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CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
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Counterfactuals in Minds and Machines

Descrizione del progetto

Abilitare progressi nel processi di supporto alle decisioni grazie al ragionamento controfattuale

Gli esseri umani eccellono nel ragionamento controfattuale, immaginando passati alternativi al fine di valutare cosa sarebbe potuto essere migliore o peggiore; si tratta di una capacità che riveste un ruolo fondamentale nell’apprendere da esperienze limitate e nel migliorare il processo decisionale. Tuttavia, nonostante la crescente importanza dell’apprendimento automatico in relazione al supporto alle decisioni in campi come la medicina e l’istruzione, la maggior parte degli algoritmi ha faticato a incorporare questo tipo di ragionamento. Alla luce di tali premesse, il progetto COUNTERFACT, finanziato dal CER, si propone di colmare questa lacuna sviluppando modelli di apprendimento automatico in grado di eseguire ragionamenti controfattuali che potenzieranno i sistemi di supporto alle decisioni, miglioreranno il processo decisionale umano e ridurranno la quantità di dati e calcoli necessari, aiutando gli individui ad apprendere dalle scelte passate per ottenere risultati migliori.

Obiettivo

Reasoning about what might have been, about alternatives to our own pasts, is a landmark of human intelligence. Such type of reasoning, called counterfactual reasoning, is often evaluative, specifying alternatives that are in some sense better or worse than our past reality, and has been shown to play a significant role in the ability that humans have to learn from limited past experience and improve their decision making skills over time.

In recent years, there has been an increasing excitement on the potential of machine learning models and algorithms to support human decision making in a variety of high-stakes domains such as medicine, education or science. However, these models and algorithms have been traditionally unable to perform, nor benefit from, counterfactual reasoning. In this project, our goal is to bridge this gap.

We will develop machine learning models and algorithms for automated decision support that are able to perform and benefit from counterfactual reasoning in multiple ways. For example, they will perform counterfactual reasoning about human behavior to anticipate how humans incorporate algorithmic advice into their decisions. This will enable a new generation of decision support systems that can only increase and never decrease the average quality of human decisions. Moreover, they will use the structural similarities and shared properties across different counterfactual decision making scenarios to significantly reduce their computational and data requirements. In addition, these models and algorithms will also help humans learn from their own past decisions by identifying alternative decisions that would have led to better outcomes. Finally, we will perform large-scale human subject studies with both laypersons and experts to evaluate their effectiveness in a wide variety of decision making tasks.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) ERC-2024-COG

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

MAX-PLANCK-GESELLSCHAFT ZUR FORDERUNG DER WISSENSCHAFTEN EV
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 1 997 500,00
Indirizzo
HOFGARTENSTRASSE 8
80539 MUNCHEN
Germania

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Regione
Bayern Oberbayern München, Kreisfreie Stadt
Tipo di attività
Research Organisations
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

€ 1 997 500,00

Beneficiari (1)

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