Flexion Roboticsは、複雑な地形や清掃作業におけるモジュールロボットの性能を実証し、堅実な実行とエンジニアリングの完成度を達成しました。 こうしたシステムはもはや実験室段階ではなく、現実の制御不能な環境で意思決定を行っていることは明らかです。 しかし、屋外や現実世界に出るほど、このような自律システムは単に見栄えよく見えなくなる。 重要なのは、それがタスクを完遂できるかどうかではなく、次の点も重要です。 なぜその瞬間にその判断を下したのか? その認識は正しいのでしょうか? 意思決定の道筋は安全および運用上の制約に準拠していますか? ▚▚ これらがログやベンダーのみが解釈できる場合、システムは本質的にブラックボックスのままです。 現場作業では、災害後の清掃や公共環境でロボットやブラックボックスを稼働させることは許されません。 真に展開可能な屋外自律型ロボットには、意思決定の検証可能な記録が必要です。 それは後付けではなく、すべての重要な行動が従順な知覚、推論、実行のプロセスから生まれることを証明するプロセスです。 自律システムが実際のリスクを負い始めると、信頼はデモンストレーションだけでは築けず、検証によって支えられなければなりません。 #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs