Teknoloji karar verme yeteneğimizi gerçekten geliştiriyor mu?

Anonim

Bir Ordu bilimcisi, bir çok insanın bir kullanıcı arayüzünü beğenip iyi seçimler yapmak arasında ayrım yapamayacağının anlaşılması için Bilgisayar Bilişim Derneği Kullanıcı Modelleme, Uyarlama ve Kişiselleştirme hakkındaki 26. Konferansında en iyi kağıt ödülünü aldı.

ABD Ordusu Araştırma Laboratuvarı bilim adamı Dr. James Schaffer, ARL West'te ve Kaliforniya Üniversitesi Santa Barbara'da Drs. John O'Donovan ve Tobias Höllerer, Temmuz ayında Singapur'daki Nanyang Teknoloji Üniversitesi'nde düzenlenen konferansta en iyi kağıt ödülünü aldı.

Yani, teknoloji karar verme yeteneğimizi gerçekten geliştiriyor mu?

"Kullanıcı Deneyimini Seçim Memnuniyetinden Ayırmak" başlıklı yazı, bu soruyu ele almakta ve kullanıcılara iyi seçimler yapmalarına yardımcı olmak için tasarlanan öneri sistemlerinin değerlendirilmesini destekleyen teoriyi geliştirmektedir.

Basitçe söylemek gerekirse, öneri sistemleri, geçmişte satın almalar, demografik bilgiler veya arama geçmişi gibi şeylere dayalı olarak tüketicilere ek ürünler önermek için büyük veri kullanan yapay olarak akıllı algoritmalardır. Bugünün sosyal medya platformlarının çoğunda var olan "tanıyor olabileceğiniz insanlar" özelliğini düşünün.

Tavsiye sistemlerinde, kullanıcıların kullanıcı arayüzlerinin çok karmaşık zihinsel modellerini oluşturduğu varsayılmıştır.

Bu, geniş bir sistem özellikleri yelpazesinde öznel tepkilere yol açan mevcut kullanıcı deneyimi ölçümlerine yansır.

Bununla birlikte, ARL'nin yeni sonuçları bu varsayımla çelişir ve hatta bireyin kararlarıyla öznel tatmininin bilişsel durumu ve özellikleri tarafından güçlü bir şekilde etkilendiğini gösterir.

Schaffer, "İyi bir sistem tasarımı, bir deneyimle ilgili olumlu duygular yaratırken, iyi kararlar verilebilmeleri için yapay olarak önde gelen katılımcılar yapıldığında kullanıcı deneyimi ve seçim memnuniyeti kolaylıkla karşılanabilir." Dedi. “Bu, araştırmacıların bir sistemin görünümü veya kullanım kolaylığı nedeniyle iyi kararlar alabileceği yanlış pozitif durumlara yol açabilir.”

Yazarlar, bu karmaşayı daha iyi hesaplayabilecek bir ölçüm stratejisi oluşturmak için mutluluk bilinci üzerine tarihi çalışmalardan yararlandılar.

Ordu, Android Taktik Saldırı Kiti de dahil olmak üzere, güçlerinin modernizasyonunu arttırmaya ve komuta ve kontrol personeline yardımcı olmak için yeni AI ve makine öğrenme yöntemlerini araştırmaya yönelik fon tahsis etmeye devam ediyor.

Tavsiye sistemleri ve diğer AI türlerinin savaş meydanlarında karar vermede önemli bir rol oynaması beklenir, ancak bu tür sistemlerin tasarlanmasına yönelik akademik ve kurumsal yaklaşımlar, başarısızlık maliyetinin artması nedeniyle savaş alanına geçişte sıklıkla başarısız olur.

"Sanayici sistemlerdeki sanatın şu anki durumu, ABD Ordusunun modernizasyonunu yanlış yöne sürüklemiş olabilir ve kâğıttan elde edilen sonuçlar, örneğin askeri tatbikatlarda yapılan herhangi bir subjektif değerlendirmeye karşı bir uyarıdır" dedim.

Schaffer'in araştırması, ordunun yalnızca bir vay faktörüne sahip olan performansı ve teknolojiyi artıran teknoloji arasında ayrım yapmasına yardımcı olabilecek değerlendirme stratejileri için temel oluşturulmasına yardımcı olur.

Aslında, bu araştırma tam tersini görmemiz gerektiğini gösteriyor: karar vericilerin bir kısmındaki hayal kırıklığı muhtemelen bir şeyin başarılması anlamına geliyor.

Schaffer, ödülden duyduğu memnuniyeti dile getirdi ve Açık Kampüs girişiminin vaadini gösterdiğine inanıyor.

Schaffer, "Bu araştırma fikri, ARL'nin Açık Kampüs girişiminin yararını vurguladığını düşündüğüm İnsan Araştırma ve Mühendislik Direktörlüğü'nden Dr. Benjamin Files ile ARL bilim insanıyla sohbet etmekten ötürü olgunlaştı." Dedi. "Bu makale, ARL'nin dışarıdaki üniversitelerle işbirliği yaptığı zaman iyi şeyler olduğunu gösteren UCSB ile işbirliği nedeniyle mümkün oldu. Muhtemelen farklı bir ortamda bu fikrin uygulanabilirliğini vurgulayan tartışmalara sahip olmayacağım."

menu
menu