图3中的边显示了这些原则之间的依赖关系 ， 例如运行时保证依赖于自省和数据驱动的环境建模 ， 以提取可监测的假设和环境模型 。 同样 ， 为了进行系统级分析 ， 我们需要进行组合推理和抽象 ， 其中一些AI组件可能需要挖掘规范 ， 而其他组件则通过形式化的归纳综合构建生成正确的结构 。
自2016年以来 ， 包括作者在内的几位研究人员一直致力于应对这些挑战 ， 当时本文已发表的原始版本介绍了一些样本进展 。 我们已经开发了开源工具VerifAI和Scenic ， 它们实现了基于本文所述原则的技术 ， 并已应用于自动驾驶和航空航天领域的工业规模系统 。 这些成果只是一个开始 ， 还有很多事情要做 。 在未来的几年里 ， 可验证AI有望继续成为一个富有成效的研究领域 。
原文链接：https://cacm.acm.org/magazines/2022/7/262079-toward-verified-artificial-intelligence/fulltext
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