Human Autonomy Teaming(인간 자율성 팀 구성)란 무엇입니까?
Human Autonomy Teaming 인간 자율성 팀 구성 - Human-autonomy teaming (HAT) scenarios feature humans and autonomous agents collaborating to meet a shared goal. [1] The practical reality and feasibility of Human-Autonomy Teaming (HAT) are analyzed from an experts' point of view, considering current possibilities of various fields. [2] We combine machine education and communication theory as the two prerequisites for symbiosis of AI agents and present a formal computational model of symbiomemesis to enable symbiotic human-autonomy teaming. [3] ABSTRACT A Playbook delegation approach was evaluated for human-autonomy teaming (HAT) in Single Pilot Operations (SPO). [4] We believe that our naturally inspired human preferences with weakly supervised learning are beneficial for precise reward learning and can be applied to state-of-the-art RL systems, such as human-autonomy teaming systems. [5] Human-autonomy teaming is essential for future military operations, but guidance on how to design controls and displays to support joint decision-making and task completion is scarce. [6] A key challenge of safe and effective human-autonomy teaming is enabling “trust” between the human-machine team. [7] BACKGROUND Human-autonomy teaming presents challenges to teamwork, some of which may be addressed through training. [8] Thinking beyond autonomy, the research and development paradigm of human autonomy teaming, here cooperativity and cooperatively interacting vehicles makes good use of autonomous capabilities and functions and puts these into the service of a cooperative system of systems. [9]HAT(인간 자율 팀 구성) 시나리오는 인간과 자율 에이전트가 공동 목표를 달성하기 위해 협력하는 것을 특징으로 합니다. [1] 다양한 분야의 현재 가능성을 고려하여 HAT(Human-Autonomy Teaming)의 실제 현실과 실현 가능성을 전문가의 관점에서 분석합니다. [2] 우리는 AI 에이전트의 공생을 위한 두 가지 전제 조건으로 기계 교육과 통신 이론을 결합하고 공생 인간-자율 팀을 가능하게 하는 공생의 공식 계산 모델을 제시합니다. [3] 요약 SPO(Single Pilot Operations)에서 HAT(Human-Autonomy Teaming)에 대한 플레이북 위임 접근 방식이 평가되었습니다. [4] 우리는 약한 지도 학습을 통해 자연스럽게 영감을 받은 인간의 선호도가 정확한 보상 학습에 도움이 되며 인간 자율 팀 구성 시스템과 같은 최첨단 RL 시스템에 적용될 수 있다고 믿습니다. [5] 인간 자율성 팀 구성은 미래의 군사 작전에 필수적이지만 공동 의사 결정 및 작업 완료를 지원하기 위해 제어 장치 및 디스플레이를 설계하는 방법에 대한 지침은 부족합니다. [6] 안전하고 효과적인 인간-자율 팀 구성의 핵심 과제는 인간-기계 팀 간의 "신뢰"를 가능하게 하는 것입니다. [7] 배경 인간 자율성 팀 구성은 팀워크에 대한 도전을 제시하며, 그 중 일부는 교육을 통해 해결할 수 있습니다. [8] 자율성을 넘어 인간 자율성 팀 구성의 연구 및 개발 패러다임, 여기에서 협동성과 협력적으로 상호 작용하는 차량은 자율적 기능과 기능을 잘 활용하고 시스템의 협력 시스템에 서비스를 제공합니다. [9]