上でソートなどができるテーブルとしても提供されているので、どんなタスクが含まれているかや各要素でソートして眺めたりするだけでも面白いものです。タスクの委譲度合いをカウントしたヒストグラムデータを見てみましょう。やらせるというのは好まない人が多いことが分かります。やるというものになっています。自分の感覚と離れているかどうか、データを眺めながら確認してみるのも面白いかもしれません。ちなみに、一番委譲度合いが大きいのは「金融市場の分析と売買の執行」と「倉庫から商品を包装して送付」になっており、一番委譲度合いが低いのは「歯磨き」と「知人の誕生日プレゼントの選定と購入」になっています。タスクの委譲度合いをカウントしたヒストグラム。左側は一件ずつカウントしたヒストグラムで、右側は同一のタスク(これは5件のデータを含む)に関して平均を取ったヒストグラムになっています。以下の2つの実験をしています。一つは相関分析で、もう一つは各項目の点数を入力とするタスクの委譲度合いの予測です。前者はタスクの委譲度合いと項目の相関を見ることでどの項目が特に効いているのかを調べたり、項目間の相関を見ることでフレームワークの妥当性を検証するのが目的です。後者はランダムに委譲度合いを選ぶことよりも性能が良いモデルを作り、各項目と委譲度合いが確かに関係づいていることを示してフレームワークの妥当性を検証するのが目的です。予測性能が高いモデルを作るのが目的ではないことに注意が必要です。相関分析タスクの委譲度合いと各項目の相関を調べたものが以下の表となります。信頼性が重視されているのではないかと想像できます。任せづらいという傾向が現れていると思われます。任せられると考えているのかもしれません。データでは相関が優位でない項目が多く、個人の嗜好が多様であることを示唆しています。タスクの委譲度合いと各項目の相関。優位な相関が見られなかったことを意味しています。次に各項目の相関を調べたものが以下の表となります。フレームワーク構築時にはこの対角項が大きくなるという仮説を持っていましたが、それは結構うまくいっています。難易度に関しては値が小さくなってしまっています。難易度の項目は十分適切には設定されておらず、改善の余地があると言えます。難易度とリスクの間には相関があり、これは専門性を要求するような難易度の高いタスクはリスクの高さにつながるものが多いのではと考察しています。表の値は項目間の相関を要素毎に平均したものになっています。項目の点数を入力にしてタスクの委譲度合いを当てるモデルを構築します。モデルもシンプルなものを使用しています。関しては明らかにランダムなベースラインよりも良い性能であることが見て取れます。そもそも予測対象が独立なカテゴリでなく順序集合を成すものだったりしてモデリングとしては雑ではありますが、狙い通り各項目と委譲度合いが関係づいていて、提案したフレームワークがある程度妥当であるとは示せています。タスクの委譲度合いを予測する実験の結果。どのようなタスクを委譲できるかを人間の嗜好を含めて分析した論文について紹介しました。タスクの委譲度合いを決定するために、動機、難易度、リスク、信頼性、という4つの要素とそれらの具体的な項目として計14個の項目を導入し、クラウドソーシングでオープンデータを作成しました。得られたデータを用いて相関分析や予測モデルの構築実験を実施し、提案したフレームワークの妥当性を検証しました。人間の嗜好に応じて委譲タスクを検討するという方向性は、今後重要性が増していくものと思われます。この論文の延長という意味では、精緻なフレームワークの構築を目指したり、より大規模な実験をしたり、などの研究が進むものと期待されます。個人の嗜好という観点をより深めていけば、タスク委譲に関してもレコメンデーションのような技術が適用されていくでしょう。対する理解度が及ぼす影響も面白いかもしれません。研究者でどのような違いがあるかなどは気になるところです。身近になっていくにつれて、性能面だけでなくこのような研究の重要性が増していくと思われるので、今後の進展が楽しみです。(cs.HC)この記事をシェアするLINE記事の内容等について改善箇所などございましたら、お問い合わせフォームよりAI-SCHOLAR編集部の方にご連絡を頂けますと幸いです。Dee...モデルの脆弱性・様々な精度はデータセットの「粒度」でわ...低解像度ビデオもすぐに高解像度に変換できる超解像アルゴ...Googleが公開した自然言語処理の最新技術、BERT...AI×絵師!彩ちゃんの裏側!...BERTはまだまだ進化する!軽くて強いALBERTが登...MuZeroの衝撃。囲碁のルールを自ら学習しAlpha...深層学習×マルチモーダル。Dee...低解像度ビデオもすぐに高解像度に変換できる超解像アルゴ...モデルの脆弱性・様々な精度はデータセットの「粒度」でわ...AI×絵師!彩ちゃんの裏側!...Googleが公開した自然言語処理の最新技術、BERT...単語の挿入と削除を用いた新時代の文生成手法が登場...メタ学習の欠点を克服?教師なし学習とメタ学習を組み合わ...MuZeroの衝撃。Dee...MuZeroの衝撃。お取り扱いについて株式会社wevnal(以下「当社」といいます。)は、AI-SCHOLAR(以下「本サイト」といいます。)をご利用になる方(以下「ユーザー」といいます。)を遵守すると共に、以下のプライバシーポリシー(以下「本プライバシーポリシー」といいます。)に従い、適切に取り扱うものとします。本プライバシーポリシーにおいて、個人情報とは、生存する個人に関する情報であって、当該情報に含まれる氏名、生年月日その他の記述等により特定の個人を識別することができるもの(他の情報と容易に照合することができ、それにより特定の個人を識別することができることとなるものを含みます。)を意味するものとします。当社は、ユーザーの個人情報を、以下の目的で利用いたします。当社は、ユーザーの同意を得て、以下の提供先に、以下の提供情報内容を以下の手段又は方法で提供することがあります。(1)提供先について登録ユーザーが本サイトにおいて資料の請求、閲覧もしくはダウンロードする場合、その資料の提供元である本サイト掲載企業(当該提供元企業から委託を受けた者を含みます。所属企業ではなく、企業に所属する個人が提供元である場合もあります。)に、以下の情報が提供されます。電磁的な方法による送信また、次に掲げる場合は、関係法令に反しない範囲で、ユーザーの同意なく個人情報を第三者に提供することがあります。一部または全部を外部委託することがあります。委託先における個人情報の取扱いについては当社が責任を負います。当社は、個人を特定できないよう加工した統計データを作成することがあります。当社は、統計データを何ら制限なく利用することができるものとします。して、ユーザーご本人に限り、個人情報の開示、訂正、追加または削除、利用停止、ならびに第三者への提供の停止(以下「個人情報の開示等」といいます)を求めることができるものとします。以下の場合は個人情報の変更等に応じないことがあります。他の法令に違反することとなる場合また、当該個人情報の変更等に多額の費用を要する場合、その他の、個人情報の開示等を行うことが困難な場合であって、ユーザーの権利・利益を保護するため必要なこれに代わるべき措置をとるときは、個人情報の変更等に応じないことがあります。当社サービスは、Cookie及びこれに類する技術を利用することがあります。これらの技術は、当社による当社サービスの利用状況等の把握に役立ち、サービス向上に資するものです。Cookieを無効化されたいユーザーは、ウェブブラウザの設定を変更することによりCookieを無効化することができます。Cookieを無効化すると、当社サービスの一部の機能をご利用いただけなくなる場合があります。当社は、法令等の定めがある場合を除き、必要に応じて、本プライバシーポリシーを変更することができるものとします。プライバシーマークに関して当社は、プライバシーマークの認証を取得しています。パスワードをお忘れの。