論文の概要: A Structured Approach to Trustworthy Autonomous/Cognitive Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.08210v1
- Date: Wed, 19 Feb 2020 14:36:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-30 14:28:48.692711
- Title: A Structured Approach to Trustworthy Autonomous/Cognitive Systems
- Title(参考訳): 信頼に値する自律/認知システムへの構造化アプローチ
- Authors: Henrik J. Putzer and Ernest Wozniak
- Abstract要約: 信頼を確保するための一般的なアプローチはない。
本稿では,このギャップを正確に埋める枠組みを提案する。
現在の安全基準に基づく構造的アプローチとして,参照ライフサイクルを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.56877715768796
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Autonomous systems with cognitive features are on their way into the market.
Within complex environments, they promise to implement complex and goal
oriented behavior even in a safety related context. This behavior is based on a
certain level of situational awareness (perception) and advanced de-cision
making (deliberation). These systems in many cases are driven by artificial
intelligence (e.g. neural networks). The problem with such complex systems and
with using AI technology is that there is no generally accepted approach to
ensure trustworthiness. This paper presents a framework to exactly fill this
gap. It proposes a reference lifecycle as a structured approach that is based
on current safety standards and enhanced to meet the requirements of
autonomous/cog-nitive systems and trustworthiness.
- Abstract(参考訳): 認知機能を備えた自律システムは、市場に投入される。
複雑な環境では、安全に関するコンテキストにおいても、複雑な目標指向の振る舞いを実装することを約束します。
この行動は、一定のレベルの状況認識(知覚)と高度な意思決定(熟考)に基づいている。
これらのシステムの多くは人工知能(ニューラルネットワークなど)によって駆動される。
このような複雑なシステムとAI技術の使用の問題は、信頼性を確保するための一般的なアプローチがないことである。
本稿では,このギャップを正確に埋める枠組みを提案する。
現行の安全基準に基づく構造的アプローチとして参照ライフサイクルを提案し,自律/コグニチブシステムと信頼性の要件を満たすように拡張した。
関連論文リスト
- Incremental procedural and sensorimotor learning in cognitive humanoid
robots [52.77024349608834]
本研究は,手順を段階的に学習する認知エージェントを提案する。
各サブステージで必要とされる認知機能と, エージェントが未解決の課題に, 新たな機能の追加がどう対処するかを示す。
結果は、このアプローチが複雑なタスクを段階的に解くことができることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-30T22:51:31Z) - AI Maintenance: A Robustness Perspective [91.28724422822003]
我々は、AIライフサイクルにおけるロバストネスの課題を強調し、自動車のメンテナンスに類似させることで、AIのメンテナンスを動機付ける。
本稿では,ロバストネスリスクの検出と軽減を目的としたAIモデル検査フレームワークを提案する。
我々のAIメンテナンスの提案は、AIライフサイクル全体を通して堅牢性評価、状態追跡、リスクスキャン、モデル硬化、規制を促進する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-08T15:02:38Z) - Safe AI -- How is this Possible? [0.45687771576879593]
従来の安全エンジニアリングは、決定論的で非進化的なシステムが、明確に定義されたコンテキストで運用されるものから、予測不可能な操作コンテキストで機能する自律的で学習可能なAIシステムへと、転換点に近づいている。
我々は、安全AIの基本的な課題を概説し、AIシステムの安全な振る舞いにおいて、不確実性を最小化し、信頼性を高め、許容レベルまで、厳格なエンジニアリングフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-25T16:32:35Z) - Systems Challenges for Trustworthy Embodied Systems [0.0]
エンボディシステムと呼ばれる、ますます自律的かつ自律的な新世代のシステムの開発が進んでいる。
実施されたシステムの振る舞いを有益な方法で調整し、人間中心の社会的価値との整合性を確保し、安全で信頼性の高い人間と機械の相互作用を設計することが不可欠である。
我々は、急進的なシステム工学が組み込みシステムからエンボディドシステムへの気候に到達し、状況を認識し、意図的に駆動され、爆発的に進化し、ほとんど予測不可能で、ますます自律的なエンボディドシステムのダイナミックフェデレーションの信頼性を保証していると論じている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-10T15:52:17Z) - Trustworthy AI: From Principles to Practices [44.67324097900778]
多くの現在のAIシステムは、認識不能な攻撃に脆弱で、表現不足なグループに偏り、ユーザのプライバシ保護が欠如していることが判明した。
このレビューでは、信頼できるAIシステムを構築するための包括的なガイドとして、AI実践者に提供したいと思っています。
信頼に値するAIに対する現在の断片化されたアプローチを統合するために、AIシステムのライフサイクル全体を考慮した体系的なアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-04T03:20:39Z) - CausalCity: Complex Simulations with Agency for Causal Discovery and
Reasoning [68.74447489372037]
本稿では,因果探索と反事実推論のためのアルゴリズムの開発を目的とした,高忠実度シミュレーション環境を提案する。
私たちの作業の中核となるコンポーネントは、複雑なシナリオを定義して作成することが簡単になるような、テキストの緊急性を導入することです。
我々は3つの最先端の手法による実験を行い、ベースラインを作成し、この環境の可利用性を強調する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-25T00:21:41Z) - On the Philosophical, Cognitive and Mathematical Foundations of
Symbiotic Autonomous Systems (SAS) [87.3520234553785]
共生自律システム(SAS)は、自律的な集団知能を示す高度なインテリジェントおよび認知システムです。
この研究は、知性、認知、コンピュータ、システム科学の最新の進歩に根ざしたSASの理論的枠組みを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-11T05:44:25Z) - Conceptualization and Framework of Hybrid Intelligence Systems [0.0]
この記事では、ハイブリッドインテリジェンスシステムの正確な定義と、他の同様の概念との関係を説明します。
すべてのAIシステムはハイブリッドインテリジェンスシステムであるため、そのようなシステムのライフサイクルのあらゆる段階で人間の要因を調べる必要があります。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-11T06:42:06Z) - Towards a Policy-as-a-Service Framework to Enable Compliant, Trustworthy
AI and HRI Systems in the Wild [7.225523345649149]
信頼できる自律システムの構築は、単に「常に正しいことをする」エージェントを雇おうとする以上の多くの理由から難しい。
AIとHRIには、信頼の問題は本質的に社会技術的である、というより広い文脈がある。
本稿では, 信頼性の「ファジィ」な社会技術的側面と, 設計・展開の両面での配慮の必要性を強調した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-06T18:32:31Z) - Towards robust sensing for Autonomous Vehicles: An adversarial
perspective [82.83630604517249]
結果として得られる決定が摂動に対して堅牢であることは、最も重要なことです。
敵対的摂動は、意図的に環境や感覚測定の修正を施したものである。
より安全なシステムの構築とデプロイには,センサーシステムの脆弱性を慎重に評価する必要がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-14T05:25:15Z) - Towards an Interface Description Template for AI-enabled Systems [77.34726150561087]
再利用(Reuse)は、システムアーキテクチャを既存のコンポーネントでインスタンス化しようとする、一般的なシステムアーキテクチャのアプローチである。
現在、コンポーネントが当初目的としていたものと異なるシステムで運用する可搬性を評価するために必要な情報の選択をガイドするフレームワークは存在しない。
我々は、AI対応コンポーネントの主情報をキャプチャするインターフェイス記述テンプレートの確立に向けて、現在進行中の作業について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-13T20:30:26Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。