論文の概要: Beware the evolving 'intelligent' web service! An integration architecture tactic to guard AI-first components

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.13186v1
• Date: Wed, 27 May 2020 06:15:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-28 09:35:46.790321
• Title: Beware the evolving 'intelligent' web service! An integration architecture tactic to guard AI-first components
• Title（参考訳）: 進化する'インテリジェント'なWebサービスに気をつけて! AIファーストコンポーネントを保護する統合アーキテクチャ戦略
• Authors: Alex Cummaudo, Scott Barnett, Rajesh Vasa, John Grundy, Mohamed Abdelrazek
• Abstract要約: 我々の提案は、インテリジェントなサービス依存ソフトウェアロバスト性を改善するために設計されたアーキテクチャ戦略である。 この戦略には、インテリジェントなサービスに対してベースラインでアプリケーション固有のベンチマークデータセットを作成することが含まれる。 本アーキテクチャの実装に関する技術的評価は,本手法が実質的な信頼進化の1,054例と,応答ラベルセットに対する実質的な変化の2,461例を識別できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.975695375814527
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Intelligent services provide the power of AI to developers via simple RESTful API endpoints, abstracting away many complexities of machine learning. However, most of these intelligent services-such as computer vision-continually learn with time. When the internals within the abstracted 'black box' become hidden and evolve, pitfalls emerge in the robustness of applications that depend on these evolving services. Without adapting the way developers plan and construct projects reliant on intelligent services, significant gaps and risks result in both project planning and development. Therefore, how can software engineers best mitigate software evolution risk moving forward, thereby ensuring that their own applications maintain quality? Our proposal is an architectural tactic designed to improve intelligent service-dependent software robustness. The tactic involves creating an application-specific benchmark dataset baselined against an intelligent service, enabling evolutionary behaviour changes to be mitigated. A technical evaluation of our implementation of this architecture demonstrates how the tactic can identify 1,054 cases of substantial confidence evolution and 2,461 cases of substantial changes to response label sets using a dataset consisting of 331 images that evolve when sent to a service.
• Abstract（参考訳）: インテリジェントサービスは、単純なRESTful APIエンドポイントを通じて開発者にAIのパワーを提供し、機械学習の複雑さを抽象化する。 しかし、これらのインテリジェントなサービス(コンピュータビジョンなど)のほとんどは、時間とともに学習する。 抽象化された'ブラックボックス'の内部が隠れて進化すると、これらの進化するサービスに依存するアプリケーションの堅牢性に落とし穴が現れる。 開発者がインテリジェントなサービスに依存するプロジェクトの計画と構築の方法に適応しなければ、大きなギャップとリスクがプロジェクトの計画と開発の両方に繋がる。 したがって、ソフトウェアエンジニアはソフトウェア進化のリスクをいかに軽減し、自分たちのアプリケーションが品質を維持するかを保証するか? 当社の提案は、インテリジェントなサービス依存ソフトウェアロバスト性を改善するために設計されたアーキテクチャ戦術です。 この戦略では、インテリジェントなサービスに対してベースラインのアプリケーション固有のベンチマークデータセットを作成することで、進化的な振る舞いの変更を緩和する。 本アーキテクチャの実装に関する技術的評価は,サービスへの送信時に進化する331個の画像からなるデータセットを用いて,実質的な信頼進化の1,054ケースと応答ラベルセットに対する実質的な変化の2,461ケースを識別する方法を示す。

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