el entrenamiento y las operaciones con y sin intervención del usuario; psicólogos sociales, científicos e investigadores físicos que trabajen con modelos de contextos compartidos; modeladores de la Internet de las cosas (IOT); científicos e ingenieros de sistemas y economistas; científicos e ingenieros que trabajen con modelos basados en agentes (ABM); especialistas en políticas preocupados por el impacto de la IA y el ML en la sociedad y la civilización; científicos e ingenieros de redes; matemáticos aplicados (e. g., teoría de holones, teoría de la información), lingüistas computacionales y científicos e ingenieros especializados en cadenas de bloques.