Fortschritte in der Entscheidungsfindung autonomer Systeme

An der Carl von Ossietzky Universität in Oldenburg arbeiten wir an fortgeschrittenen Systemen, die selbstständig Aufgaben managen können. Diese Systeme können sich ein Bild von ihrer Umgebung machen und Pläne basierend auf dem entwickeln, was sie wahrnehmen. Sie können herausfinden, welche Informationen wichtig sind, während sie ihre Aufgaben erledigen.

#Die Herausforderung der Informationsüberflutung

Diese Systeme bekommen oft zu viele Informationen aus verschiedenen Quellen. Nicht alle Infos sind für ihre Aufgaben entscheidend. Unser Hauptziel ist es, einen zuverlässigen Weg zu finden, damit diese Systeme erkennen, welche Informationen nötig sind, um bei ihrer Arbeit sicher zu bleiben.

Zum Beispiel, wenn ein selbstfahrendes Auto an einem Zebrastreifen ankommt, muss es langsamer werden, wenn Leute versuchen, die Strasse zu überqueren. Das Auto muss nicht Wissen, welche Farbe die T-Shirts der Fussgänger haben oder wie viele da warten. Aber zu wissen, wie viele Leute da sind, kann dem Auto helfen abzuschätzen, wann sie aus dem Weg sind, was die Entscheidung über einen Umweg beeinflussen kann.

#Entscheidungsfindung in autonomen Systemen

Wie diese Systeme ihre Aktionen steuern, kann man als Strategie ansehen. Sie wählen Handlungen basierend auf den Informationen, die sie gesammelt haben. Die Entscheidung, die sie treffen, kombiniert das, was sie in der Welt sehen, mit dem, was sie darüber verstehen. Zum Beispiel kann ein Auto ein Geschwindigkeitslimit sehen und wissen, wie Geschwindigkeit seine Bewegung beeinflusst.

Da diese Systeme normalerweise nur begrenzte Möglichkeiten haben, ihre Umgebung zu erfassen und zu kommunizieren, sehen sie sich oft Unsicherheiten gegenüber. Zu jedem Zeitpunkt könnten mehrere verschiedene Szenarien wahr sein, und sie können nicht immer wissen, welches dem Realität am nächsten kommt.

#Forschungsziele

Unsere Forschung untersucht, was diese Systeme wahrnehmen und wissen müssen, um gute Entscheidungen zu treffen. Wir wollen verstehen, welche Beobachtungen und Kenntnisse für ihren Erfolg in kritischen Situationen entscheidend sind. Wir argumentieren, dass das System keine vollständigen Informationen braucht, um gut abzuschneiden.

Um unsere Ideen in die Praxis umzusetzen, entwickeln wir ein Modell, das klar zeigt, wie diese Systeme Überzeugungen bilden. Mit diesem Modell können wir definieren, was es bedeutet, dass Informationen für den Entscheidungsprozess des Systems relevant sind.

#Relevanz und Entscheidungsfindung

Für uns ist etwas relevant, wenn es notwendig ist, damit das System seine Ziele erreicht. Eine Kombination aus Wissen, Beobachtungen und Überzeugungen gilt als relevant, wenn das Weglassen von irgendetwas davon zu einer weniger effektiven Leistung führen würde.

Wir stellen eine Methode vor, um relevante Kombinationen von Wissen, Beobachtungen und Überzeugungen zu bestimmen. Dieser Ansatz wird besonders nützlich in den frühen Phasen der Entwurfsplanung dieser Systeme sein, wo oft einfache Modelle verwendet werden.

#Das Weltmodell zur Entwurfszeit

Wir gehen davon aus, dass Ingenieure ein Modell der Welt erstellen, das die Aufgabe definiert, die das System ausführen wird. Dieses Modell kann aus Datenbanken mit verschiedenen Szenarien und Testkriterien stammen.

Bevor wir die notwendigen Informationen für das System analysieren, nehmen wir auch an, dass die potenziellen Überzeugungen, die das System haben kann, bereits definiert sind. Dazu gehört, welche Objekte und Beziehungen in seinen Überzeugungen dargestellt werden.

#Unsicherheit angehen

Das System operiert oft unter Unsicherheit. Selbst wenn die Situation unklar ist, muss es handeln. Zum Beispiel, wenn ein selbstfahrendes Auto auf eine rutschige Strasse trifft, muss es seine Aktionen basierend auf seiner Schätzung der Bedingungen anpassen.

Die Hauptziele des Systems sind Zeit zu sparen und Kollisionen zu vermeiden. Entscheidungen darüber, ob man abbiegen oder anhalten soll, müssen schnell getroffen werden, oft ohne vollständige Informationen über die Bedingungen voraus.

#Modellstruktur

Wir entwickeln einen strukturierten Ansatz, um zu verstehen, wie diese Systeme Überzeugungen bilden. Unser Modell stellt die Überzeugungen des Systems explizit dar und untersucht, wie sie in die Entscheidungsfindung einfliessen. Ein System gilt als rational, wenn es Aktionen wählt, von denen es glaubt, dass sie erfolgreich sein werden.

#Relevanz und Informationsverarbeitung

Das zentrale Konzept unserer Arbeit ist die Bestimmung, welche Informationen für ein sicherheitskritisches autonomes System relevant sind. Wir erkunden, wie die Relevanzdefinitionen, die in anderen Bereichen wie der Informationsretrieval verwendet werden, auf unseren Kontext angewendet werden können.

#Beobachtung verwandter Arbeiten

Relevanz wurde in verschiedenen Bereichen diskutiert, einschliesslich Philosophie, Psychologie und Informationswissenschaft. Im Bereich der Informationsretrieval ist Relevanz seit den frühen Tagen eine Schlüsselherausforderung, als Bibliothekare versuchten, die richtigen Dokumente für Nutzer zu finden.

Das Konzept der Relevanz beinhaltet eine Beziehung zwischen Informationen und den Bedürfnissen eines Nutzers. Diese Beziehung kann in verschiedene Kategorien unterteilt werden, wie Systemrelevanz, thematische Relevanz und kognitive Relevanz. Zu verstehen, wie diese Dimensionen interagieren, ist für unsere Forschung entscheidend.

#Die Natur der Relevanz

Relevanz ist ein dynamisches und subjektives Konzept, das von mehreren Faktoren beeinflusst wird. In unserer Arbeit passen wir diese Ideen an, um zu bestimmen, welche Beobachtungen und Kenntnisse für autonome sicherheitskritische Systeme notwendig sind.

#Autonome sicherheitskritische Systeme

Wir konzentrieren uns auf die Relevanz von Wahrnehmungen und Wissen im Zusammenhang mit autonomen sicherheitskritischen Systemen. Während die Abrufung relevanter Dokumente vielleicht nicht direkt mit den notwendigen Eingaben für ein autonomes System zusammenhängt, geht es in beiden Fällen darum, herauszufinden, welche Informationen für erfolgreiche Ergebnisse entscheidend sind.

Wir betonen, dass die benötigten Informationen und Kenntnisse erheblich von konventionellen Informationsretrieval-Situationen abweichen können. Wir wollen helfen, Systeme zu entwerfen, in denen Ingenieure die notwendigen Beobachtungen und Kenntnisse definieren können, um erfolgreiche Operationen zu gewährleisten.

#Beobachtungen und Wissen

Die Beziehung zwischen Beobachtungen, Wissen und Überzeugungen ist grundlegend. Ein autonomes System muss basierend auf seiner Einschätzung der Situation handeln, selbst wenn die Situation unsicher ist. Wir betrachten die Natur dieser Informationen und wie sie während kritischer Entscheidungsfindungen verarbeitet werden.

Da Systeme oft mit sich entwickelnden Situationen konfrontiert sind, wird die Notwendigkeit robuster Verarbeitungsfähigkeiten entscheidend, da sie sich anpassen müssen. Wir sind interessiert daran, wie diese Systeme ihr Wissen bewerten und welche Folgen ihre Überzeugungen in unterschiedlichen Kontexten haben.

#Entwurfsprozess für autonome Systeme

Im Laufe unserer Forschung wollen wir den Entwurf autonomer Systeme mit klaren Beziehungen zwischen Beobachtungen, Wissen und Überzeugungen leiten. Wir glauben, dass wir durch diese Vorgehensweise effektivere Systeme schaffen können, die intelligent auf ihre Umgebung reagieren.

Wir erwarten, dass diese Arbeit die Entwicklung von Systemen erleichtert, die mit Komplexitäten in unsicheren Umgebungen umgehen können, während sie ihre Ziele erreichen.

#Fazit

Unsere Arbeit konzentriert sich darauf, das Konzept der Relevanz im Kontext von sicherheitskritischen autonomen Systemen zu verstehen und anzuwenden. Indem wir untersuchen, wie diese Systeme Informationen verarbeiten, können wir dazu beitragen, dass sie effektiv und sicher in der realen Welt operieren.

Wir glauben, dass diese Systeme, während sie sich weiterentwickeln, eine zunehmend bedeutende Rolle in der Gesellschaft spielen werden und eine Grundlage für zukünftige Innovationen in der autonomen Technologie bieten. Durch unsere Forschung wollen wir wertvolle Einblicke in das Design und die Implementierung von Systemen geben, die den Anforderungen ihrer Umgebung gerecht werden.

#Zukünftige Arbeit

In Zukunft planen wir, weiter zu erforschen, wie die Konzepte, die wir entwickelt haben, in praktischen Anwendungen umgesetzt werden können. Dabei werden wir den Schwerpunkt auf die Verfeinerung unserer Modelle und die Verbesserung ihrer Anpassungsfähigkeit an verschiedene Kontexte legen. Wir erwarten, dass unsere Erkenntnisse den Weg für besser gestaltete autonome Systeme ebnen, die für Herausforderungen in der realen Welt gerüstet sind und Sicherheit sowie Effizienz in ihren Operationen gewährleisten.

Indem wir die Grundlagen für das Verständnis der Relevanz der Informationsverarbeitung in autonomen Systemen legen, hoffen wir, Fortschritte in diesem spannenden Bereich voranzutreiben. Dies könnte letztendlich zu Fortschritten führen, die die Art und Weise, wie wir in unserem täglichen Leben mit Technologie interagieren, transformieren.