Flexion Robotics ha mostrato le prestazioni di robot modulari in terreni complessi e compiti di pulizia, con una solidità nell'esecuzione e nel completamento ingegneristico. Questi sistemi sono chiaramente già oltre la fase di laboratorio e prendono decisioni in ambienti reali e incontrollabili. Ma più ci si sposta all'aperto, verso il mondo reale, più questi sistemi autonomi non possono semplicemente sembrare funzionare bene. La questione chiave non è se possono completare il compito, ma piuttosto: Perché hanno preso quella decisione in quel momento? La percezione è corretta? Il percorso decisionale è conforme ai vincoli di sicurezza e operativi? ▚▚ Se queste informazioni possono essere ottenute solo tramite registri o spiegazioni del fornitore, allora il sistema è essenzialmente una scatola nera. E nel lavoro sul campo, i robot che operano in situazioni di emergenza o in ambienti pubblici non possono permettersi una scatola nera. I veri robot autonomi da esterno che possono essere dispiegati necessitano di registri decisionali verificabili. Non si tratta di una revisione post-evento, ma di poter dimostrare che ogni azione chiave deriva da processi di percezione, ragionamento ed esecuzione conformi. Quando i sistemi autonomi iniziano a assumere rischi reali, la fiducia non può essere costruita su dimostrazioni, ma deve essere sostenuta da verifiche. #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs