Navigating Complex Search Tasks with AI Copilots

As many of us in the information retrieval (IR) research community know and appreciate, search is far from being a solved problem. Millions of people struggle with tasks on search engines every day. Often, their struggles relate to the intrinsic complexity of their task and the failure of search systems to fully understand the task and serve relevant results. The task motivates the search, creating the gap/problematic situation that searchers attempt to bridge/resolve and drives search behavior as they work through different task facets. Complex search tasks require more than support for rudimentary fact finding or re-finding. Research on methods to support complex tasks includes work on generating query and website suggestions, personalizing and contextualizing search, and developing new search experiences, including those that span time and space. The recent emergence of generative artificial intelligence (AI) and the arrival of assistive agents, or copilots, based on this technology, has the potential to offer further assistance to searchers, especially those engaged in complex tasks. There are profound implications from these advances for the design of intelligent systems and for the future of search itself. This article, based on a keynote by the author at the 2023 ACM SIGIR Conference, explores these issues and charts a course toward new horizons in information access guided by AI copilots.Comment: 10 pages, 6 figure

Data bases and data base systems related to NASA's aerospace program. A bibliography with indexes

This bibliography lists 1778 reports, articles, and other documents introduced into the NASA scientific and technical information system, 1975 through 1980

Generic semantics-based task-oriented dialogue system framework for human-machine interaction in industrial scenarios

285 p.En Industria 5.0, los trabajadores y su bienestar son cruciales en el proceso de producción. En estecontexto, los sistemas de diálogo orientados a tareas permiten que los operarios deleguen las tareas mássencillas a los sistemas industriales mientras trabajan en otras más complejas. Además, la posibilidad deinteractuar de forma natural con estos sistemas reduce la carga cognitiva para usarlos y genera aceptaciónpor parte de los usuarios. Sin embargo, la mayoría de las soluciones existentes no permiten unacomunicación natural, y las técnicas actuales para obtener dichos sistemas necesitan grandes cantidadesde datos para ser entrenados, que son escasos en este tipo de escenarios. Esto provoca que los sistemas dediálogo orientados a tareas en el ámbito industrial sean muy específicos, lo que limita su capacidad de sermodificados o reutilizados en otros escenarios, tareas que están ligadas a un gran esfuerzo en términos detiempo y costes. Dados estos retos, en esta tesis se combinan Tecnologías de la Web Semántica contécnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural para desarrollar KIDE4I, un sistema de diálogo orientadoa tareas semántico para entornos industriales que permite una comunicación natural entre humanos ysistemas industriales. Los módulos de KIDE4I están diseñados para ser genéricos para una sencillaadaptación a nuevos casos de uso. La ontología modular TODO es el núcleo de KIDE4I, y se encarga demodelar el dominio y el proceso de diálogo, además de almacenar las trazas generadas. KIDE4I se haimplementado y adaptado para su uso en cuatro casos de uso industriales, demostrando que el proceso deadaptación para ello no es complejo y se beneficia del uso de recursos

Toward effective conversational messaging

Thesis (M.S.)--Massachusetts Institute of Technology, Program in Media Arts & Sciences, 1995.Includes bibliographical references (leaves 118-123).Matthew Talin Marx.M.S