系统设计师在决策过程中使用不同程度的人工智能,例如在整体解决方案中使用“决策自动化”、“决策增强”或“决策支持”方法[1]。无论采用哪种方法,人工智能部分都是要获得做出决策合理结论所需的推理能力。人工智能使用演绎和归纳推理来解决问题,它包括启发式算法、概率算法、机器学习方法等。一些算法得出确定的结果,而另一些算法则得出相关的概率。现实世界中的机器人面临着与人类在决策过程中面临的挑战类似的挑战。但机器人缺乏人类的进化优势和大量的先验信息。机器人依靠系统设计师传递的知识,或者必须从通过它们拥有的各种传感器接收到的数据中提取有用的信息。人工智能模型有助于利用“传递的先验知识”以及“从传感器中理解原始数据”。在目前的人工智能技术水平下,所有决策都无法完全自主。系统开发人员需要将人类纳入其中,并在自主性方面做出妥协,以提高解决方案的有效性。根据适合机器人解决方案的人为干预水平和性质,系统开发人员有一系列概念选择。其中一些概念如下[2]。
主要关键词