Caracterización dinámica de explicaciones en sistemas autónomos con participación humana

[EN] La colaboración humano-sistema es un modelo de trabajo que permite combinar conocimientos y habilidades de humanos y máquinas. El objetivo de esta colaboración es superar situaciones complejas y garantizar una forma de trabajo adecuada y confiable. Para lograr una colaboración humano-sistema efectiva y eficiente, los sistemas deben ser transparentes, comprensibles y confiables para los humanos. Las explicaciones que el sistema ofrece a los humanos son mecanismos clave para lograr este tipo de sistemas. Sin embargo, el diseño de las explicaciones plantea una serie de desafíos en cuanto a las características que deben tener estas. Por ejemplo, ¿cuál es el contenido necesario para la explicación? ¿en qué momento se debe dar? ¿debe ser muy intrusiva para captar la atención del usuario?. En este trabajo, proponemos un modelo conceptual para caracterizar las explicaciones y, en base a este modelo conceptual, se construye un sistema que infiere las características que debe tener la explicación a ofrecer de acuerdo a la acción a explicar, el contexto del usuario y su perfil. En este trabajo, nos centramos en el dominio de la Smart Home, pero el enfoque es extrapolable a otros dominios.Trabajo financiado por la Generalitat Valenciana bajo el proyecto GV/2021/072 y cofinanciado por el MINECO bajo el proyecto AVANTIA PID2020-114480RB-I00.Mestre, A.; Gil, M.; Albert Albiol, M.; Panach, JI.; Pelechano Ferragud, V. (2022). Caracterización dinámica de explicaciones en sistemas autónomos con participación humana. SISTEDES. 1-14. https://doi.org/11705/JISBD/2022/750011

Generación y adaptación de explicaciones "Human-in-the-Loop" en la "Smart Home"

[ES] Conseguir una colaboración persona-sistema efectiva y eficiente en sistemas autónomos con participación del humano (humanin-the-loop), requiere de sistemas transparentes, comprensibles, y que generen confianza en las personas. Las explicaciones constituyen la herramienta esencial para conseguir esto. Sin embargo, el camino hacia conseguir unas explicaciones comprensibles y no intrusivas presenta muchos desafíos. Es necesario identificar cuándo un usuario en un contexto particular requiere o no de una explicación, de esta forma se evita abrumar a los usuarios con explicaciones innecesarias, y generar una explicación comprensible ante esta situación, todo esto ayudando a la mejora de la experiencia de usuario. En este trabajo presentamos una propuesta para generar de forma automática explicaciones Human-in-the-Loop. Estas explicaciones se generan solo cuando se detecta la necesidad de explicación ante una acción de adaptación del sistema. Esto se consigue utilizando técnicas de Aprendizaje Automático que son capaces de inferir, a partir de la interacción que está llevando a cabo el humano con el sistema, si el usuario requiere explicaciones. Además, estas explicaciones se generarán en tiempo de ejecución de forma automática. Para ello, se utilizan técnicas de Generación de Lenguaje Natural para, a partir de la información sobre el sistema, generar una explicación.Trabajo financiado por la Generalitat Valenciana bajo el proyecto GV/2021/072 y cofinanciado por el MINECO bajo el proyecto AVANTIA PID2020-114480RB-I00.Mestre, A.; Gil, M.; Albert Albiol, M.; Pelechano Ferragud, V.; Panach, I. (2022). Generación y adaptación de explicaciones "Human-in-the-Loop" en la "Smart Home". Universidad de Zaragoza. 43-50. http://hdl.handle.net/10251/193735435