Companies dealing with Artificial Intelligence (AI) models in Autonomous Systems (AS) face several problems, such as users' lack of trust in adverse or unknown conditions, gaps between software engineering and AI model development, and operation in a continuously changing operational environment. This work-in-progress paper aims to close the gap between the development and operation of trustworthy AI-based AS by defining an approach that coordinates both activities. We synthesize the main challenges of AI-based AS in industrial settings. We reflect on the research efforts required to overcome these challenges and propose a novel, holistic DevOps approach to put it into practice. We elaborate on four research directions: (a) increased users' trust by monitoring operational AI-based AS and identifying self-adaptation needs in critical situations; (b) integrated agile process for the development and evolution of AI models and AS; (c) continuous deployment of different context-specific instances of AI models in a distributed setting of AS; and (d) holistic DevOps-based lifecycle for AI-based AS.


翻译:处理自治系统中人工智能(AI)模式的公司面临若干问题,例如用户对不利或未知条件缺乏信任,软件工程和AI模型开发之间的差距,以及在不断变化的业务环境中运作,本工作文件的目的是通过界定一种协调这两种活动的方法,缩小可靠的AIAS的发展与运作之间的差距。我们综合了AI基于AS在工业环境中的主要挑战。我们思考了克服这些挑战所需的研究工作,并提出了将之付诸实践的新颖的、整体的DevOps方法。我们阐述了四个研究方向:(a) 通过监测基于AIAS的业务和查明危急情况下的自我适应需要,增强用户的信任;(b) 综合灵活进程,以发展和演变AI模型和AS;(c) 在基于AI的AS的分布环境中继续采用不同背景的AI模型;(d) AI基于AS的整体DOps生命周期。

0
下载
关闭预览

相关内容

让 iOS 8 和 OS X Yosemite 无缝切换的一个新特性。 > Apple products have always been designed to work together beautifully. But now they may really surprise you. With iOS 8 and OS X Yosemite, you’ll be able to do more wonderful things than ever before.

Source: Apple - iOS 8
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
商业数据分析,39页ppt
专知会员服务
159+阅读 · 2020年6月2日
【课程推荐】人工智能导论:Introduction to Articial Intelligence
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | COLT 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年9月21日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月14日
Arxiv
10+阅读 · 2020年11月26日
Arxiv
35+阅读 · 2019年11月7日
The Measure of Intelligence
Arxiv
6+阅读 · 2019年11月5日
VIP会员
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | COLT 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年9月21日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员