Hvernig nota vélmenni gervigreind? [Myndband og spurningakeppni]

Stutt svar: Vélmenni nota gervigreind til að keyra samfellda lykkju skynjunar, skilnings, skipulagningar, aðgerða og náms, svo þau geti hreyft sig og unnið á öruggan hátt í ringulreið og breytilegu umhverfi. Þegar skynjarar verða hávaðasamir eða sjálfstraustið minnkar, hægja vel hönnuð kerfi á sér, stöðva á öruggan hátt eða biðja um hjálp frekar en að giska.

Lykilatriði:

Sjálfræðislykkja: Byggja kerfi upp í kringum skynja-skilja-skipuleggja-framkvæma-læra, ekki eina fyrirmynd.

Sterkleiki: Hannað til að verjast glampi, ringulreið, hálku og ófyrirsjáanlegum hreyfingum fólks.

Óvissa: Að gefa frá sér sjálfstraust og nota það til að kalla fram öruggari og íhaldssamari hegðun.

Öryggisskrár: Skráið aðgerðir og samhengi svo hægt sé að endurskoða og laga bilanir.

Blendingstafla: Sameinaðu vélanám við eðlisfræðilegar skorður og klassíska stýringu til að tryggja áreiðanleika.

Hér að neðan er yfirlit yfir hvernig gervigreind birtist inni í vélmennum til að láta þau virka á skilvirkan hátt.

Greinar sem þú gætir viljað lesa eftir þessa:

🔗 Þegar vélmenni Elon Musk ógna störfum
Hvað vélmenni Tesla gætu gert og hvaða hlutverk gætu breyst.

🔗 Hvað er gervigreind mannlíkamans vélmennis
Lærðu hvernig mannlík vélmenni skynja, hreyfa sig og fylgja fyrirmælum.

🔗 Hvaða störf mun gervigreind leysa af hólmi
Hlutverk sem eru mest útsett fyrir sjálfvirkni og færni sem helst verðmæt.

🔗 Störf í gervigreind og framtíðarferlar
Starfsferlar í gervigreind í dag og hvernig gervigreind mótar atvinnuþróun.

Hvernig nota vélmenni gervigreind? Hraðhugmyndin

Flestir gervigreindarvirkir vélmenni fylgja lykkju eins og þessari:

• Skynjun 👀: Myndavélar, hljóðnemar, LiDAR, kraftskynjarar, hjólakóðarar o.s.frv.

• Skilja 🧠: Greina hluti, áætla staðsetningu, þekkja aðstæður, spá fyrir um hreyfingu.

• Skipuleggja 🗺️: Veldu markmið, reiknaðu út öruggar leiðir, skipuleggðu verkefni.

• Athafn 🦾: Búa til hreyfiskipanir, grip, rúlla, halda jafnvægi, forðast hindranir.

• Lærðu 🔁: Bættu skynjun eða hegðun út frá gögnum (stundum á netinu, oft utan nets).

Mikilvæg tegund af „gervigreind“ sem vélmenni nota er í raun safn af hlutum sem vinna saman -skynjun, ástandsmat, skipulagningog stjórnun- sem samanlagt mynda sjálfstæði.

Ein hagnýt „vettvangs“-veruleiki: erfiðasti hlutinn er yfirleitt ekki að fá vélmenni til að gera eitthvað einu sinni í hreinu sýnikennslu - heldur að fá það til að gera sama einfalda hlutinn áreiðanlega þegar lýsingin breytist, hjólin renna, gólfið glansar, hillurnar hafa færst til og fólk gengur eins og ófyrirsjáanlegar NPC-persónur.

Hvað gerir góðan gervigreindarheila fyrir vélmenni

Gervigreindarkerfi fyrir traust vélmenni ætti ekki bara að vera snjallt - það ætti að vera áreiðanlegt í ófyrirsjáanlegum, raunverulegum aðstæðum.

Mikilvæg einkenni eru meðal annars:

• Rauntímaárangur ⏱️ (tímasetning skiptir máli fyrir ákvarðanatöku)

• Þol gegn óreiðukenndum gögnum (glampa, hávaða, ringulreið, óskýrleika í hreyfingu)

• Snilldarleg bilunarstilling 🧯 (hægja á sér, stoppa á öruggan hátt, biðja um hjálp)

• Góð forgangur + gott nám (eðlisfræði + takmarkanir + vélanám - ekki bara „stemning“)

• Mælanleg skynjunargæði 📏 (að vita hvenær skynjarar/líkön eru biluð)

Bestu vélmennin eru oft ekki þau sem geta gert eitt glæsilegt bragð einu sinni, heldur þau sem geta unnið leiðinleg störf vel, dag eftir dag.

Samanburðartafla yfir algengar byggingareiningar fyrir gervigreind vélmenna

Skynjun: Hvernig vélmenni breyta hráum skynjaragögnum í merkingu

Skynjun er þar sem vélmenni breyta skynjunarstraumum í eitthvað sem þau geta í raun notað:

• Myndavélar → Hlutagreining, stellingamat, skilningur á umhverfi

• LiDAR → fjarlægð + rúmfræði hindrunar

• Dýptarmyndavélar → Þrívíddarbygging og tómt rými

• Hljóðnemar → tal- og hljóðmerki

• Kraft-/togskynjarar → öruggari grip og samvinna

• Snertiskynjarar → rennslisgreining, snertingartilvik

Vélmenni reiða sig á gervigreind til að svara spurningum eins og:

• „Hvaða hlutir eru fyrir framan mig?“

• „Er þetta manneskja eða dúkka?“

• „Hvar er handfangið?“

• „Er eitthvað að færast í átt að mér?“

Fínleg en mikilvæg smáatriði: skynjunarkerfi ættu helst að gefa frá sér óvissu (eða vísbendingu um traust), ekki bara já/nei svar - því áætlanagerð og öryggisákvarðanir síðari tíma eru háðar því hversu viss vélmennið er.

Staðsetning og kortlagning: Að vita hvar þú ert staddur án þess að örvænta

Vélmenni þarf að vita hvar það er staðsett til að virka rétt. Þetta er oft meðhöndlað með SLAM (Simultaneous Localization and Mapping): að búa til kort og meta stöðu vélmennisins á sama tíma. Í hefðbundnum formúlum er SLAM meðhöndlað sem líkindafræðilegt matsvandamál, með algengum fjölskyldum eins og EKF-byggðum aðferðum og agnasíu-byggðum aðferðum. [1]

Vélmennið sameinar venjulega:

• Hjólamælingar (grunn mælingar)

• LiDAR skönnunarsamsvörun eða sjónræn kennileiti

• IMU (snúningur/hröðun)

• GPS (utandyra, með takmörkunum)

Ekki er alltaf hægt að staðsetja vélmenni fullkomlega - svo góðir staflar haga sér eins og fullorðnir: rekja óvissu, greina rek og snúa sér aftur að öruggari hegðun þegar sjálfstraustið minnkar.

Skipulagning og ákvarðanataka: Að velja hvað skal gera næst

Þegar vélmenni hefur fengið nothæfa mynd af heiminum þarf það að ákveða hvað það á að gera. Skipulagning birtist oft í tveimur lögum:

• Staðbundin skipulagning (hröð viðbrögð) ⚡
  Forðastu hindranir, hægðu á þér nálægt fólki, fylgdu akreinum/göngum.

• Alþjóðleg skipulagning (stærri myndin) 🧭
  Veldu áfangastaði, farðu um lokuð svæði, skipuleggðu verkefni.

Í reynd er þetta þar sem vélmennið breytir „ég held að ég sjái greinilega leið“ í raunverulegar hreyfiskipanir sem munu ekki klippa í horn á hillu - eða reka inn í persónulegt rými mannsins.

Stjórn: Að breyta áætlunum í mjúka hreyfingu

Stjórnkerfi breyta fyrirhuguðum aðgerðum í raunverulegar hreyfingar en takast á við raunveruleg vandamál eins og:

• Núningur

• Breytingar á farmi

• Þyngdarafl

• Tafir og bakslag á mótor

Algeng verkfæri eru meðal annars PID, líkanstýring, líkanstýringog öfug kinematísk fyrir handleggi - þ.e. stærðfræðin sem breytir „settu gripinn þarna“ í liðhreyfingar. [2]

Gagnleg leið til að hugsa um þetta:
Skipulagning velur leið.
Stýring gerir það að verkum að vélmennið fylgir henni án þess að vagga, fara fram úr eða titra eins og koffínrík innkaupakörfa.

Nám: Hvernig vélmenni bæta sig í stað þess að vera endurforrituð að eilífu

Vélmenni geta bætt sig með því að læra af gögnum frekar en að vera stillt handvirkt eftir hverja umhverfisbreytingu.

Helstu námsaðferðir eru meðal annars:

• Leiðbeint nám 📚: Lærið af merktum dæmum (t.d. „þetta er bretti“).

• Sjálfstýrt nám 🔍: Læra uppbyggingu út frá hrágögnum (t.d. að spá fyrir um framtíðarramma).

• Styrkingarnám 🎯: Lærðu aðgerðir með því að hámarka umbunarmerki með tímanum (oft rammað inn með þátttakendum, umhverfi og ávinningi). [3]

Þar sem RL skín: að læra flókna hegðun þar sem handhönnun stýringar er sársaukafull.
Þar sem RL verður sterkt: gagnanýting, öryggi við könnun og bil frá hermi til raunveruleika.

Samskipti manna og vélmenna: Gervigreind sem hjálpar vélmennum að vinna með fólki

Fyrir vélmenni á heimilum eða vinnustöðum skiptir samskipti máli. Gervigreind gerir kleift að:

• Talgreining (hljóð → orð)

• Ásetningsgreining (orð → merking)

• Bendingaskilningur (bending, líkamstjáning)

Þetta hljómar einfalt þangað til þú sendir það: menn eru ósamræmir, hreimur breytilegur, herbergin eru hávær og „þarna yfir“ er ekki hnitrammi.

Traust, öryggi og „Ekki vera óhugnanleg“: Óskemmtilegasti en nauðsynlegi hlutinn

Vélmenni eru gervigreindarkerfi með líkamlegum afleiðingum, þannig að traust og öryggisvenjur geta ekki verið aukaatriði.

Hagnýt öryggispallar innihalda oft:

• Eftirlit með trausti/óvissu

• Íhaldssöm hegðun þegar skynjunin versnar

• Skráningaraðgerðir fyrir villuleit og endurskoðanir

• Skýr mörk á því hvað vélmennið má gera

Gagnleg leið til að setja þetta fram á háþróuðu stigi er áhættustjórnun: stjórnun, kortlagning áhættu, mæling hennar og stjórnun hennar yfir líftíma hennar - í samræmi við hvernig NIST skipuleggur áhættustjórnun gervigreindar í víðara samhengi. [4]

„Stóra líkanið“: Vélmenni nota grunnlíkön

Grunnlíkön eru að ýta í átt að almennari hegðun vélmenna - sérstaklega þegar tungumál, sýn og aðgerðir eru módeluð saman.

Eitt dæmi um þessa nálgun eru sjón-mál-aðgerð (e. vision-language-action, VLA) líkön, þar sem kerfi er þjálfað til að tengja saman það sem það sér + það sem því er sagt að gera + hvaða aðgerðir það ætti að grípa til. RT-2 er víða nefnt dæmi um þessa nálgun. [5]

Spennandi hlutinn: sveigjanlegri skilningur á hærra stigi.
Raunveruleikinn: áreiðanleiki hins efnislega heims krefst enn verndargrinda - hefðbundin mat, öryggistakmarkanir og íhaldssöm stjórnun hverfa ekki bara vegna þess að vélmennið getur „talað snjallt“.

Lokaorð

Hvernig nota vélmenni þá gervigreind? Vélmenni nota gervigreind til að skynja, meta ástand (hvar er ég?), skipuleggjaog stjórna- og stundum læra af gögnum til að bæta sig. Gervigreind gerir vélmennum kleift að takast á við flækjustig breytilegs umhverfis, en árangur er háður áreiðanlegum, mælanlegum kerfum með öryggishegðun í fyrirrúmi.

Raunverulegt dæmi: Að smíða gervigreindaraðstoðarmann fyrir vöruhúsróbot

Atburðarás

Ímyndaðu þér lítið vöruhús sem notar sjálfvirkan, færanlegan vélmenni til að flytja innsiglaða poka frá pökkunarbekkjum að afgreiðslusvæði. Vélmennið þarf ekki að „skilja allt“. Það þarf að vinna eitt verkefni áreiðanlega: sækja poka, rata um sameiginlegan gang, forðast fólk og brettatunnur og stoppa á öruggan hátt þegar traustið minnkar.

Gervigreindarkerfið myndi sameina tölvusjón, LiDAR, SLAM, leiðarskipulagningu, forðun hindrana og grunnleiðbeiningar frá starfsfólki á tungumáli. Yfirmaður gæti sagt: „Taktu þessa tösku með þér í afgreiðsluhólf 3,“ en vélmennið þarf samt sem áður strangar öryggisreglur undir tungumálalaginu.

Þetta er sterkt dæmi því það sýnir að gervigreind vélmenna virkar sem hagnýtur stafli, frekar en ein risavaxin líkan sem gerir ágiskanir.

Það sem aðstoðarmaðurinn þarfnast

Uppsetningin þyrfti:

• Kort af vöruhúsinu, þar á meðal pökkunarbekkir, afgreiðslusvæði, bannsvæði, hleðslustöðvar og þröngir gangar

• Myndavéla- eða dýptarmyndavélagögn til að bera kennsl á töskur, fólk, gólfmerkingar og lokaðar leiðir

• LiDAR eða annar fjarlægðarskynjari til að greina hindranir

• Hjólakóðarar og IMU gögn til staðsetningar

• Reglur um hraðatakmarkanir, stöðvunarvegalengd og örugga hegðun fyrir fólk

• Verkefnalisti úr vöruhúsakerfinu, svo sem kassaauðkenni, afhendingarstaður og áfangastaður

• Skrár sem skrá leið, öryggisstig, stopp, næstum óhöpp og mannleg inngrip

Lykilatriðið er að tungumálakennsla ætti aldrei að vera eina stjórnunarlagið. Vélmennið getur tekið við skipunum sem eru notendavænar, en hreyfing ætti samt að vera stjórnað af kortlagningu, skipulagningu, stjórnun og öryggisþvingunum.

Dæmi um leiðbeiningar

Einföld notkunarleiðbeining fyrir aðstoðarmann vélmennisins gæti litið svona út:

Þú ert aðstoðarmaður fyrir færanlegan vöruhúsaróbot. Verkefni þitt er að breyta beiðnum starfsfólks í öruggar hreyfingarverkefni. Búið aðeins til verkefni þegar afhendingarstaður, áfangastaður og auðkenni flutningstösku eru skýr. Ef einhverjar upplýsingar vantar skaltu spyrja einnar stuttrar skýringarspurningar. Finndu aldrei upp staðsetningar. Ef leiðin er lokuð skaltu velja viðurkennda aðra leið ef hún er til staðar. Ef skynjunaröryggi fer niður fyrir öruggt þröskuld skaltu hægja á þér, stoppa eða biðja um aðstoð manna. Skráðu allar misheppnaðar afhendingar, lokaðar leiðir, neyðarstöðvanir og handvirkar yfirskriftir.

Beiðni starfsmanns gæti verið:

Færið tösku T-1842 af pökkunarbekk 6 í afgreiðsluhólf 3.

Gott svar væri:

Verkefni samþykkt: Sæktu tösku T-1842 af pökkunarbekk 6 og afhentu hana á afgreiðslusvæði 3. Leið valin í gegnum gang B. Hraði takmarkaður nálægt gangbraut. Ef gangur B er lokaður skal nota viðurkennda varaleið C.

Slæmt svar væri:

Jú, ég fer með það í afgreiðslu.

Óljósa útgáfan er of óljós. Hún staðfestir ekki auðkenni farangurstöskunnar, afhendingarstað, áfangastað, leið eða öryggishegðun.

Hvernig á að prófa það

Áður en þú leyfir vélmenninu að vinna í gangi skaltu prófa það með litlum gátlista:

• Biddu það um að færa tösku með öllum upplýsingum

• Biðja það um að færa tösku án þess að gefa upp afgreiðslurýmið

• Setjið mannlaga hindrun í leiðina

• Færðu hillumerki og athugaðu hvort staðsetningaröryggi minnki

• Búðu til glampa á gólfið og athugaðu hvort skynjunaröryggi breytist

• Lokaðu fyrir valinn gang og athugaðu hvort hann velji samþykkta varaleið

• Biðjið um áfangastað sem er ekki til og athugið hvort hann hafni í stað þess að giska

• Farið yfir skrána eftir hverja keyrslu til að staðfesta að stopp, endurleiðir og yfirskriftir hafi verið skráðar

Markmiðið er ekki bara „kom vélmennið?“ Betri spurningin er: „Hegðaði það sér örugglega og fyrirsjáanlega þegar umhverfið varð óviss?“

Niðurstaða

Dæmigert niðurstaða: byggt á tímasetningu, 20 dæmi um flutninga á vörum í prófunarsvæði í litlu vöruhúsi.

Áður en vélmenni notaði verkflæði tók það mannlegur hlaupari að meðaltali 4 mínútur og 30 sekúndur á hverja töskuflutning, þar á meðal að ganga aftur að pökkunarbekknum. Eftir að vélmennið hafði verið kynnt til sögunnar fyrir einfaldar töskuflutningar milli punkta lækkaði tíminn sem mannlegi hlauparinn þurfti að meðhöndla í um 50 sekúndur á hvert verkefni, aðallega til að hlaða töskuna og staðfesta verkið.

Það myndi spara um 3 mínútur og 40 sekúndur fyrir hverja flutninga. Fyrir 80 flutninga á dag væri áætlaður tímasparnaður um það bil 293 mínútur, eða rétt tæplega 4,9 starfsmannastundir á dag.

Öryggisathuganir í sömu prófun ættu að vera raktar sérstaklega. Til dæmis:

• 20 af 20 verkefnum komust á réttan áfangastað

• Þremur atvikum vegna lokaðrar leiðar var sinnt með samþykktri leiðarbreytingu

• Tveir atburðir með litlu trausti leiddu til öruggrar stöðvunar

• Engir ósamþykktir áfangastaðir voru samþykktir

• Engin týnd auðkenni töskunnar voru giskuð

Þessar tölur eru til skýringar, ekki fullyrðing um neina tiltekna vélmennavöru. Teymi gæti staðfest niðurstöðuna með því að tímasetja verkefni fyrir og eftir dreifingu, telja handvirkar yfirskriftir, fara yfir leiðarskrár og athuga misheppnaðar afhendingar.

Hvað getur farið úrskeiðis

Algengasta bilunin er að gefa vélmenninu of mikið frelsi. Tungumálalíkan gæti skilið fyrirmælin, en það þýðir ekki að treysta ætti því til að finna upp leiðir, hunsa öryggisstig eða ákveða hvað er „líklega öruggt“.

Önnur raunhæf vandamál eru meðal annars:

• Úrelt kort eftir að hillur eða bekkir eru færðar

• Léleg lýsing eða endurskinsgólf rugla sjónlíkön

• Starfsfólk notar óformleg staðsetningarnöfn sem vélmennið þekkir ekki

• Vantar auðkenni tösku sem veldur því að kerfið velur ranga vöru

• Léleg skráning, sem gerir það erfitt að rannsaka næstum óhöpp

• Ofmeta afköst án þess að mæla misheppnaðar keyrslur og mannlega íhlutun

Góð regla er einföld: þegar vélmennið er óviss ætti það að verða íhaldssamara, ekki skapandi.

Hagnýtt skyndibita

Sterk gervigreindaruppsetning vélmenna byggir á þröngum verkþáttum, skýrum inntaksleiðum, mælanlegri öryggishegðun og áreiðanlegum varaleiðum. „Greindin“ snýst ekki bara um að þekkja hluti eða fylgja fyrirmælum. Hún snýst um að vita hvenær á að hreyfa sig, hvenær á að hægja á sér, hvenær á að stoppa og hvenær á að biðja um hjálp.

Algengar spurningar

Hvernig nota vélmenni gervigreind til að starfa sjálfstætt?

Vélmenni nota gervigreind til að keyra samfellda sjálfvirknihringrás: þau skynja heiminn, túlka hvað er að gerast, skipuleggja öruggt næsta skref, bregðast við með mótora og læra af gögnum. Í reynd er þetta safn af íhlutum sem vinna saman frekar en ein „töfralíkan“. Markmiðið er áreiðanleg hegðun í breytilegu umhverfi, ekki einskiptis sýnikennsla við fullkomnar aðstæður.

Er gervigreind vélmenna bara ein gerð eða full sjálfvirkni?

Í flestum kerfum er gervigreind vélmenna heildarlausn: skynjun, ástandsmat, skipulagning og stjórnun. Vélanám hjálpar við verkefni eins og sjón og spár, á meðan eðlisfræðilegar skorður og hefðbundin stjórnun halda hreyfingu stöðugri og fyrirsjáanlegri. Margar raunverulegar aðferðir nota blönduð nálgun vegna þess að áreiðanleiki skiptir meira máli en snilld. Þess vegna lifir „eingöngu titrings“ nám sjaldan af utan stýrðra umhverfa.

Hvaða skynjara og skynjunarlíkön reiða gervigreindarvélmenni sig á?

Gervigreindarvélmenni sameina oft myndavélar, LiDAR, dýptarskynjara, hljóðnema, IMU-einingar, kóðara og kraft-/tog- eða snertiskynjara. Skynjunarlíkön breyta þessum straumum í nothæf merki eins og auðkenni hluta, stellingu, tómt rými og hreyfivísbendingar. Besta starfshættan er að gefa frá sér öryggi eða óvissu, ekki bara merkingar. Sú óvissa getur leitt til öruggari áætlanagerðar þegar skynjarar skemmast vegna glampa, óskýrleika eða ringulreið.

Hvað er SLAM í vélfærafræði og hvers vegna skiptir það máli?

SLAM (Samtímis staðsetning og kortlagning) hjálpar vélmenni að búa til kort og áætla um leið eigin staðsetningu. Það er lykilatriði fyrir vélmenni sem hreyfast um og þurfa að rata án þess að „örvænta“ þegar aðstæður breytast. Algengar inntaksmælingar eru meðal annars hjólamælingar, IMU og LiDAR eða sjónmerki, stundum GPS utandyra. Góðir staflar rekja rekstri og óvissu svo vélmennið geti hagað sér íhaldssamari þegar staðsetning verður óstöðug.

Hvernig er munurinn á vélmennaskipulagningu og vélmennastýringu?

Skipulagning ákveður hvað vélmennið á að gera næst, eins og að velja áfangastað, fara framhjá hindrunum eða forðast fólk. Stýring breytir þeirri áætlun í mjúka og stöðuga hreyfingu þrátt fyrir núning, breytingar á farmi og tafir á mótor. Skipulagning er oft skipt í heildarskipulagningu (stórfelldar leiðir) og staðbundna skipulagningu (hröð viðbrögð nálægt hindrunum). Stýring notar almennt verkfæri eins og PID, líkanstýringu eða líkanspástýringu til að fylgja áætluninni áreiðanlega.

Hvernig takast vélmenni á við óvissu eða lítið sjálfstraust á öruggan hátt?

Vel hönnuð vélmenni meðhöndla óvissu sem inntak í hegðun, ekki eitthvað sem hægt er að hrista af sér. Þegar skynjun eða staðsetningaröryggi minnkar er algeng aðferð að hægja á sér, auka öryggismörk, stöðva á öruggan hátt eða biðja um aðstoð manna í stað þess að giska. Kerfi skrá einnig aðgerðir og samhengi svo atvik séu endurskoðanleg og auðveldari að laga. Þessi hugsunarháttur um „tignarlega mistök“ er kjarninn í muninum á sýndarvélmennum og vélmennum sem hægt er að nota á vettvang.

Hvenær er styrkingarnám gagnlegt fyrir vélmenni og hvað gerir það erfitt?

Styrkingarnám er oft notað fyrir flóknar færniþætti eins og meðhöndlun eða hreyfingu þar sem handvirk hönnun stýringar er sársaukafull. Það getur uppgötvað árangursríka hegðun með umbunardrifin tilraun og mistök, oft í hermun. Innleiðing verður erfið því könnun getur verið óörugg, gögn geta verið dýr og bil í raunveruleikanum geta brotið gegn stefnu. Margar leiðslur nota RL sértækt, ásamt takmörkunum og hefðbundinni stýringu fyrir öryggi og stöðugleika.

Eru grunnlíkön að breyta því hvernig vélmenni nota gervigreind?

Aðferðir sem byggja á grunnlíkönum ýta vélmennum í átt að almennari hegðun sem byggir á fyrirmælum, sérstaklega með sjón-tungumál-aðgerð (VLA) líkönum eins og RT-2 kerfum. Kostirnir eru sveigjanleiki: að tengja það sem vélmennið sér við það sem því er sagt að gera og hvernig það ætti að bregðast við. Raunveruleikinn er sá að hefðbundin mat, öryggistakmarkanir og íhaldssöm stjórnun skipta enn máli fyrir efnislegan áreiðanleika. Mörg teymi skilgreina þetta sem áhættustjórnun á líftíma, svipað í anda og rammar eins og AI RMF frá NIST.

Heimildir

[1] Durrant-Whyte & Bailey - Samtímis staðsetning og kortlagning (SLAM): 1. hluti Nauðsynlegir reiknirit (PDF)
[2] Lynch & Park - Nútíma vélmenni: Vélfræði, skipulagning og stjórnun (Forprentað PDF)
[3] Sutton & Barto - Styrkingarnám: Inngangur (2. útgáfa drög PDF)
[4] NIST - Rammi fyrir áhættustjórnun gervigreindar (AI RMF 1.0) (PDF)
[5] Brohan o.fl. - RT-2: Sjón-tungumál-aðgerðalíkön flytja vefþekkingu yfir í vélmennastjórnun (arXiv)

Finndu nýjustu gervigreindina í opinberu versluninni fyrir gervigreindaraðstoðarmenn

Um okkur