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安全專家開發(fā)出首個標(biāo)準(zhǔn)化程序 確保自動駕駛汽車等機器學(xué)習(xí)產(chǎn)品的安全

蓋世汽車 劉麗婷

蓋世汽車訊 據(jù)外媒報道,約克大學(xué)(University of York)的英國計算機科學(xué)家團隊開發(fā)出一個突破性的流程,可幫助確保機器學(xué)習(xí)(ML)和用于自動駕駛技術(shù)的AI安全。該方法可幫助工程師建立一個安全案例,在最終交付用戶時明確且系統(tǒng)地建立對ML的置信度。

安全專家開發(fā)出首個標(biāo)準(zhǔn)化程序 確保自動駕駛汽車等機器學(xué)習(xí)產(chǎn)品的安全

圖片來源:assuringautonomy.com

隨著機器人、送貨無人機、智能工廠和無人駕駛汽車越來越普及,目前自動駕駛技術(shù)的安全法規(guī)出現(xiàn)灰色地帶。與其他高風(fēng)險技術(shù)相比,自動駕駛系統(tǒng)的全球指導(dǎo)方針并不嚴(yán)格。當(dāng)前標(biāo)準(zhǔn)在細(xì)節(jié)方面不夠明確,因此在AI和ML等新技術(shù)進入市場時,使用這些技術(shù)改善生活可能不夠安全。

這一新指南由約克大學(xué)的保證自主國際計劃(Assuring Autonomy International Programme,AAIP)開發(fā),名為用于自動駕駛系統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)保證(Assurance of Machine Learning for use in Autonomous Systems,AMLAS)。AAIP與行業(yè)專家合作開發(fā)流程,將安全保證系統(tǒng)地集成到ML組件的開發(fā)中。

高級研究員、AMLAS的作者之一Richard Hawkins博士說:“目前確保自動駕駛技術(shù)安全的方法幾乎沒有指導(dǎo)或制定標(biāo)準(zhǔn)。全球各部門都在努力盡快制定新的指導(dǎo)方針,以確保機器人和自動駕駛系統(tǒng)的安全性。”

獨立性

AAIP持中立立場,可獨立將企業(yè)、學(xué)術(shù)研究、監(jiān)管機構(gòu)以及保險和法律專業(yè)人士聯(lián)系起來,為安全的人工智能、機器人技術(shù)和自動駕駛系統(tǒng)編寫新指南。

Hawkins博士表示:“AMLAS可幫助所有擁有新自主產(chǎn)品的企業(yè)或個人將安全保證(safety assurance)系統(tǒng)地集成到ML組件的開發(fā)中。我們的研究可幫助理解自動駕駛技術(shù)安全運行的風(fēng)險和限制。”

Hawkins博士還表示:“在約克,我們針對最佳實踐和流程進行了大量研究,以收集可以評估這些新復(fù)雜技術(shù)安全性的證據(jù)。此外,我們還在安全設(shè)計、評估和機器人和自動駕駛系統(tǒng)使用方面進行訓(xùn)練。”

AAIP是約克大學(xué)的一個安全保證小組,與勞氏基金會(Lloyd's Register的慈善機構(gòu))合作,致力于打造一個更安全的世界。

來源:蓋世汽車

作者:劉麗婷

本文地址:http://m.155ck.com/news/jishu/170214

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