Flexion Robotics продемонструвала продуктивність модульних роботів у складних рельєфах і завданнях з очищення, забезпечуючи якісне виконання та інженерне виконання. Очевидно, що такі системи вже не на лабораторній стадії, а приймають рішення в реальному, неконтрольованому середовищі. Але чим більше ви виходите на вулицю і в реальний світ, тим менше така автономна система може виглядати добре. Головне питання не в тому, чи зможе він виконати завдання, а також: Чому він прийняв таке рішення саме в той момент? Чи правильне це сприйняття? Чи відповідає шлях прийняття рішень вимогам безпеки та експлуатації? ▚▚ Якщо їх можна інтерпретувати лише журналами або постачальниками, система все одно залишається чорною скринькою за своєю природою. У польових операціях роботи та чорні скриньки, що працюють у прибираннях після катастрофи або в громадських приміщеннях, є неприйнятними. Справді розгорнуті автономні роботи на відкритому повітрі потребують перевіреного досвіду прийняття рішень. Це не післядумка, а процес, який доводить, що кожна ключова дія походить із покірного сприйняття, міркування та процесу виконання. Коли автономні системи починають реально ризикувати, довіру не можна побудувати демонстрацією, а має бути підкріплена верифікацією. #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs