Flexion Roboticsの最近のモジュール型ロボットの動画は非常に目を引き、複雑な地形や災害後の清掃状況でも安定かつ整然と動作し、プロジェクトは高い完成度で完成しています しかし、実際に屋外に出て完全に制御不能な環境に直面した場合、見た目が良いだけでは不十分です。 本当の難しさは、タスクを完了できるかどうかではなく、なぜその瞬間にこの行動を選んだのかということです。 知覚システムの周囲環境の判断は正確なのでしょうか? 意思決定プロセス全体が常に安全と運用ルールの最終ラインに従っていたのでしょうか? もしこれらの問題が後からログを見たり、メーカーの指示を聞くことでしか解決できないなら、システムは実質的にブラックボックスです。 現場作戦、災害救援、公共の場では、ブラックボックスの独立した意思決定に安心できる人はいません 屋外用ロボットを真に導入するためには、事故後の検証ではなく、すべての重要な行動が信頼できる知覚、適合した推論、追跡可能な実行に基づいていることを明確に証明するための検証可能な意思決定記録が必要です。 ボットが本当のリスクを取り始めたときだけ、クールなデモ動画だけでなく、厳格で監査可能な検証機能も信頼できるようになります #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs