論文の概要: Self-sustaining Software Systems (S4): Towards Improved Interpretability and Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11370v1
• Date: Sun, 21 Jan 2024 02:07:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-23 16:57:59.963343
• Title: Self-sustaining Software Systems (S4): Towards Improved Interpretability and Adaptation
• Title（参考訳）: 自己維持型ソフトウェアシステム(s4) : 解釈性と適応性の向上に向けて
• Authors: Christian Cabrera and Andrei Paleyes and Neil D. Lawrence
• Abstract要約: システムの複雑さは解釈可能性に挑戦し、動的変化に対する自律的な応答を必要とする。 2つの主要な研究分野は、進化型コンピューティングと自律型コンピューティングである。 本稿では,自己維持型ソフトウェアシステム(S4)という,解釈可能かつ適応可能なソフトウェアシステムのための新しい概念を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.328861861105889
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Software systems impact society at different levels as they pervasively solve real-world problems. Modern software systems are often so sophisticated that their complexity exceeds the limits of human comprehension. These systems must respond to changing goals, dynamic data, unexpected failures, and security threats, among other variable factors in real-world environments. Systems' complexity challenges their interpretability and requires autonomous responses to dynamic changes. Two main research areas explore autonomous systems' responses: evolutionary computing and autonomic computing. Evolutionary computing focuses on software improvement based on iterative modifications to the source code. Autonomic computing focuses on optimising systems' performance by changing their structure, behaviour, or environment variables. Approaches from both areas rely on feedback loops that accumulate knowledge from the system interactions to inform autonomous decision-making. However, this knowledge is often limited, constraining the systems' interpretability and adaptability. This paper proposes a new concept for interpretable and adaptable software systems: self-sustaining software systems (S4). S4 builds knowledge loops between all available knowledge sources that define modern software systems to improve their interpretability and adaptability. This paper introduces and discusses the S4 concept.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェアシステムは、現実世界の問題を解決するために、さまざまなレベルで社会に影響を与える。 現代のソフトウェアシステムは、その複雑さが人間の理解の限界を超えるほど高度であることが多い。 これらのシステムは、実際の環境において、目標の変更、動的データ、予期せぬ障害、セキュリティの脅威に対応しなければならない。 システムの複雑さは解釈可能性に挑戦し、動的変化に対する自律的な応答を必要とする。 自律システムの応答を探究する2つの主要な研究領域:進化的コンピューティングと自律的コンピューティング。 進化的コンピューティングは、ソースコードの反復的な修正に基づくソフトウェアの改善に焦点を当てている。 自律コンピューティングは、システムの構造、振る舞い、環境変数を変更することで、システムのパフォーマンスを最適化することに焦点を当てる。 両方の分野からのアプローチは、自律的な意思決定を伝えるために、システムインタラクションから知識を蓄積するフィードバックループに依存する。 しかし、この知識はしばしば制限され、システムの解釈性と適応性が制限される。 本稿では,自己維持型ソフトウェアシステム(S4)を解釈可能かつ適応可能とする新しい概念を提案する。 s4は、現代的なソフトウェアシステムを定義して解釈性と適応性を改善する、利用可能なすべての知識ソース間のナレッジループを構築する。 本稿では,S4の概念を紹介する。

関連論文リスト

• Imagining and building wise machines: The centrality of AI metacognition [78.76893632793497]
  AIシステムは知恵を欠いている。 AI研究はタスクレベルの戦略に焦点を当てているが、メタ認知はAIシステムでは未発達である。 メタ認知機能をAIシステムに統合することは、その堅牢性、説明可能性、協力性、安全性を高めるために不可欠である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-04T18:10:10Z)
• Towards LifeSpan Cognitive Systems [94.8985839251011]
  複雑な環境と継続的に対話する人間のようなシステムを構築することは、いくつかの重要な課題を提示します。 我々は、この想定されたシステムをLifeSpan Cognitive System (LSCS)と呼ぶ。 LSCSの重要な特徴は、過去の経験を維持し、正確にリコールしながら、インクリメンタルで迅速な更新を行う機能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-20T06:54:00Z)
• Building Living Software Systems with Generative & Agentic AI [2.2481284426718533]
  現在のソフトウェアシステムは静的で柔軟性がないため、人間の目標を計算アクションに翻訳する際の課題に繋がる。 生成AIを利用した「ソフトウェアシステム開発」は、コンピューティングにおけるこの根本的な問題の解決策を提供する。 生成的AI、特に大きな言語モデルは、人間の意図とコンピュータ操作の間の普遍的なトランスレータとして機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-03T12:35:30Z)
• Combining AI Control Systems and Human Decision Support via Robustness and Criticality [53.10194953873209]
  我々は、逆説(AE)の方法論を最先端の強化学習フレームワークに拡張する。 学習したAI制御システムは、敵のタンパリングに対する堅牢性を示す。 トレーニング/学習フレームワークでは、この技術は人間のインタラクションを通じてAIの決定と説明の両方を改善することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-03T15:38:57Z)
• Security Challenges in Autonomous Systems Design [1.864621482724548]
  人間のコントロールから独立すると、このようなシステムのサイバーセキュリティはさらに重要になる。 人間のコントロールから独立すると、このようなシステムのサイバーセキュリティはさらに重要になる。 本稿では,技術の現状を徹底的に議論し,新たなセキュリティ課題を特定し,研究の方向性を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-05T09:17:39Z)
• A Mathematical Characterization of Minimally Sufficient Robot Brains [4.10609794373612]
  本稿では,内部システムのための情報遷移システムについて紹介する。 情報遷移システムをフィルタとみなし、この情報遷移システムの状態をラベル付けする機能としてポリシーまたは計画とみなす。 一般的な設定では、最小限の情報遷移系は妥当な等価性の仮定まで存在すると断定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-17T15:22:06Z)
• The Vision of Self-Evolving Computing Systems [12.507035717773528]
  持続可能性の重要な側面は、コンピュータシステムが直面する継続的な変化に対処する能力である。 さまざまなタイプの変更を自律的に処理するスマートコンピューティングシステムを設計することは可能ですが、予期しない変更に対処するには、システムの進化が必要です。 我々は、進化エンジンを備えた自己進化型コンピューティングシステムのビジョンについて、議論の余地のある意見を提示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-14T08:53:23Z)
• Introduction to the Artificial Intelligence that can be applied to the Network Automation Journey [68.8204255655161]
  Intent-Based Networking - Concepts and Definitions"ドキュメントには、NetDevOpsに関わる可能性のあるエコシステムのさまざまな部分について記述されている。 認識、生成、翻訳、精巧な機能には、アルゴリズムを実装するための新しい方法が必要だ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-02T08:12:08Z)
• 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)
• 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)
• Distributed and Democratized Learning: Philosophy and Research Challenges [80.39805582015133]
  民主化学習(Dem-AI)という新しいデザイン哲学を提案する。 ヒトの社会的グループに触発され、提案されたDem-AIシステムの学習エージェントの専門グループは階層構造で自己組織化され、より効率的に学習タスクを遂行する。 本稿では,様々な学際分野に触発された未来のDem-AIシステムを実現するためのガイドラインとして,参照設計を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-18T08:45:10Z)

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。