The Predator UAV, developed in the

The Predator UAV, developed in the 1990s, went from concept to deployment in less than 30 months, which is extremely fast by military procurement standards.

Little wonder, then, that the UAV exhibited quite a few kinks upon entering the field. Among other things, it often failed when flying in bad weather, it was troublesome to operate and maintain, and its infrared and daylight cameras had great difficulty discerning targets. But because commanders needed the drone quickly, they were willing to accept these imperfections, with the expectation that future upgrades would iron out the kinks. They didn't have time to wait until the drone had been thoroughly field-tested.

But how do you test a fully autonomous system? With robots that are remotely operated or that navigate via GPS waypoints, the vehicle's actions are known in advance. Should it deviate from its instructions, a human operator can issue an emergency shutdown command.

However, if the vehicle is making its own decisions, its behavior can't be predicted. Nor will it always be clear whether the machine is behaving appropriately and safely. Countless factors can affect the outcome of a given test: the robot's cognitive information processing, external stimuli, variations in the operational environment, hardware and software failures, false stimuli, and any new and unexpected situation a robot might encounter. New testing methods are therefore needed that provide insight and introspection into why a robot makes the decisions it makes.

Gaining such insight into a machine is akin to performing a functional MRI on a human brain. By watching which areas of the brain experience greater blood flow and neuronal activity in certain situations, neuroscientists gain a better understanding of how the brain operates. For a robot, the equivalent would be to conduct software simulations to tap the "brain" of the machine. Subjecting the robot to certain conditions, we could then watch what kinds of data its sensors collect, how it processes and analyzes those data, and how it uses the data to arrive at a decision.

Another illuminating form of testing that is often skipped in the rush to deploy today's military robots involves simply playing with the machines on an experimental "playground." The playground has well-defined boundaries and safety constraints that allow humans as well as other robots to interact with the test robot and observe its behavior. Here, it's less important to know the details of the sensor data and the exact sequence of decisions that the machine is making; what emerges on the playground is whether or not the robot's behavior is acceptably safe and appropriate.

Moving to smarter and more autonomous systems will place an even greater burden on human evaluators and their ability to parse the outcomes of all this testing. But they'll never be able to assess all possible outcomes, because this would involve an infinite number of possibilities. Clearly, we need a new way of testing autonomous systems that is statistically meaningful and also inspires confidence in the results. And of course, for us to feel confident that we understand the machine's behavior and trust its decision making, such tests will need to be completed before the autonomous robot is deployed.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

พรีเดเตอร์ uav ในที่สุด พัฒนาขึ้นในปี 1990 ไปจากแนวคิดใช้น้อยกว่า 30 เดือน ซึ่งรวดเร็วมาก โดยจัดซื้อทหารมาตรฐาน

น้อยใจ แล้ว ว่า uav ในที่สุดการจัดแสดงกิจกรรมเที่ยวเมื่อป้อนฟิลด์ ในสิ่งอื่น ๆ มันมักจะล้มเหลวเมื่อบินในสภาพอากาศไม่ดี ก็ซึงมี และ รักษา และกล้องอินฟราเรดและตามฤดูกาลที่มีความยากลำบากมากนักเป้าหมาย แต่เนื่องจากผู้ต้องการเสียงพึมพำอย่างรวดเร็ว พวกเขาเต็มใจที่จะยอมรับข้อบกพร่องเหล่านี้ กับความคาดหวังที่การอัพเกรดในอนาคตจะเหล็กออกกิจกรรม พวกเขาไม่มีเวลาที่จะรอจนกว่าเสียงพึมพำได้ทดสอบอย่างถี่ถ้วนฟิลด์

แต่ว่าคุณทดสอบระบบอย่างอิสระ มีหุ่นยนต์ที่จะดำเนินการจากระยะไกล หรือที่นำทางผ่าน GPS waypoints การดำเนินการของยานพาหนะนั้นทราบล่วงหน้า มันจะแตกต่างจากคำแนะนำของ สามารถออกตัวมนุษย์สั่งปิดฉุกเฉินได้

อย่างไรก็ตาม ถ้ารถเป็นของตัวเองตัดสินใจ พฤติกรรมไม่สามารถทำนายได้ หรือเสมอจะชัดเจนว่าการทำงานเครื่องจักรอย่างเหมาะสม และปลอดภัย ปัจจัยมากมายที่อาจส่งผลต่อผลลัพธ์ของการทดสอบกำหนดให้: ประมวลผลข้อมูล การรับรู้ของหุ่นยนต์สิ่งเร้าภายนอก รูปแบบในสภาพแวดล้อมการดำเนินงาน ความล้มเหลวของฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ สิ่งเร้าผิด และสถานการณ์ใด ๆ ใหม่ และไม่คาดคิดหุ่นยนต์อาจพบได้ ทดสอบวิธีใหม่ดังนั้นจึงจำเป็นที่ให้ความเข้าใจและวิปัสสนาเป็นเหตุหุ่นยนต์ช่วยให้การตัดสินใจที่ จะทำให้

ได้รับความเข้าใจดังกล่าวเป็นเครื่องจะเหมือนกับการทำ MRI ทำงานสมองมนุษย์ โดยดู ว่าพื้นที่ของสมองพบกระแสเลือดมากขึ้นและกิจกรรม neuronal ในบางสถานการณ์ neuroscientists ได้รับความเข้าใจของวิธีการทำงานของสมอง สำหรับหุ่นยนต์ เหมือนกับจะเป็นการจำลองซอฟต์แวร์เคาะ "สมอง" ของคอมพิวเตอร์ แล้วก็กดชัตเตอร์หุ่นยนต์กับเงื่อนไข เราสามารถแล้วดูเก็บของเซนเซอร์ชนิดของข้อมูล การประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านั้น และวิธีใช้ข้อมูลมาตัดสินด้วย

สัญญาณแบบฟอร์มอื่นของการทดสอบที่มักข้ามในรัชการจัดวางหุ่นยนต์ทหารวันนี้ เกี่ยวข้องกับเพียงแค่เล่นกับเครื่องจักรในการทดลอง "สนามเด็กเล่น" เด็กจะมีโดยขอบเขตและข้อจำกัดด้านความปลอดภัยที่ช่วยให้มนุษย์เป็นเหมือนหุ่นยนต์อื่น ๆ เพื่อโต้ตอบกับหุ่นยนต์ทดสอบ และสังเกตพฤติกรรมของ ที่นี่ น้อยควรทราบรายละเอียดของข้อมูลเซนเซอร์และลำดับของการตัดสินใจที่ทำให้เครื่องจักร แน่นอน อะไรขึ้นสนามเด็กเล่นเป็นหรือไม่ลักษณะการทำงานของหุ่นยนต์ที่เหมาะสม และปลอดภัย acceptably.

ย้ายไปอย่างชาญฉลาดและระบบปกครองตนเองมากขึ้นจะวางภาระยิ่ง evaluators มนุษย์และความสามารถในการแยกวิเคราะห์ผลทั้งหมดนี้ทดสอบ แต่พวกเขาจะไม่สามารถประเมินผลลัพธ์ที่ได้ เนื่องจากนี้จะเกี่ยวข้องกับการจำกัดจำนวนของโอกาส ชัดเจน เราต้องการรูปแบบใหม่ของการทดสอบระบบการปกครองที่มีความหมายทางสถิติ และยัง แรงบันดาลใจความมั่นใจในผลลัพธ์ และ ที่เราจะรู้สึกมั่นใจว่า เราเข้าใจลักษณะการทำงานของเครื่อง และความน่าเชื่อถือการตัดสินใจ แน่นอน ทดสอบดังกล่าวจะต้องเสร็จสมบูรณ์ก่อนจัดวางหุ่นยนต์อิสระ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ล่า UAV, การพัฒนาในปี 1990 ไปจากแนวคิดที่จะใช้งานในเวลาน้อยกว่า 30 เดือนซึ่งเป็นไปอย่างรวดเร็วมากโดยมาตรฐานการจัดซื้อทหารLittle สงสัยแล้วว่า UAV แสดงค่อนข้างน้อย kinks เมื่อเข้ามาในสนาม เหนือสิ่งอื่นใดก็มักจะล้มเหลวเมื่อบินในสภาพอากาศเลวร้ายมันก็ลำบากในการดำเนินงานและการบำรุงรักษาและกล้องอินฟราเรดและแสงที่มีความลำบากในเป้าหมายฉลาด แต่เป็นเพราะผู้บัญชาการจำเป็นจมูกได้อย่างรวดเร็วพวกเขาเต็มใจที่จะยอมรับความไม่สมบูรณ์เหล่านี้ด้วยความคาดหวังว่าการอัพเกรดในอนาคตจะเหล็กออกหว่า พวกเขาไม่ได้มีเวลาที่จะรอจนกว่าจมูกที่ได้รับอย่างทั่วถึงการทดสอบภาคสนามแต่อย่างไรคุณทดสอบระบบอิสระอย่างเต็มที่? กับหุ่นยนต์ที่มีการดำเนินการระยะไกลหรือนำทางผ่านจุดจีพีเอสที่การกระทำของรถเป็นที่รู้จักกันล่วงหน้า มันควรจะเบี่ยงเบนไปจากคำแนะนำของผู้ประกอบการที่มนุษย์สามารถออกคำสั่งปิดฉุกเฉินแต่ถ้ารถเป็นการตัดสินใจของตัวเองพฤติกรรมที่ไม่สามารถคาดการณ์ หรือจะมันก็มีความชัดเจนว่าเครื่องมีพฤติกรรมอย่างเหมาะสมและปลอดภัย ปัจจัยที่นับไม่ถ้วนจะมีผลต่อผลการทดสอบที่ได้รับการประมวลผลของหุ่นยนต์รับรู้ข้อมูลสิ่งเร้าภายนอกการเปลี่ยนแปลงในสภาพแวดล้อมของฮาร์ดแวร์และซอฟแวร์การดำเนินงานความล้มเหลวเร้าเท็จและใด ๆ สถานการณ์ใหม่และไม่คาดคิดหุ่นยนต์อาจพบ วิธีการทดสอบใหม่จึงมีความจำเป็นที่ให้ข้อมูลเชิงลึกและวิปัสสนาเป็นเหตุผลว่าทำไมหุ่นยนต์ที่ทำให้การตัดสินใจก็จะทำให้ได้รับความรู้ความเข้าใจดังกล่าวลงในเครื่องจะคล้ายกับการทำ MRI การทำงานในสมองของมนุษย์ โดยดูที่พื้นที่ของประสบการณ์สมองไหลเวียนของเลือดมากขึ้นและกิจกรรมของเซลล์ประสาทในบางสถานการณ์, นักประสาทวิทยาได้รับความเข้าใจที่ดีของวิธีสมองทำงาน สำหรับหุ่นยนต์ที่เทียบเท่าจะดำเนินการจำลองซอฟแวร์ที่จะแตะ "สมอง" ของเครื่อง หนอนบ่อนไส้หุ่นยนต์เพื่อเงื่อนไขบางอย่างเราก็สามารถดูสิ่งที่ชนิดของข้อมูลที่เซ็นเซอร์ที่รวบรวมวิธีการที่จะประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านั้นและวิธีการใช้ข้อมูลที่จะมาถึงการตัดสินใจอีกรูปแบบการส่องสว่างของการทดสอบที่มักจะข้ามไปใน รีบเร่งในการปรับใช้หุ่นยนต์ทหารของวันนี้เกี่ยวข้องกับการเพียงแค่การเล่นกับเครื่องในการทดลอง "สนามเด็กเล่น". สนามเด็กเล่นมีขอบเขตดีที่กำหนดและข้อ จำกัด ด้านความปลอดภัยที่ช่วยให้มนุษย์เช่นเดียวกับหุ่นยนต์อื่น ๆ ที่จะมีปฏิสัมพันธ์กับหุ่นยนต์การทดสอบและสังเกตพฤติกรรมของมัน ที่นี่จึงเป็นสิ่งสำคัญน้อยที่จะทราบรายละเอียดของข้อมูลเซ็นเซอร์และลำดับที่แน่นอนของการตัดสินใจว่าเครื่องทำ; สิ่งที่โผล่ออกมาในสนามเด็กเล่นเป็นหรือไม่พฤติกรรมของหุ่นยนต์เป็นที่ยอมรับปลอดภัยและเหมาะสมย้ายไปยังระบบอิสระอย่างชาญฉลาดและมากขึ้นจะวางภาระที่ยิ่งใหญ่กว่าในการประเมินผลของมนุษย์และความสามารถของพวกเขาที่จะแยกผลของการทดสอบทั้งหมดนี้ แต่พวกเขาจะไม่สามารถที่จะประเมินผลที่เป็นไปได้ทั้งหมดเพราะจะเกี่ยวข้องกับจำนวนอนันต์ของความเป็นไป เห็นได้ชัดว่าเราต้องมีวิธีการใหม่ของการทดสอบระบบอิสระที่มีความหมายทางสถิติและยังเป็นแรงบันดาลใจความเชื่อมั่นในผลการค้นหาใน และแน่นอนที่เราจะมั่นใจได้ว่าเราเข้าใจพฤติกรรมของเครื่องและไว้วางใจการตัดสินใจของการทดสอบดังกล่าวจะต้องเสร็จสิ้นก่อนที่หุ่นยนต์อัตโนมัติจะใช้งาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

Predator UAV ที่พัฒนาขึ้นในช่วงต้น 1990 ไปจากแนวคิดในการใช้งานน้อยกว่า 30 เดือน ซึ่งเป็นไปอย่างรวดเร็วมากโดยมาตรฐานการจัดซื้อจัดจ้างทหาร

สงสัยเล็กน้อยว่า แล้ว ว่า อากาศยานไร้นักบินมีค่อนข้างน้อยหว่า เมื่อเข้าสู่เขต ในสิ่งอื่น ๆมันมักจะล้มเหลวเมื่อบินในสภาพอากาศที่ไม่ดี มันเป็นปัญหาในการใช้งาน และการดูแลรักษาและอินฟราเรดและกล้องมีความยากลำบากตามฤดูกาลให้เป้าหมาย แต่เพราะผู้บัญชาการต้องการจมูกอย่างรวดเร็ว พวกเขาเต็มใจที่จะยอมรับข้อบกพร่องเหล่านี้ มีความคาดหวังว่า การอัพเกรดในอนาคตจะรีดออกมันได้ พวกเขาไม่ได้มีเวลาที่จะรอจนกว่าจมูกได้ทั่วสนามทดสอบ

แต่อย่างไรคุณทดสอบระบบปกครองตนเองอย่างเต็มที่กับหุ่นยนต์ที่ระยะไกลหยอดหรือนำทางผ่าน GPS waypoints , การกระทําของรถทราบล่วงหน้า มันควรจะเบี่ยงเบนจากคำแนะนำของผู้ประกอบการของมนุษย์สามารถออกฉุกเฉินปิดคำสั่ง

แต่ถ้ารถถูกการตัดสินใจของตนเอง พฤติกรรมของมัน ไม่สามารถคาดการณ์ได้ หรือจะต้องชัดเจนว่าเครื่องมีพฤติกรรมอย่างเหมาะสมและปลอดภัยปัจจัยนับไม่ถ้วนสามารถส่งผลกระทบต่อผลของการได้รับการทดสอบ : หุ่นยนต์ การรับรู้ข้อมูล การประมวลผล การกระตุ้นภายนอก การเปลี่ยนแปลงในสภาพแวดล้อมการดำเนินงานของฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ ความล้มเหลว เป็นสิ่งเร้า และใหม่ใด ๆและไม่คาดคิดสถานการณ์หุ่นยนต์ที่อาจพบได้วิธีการทดสอบใหม่ จึงต้องการที่จะให้ข้อมูลเชิงลึก และใคร่ครวญถึง หุ่นยนต์ที่ทำให้การตัดสินใจมันทำให้

ดึงดูดเช่นความเข้าใจในเครื่องคล้ายกับการปฏิบัติหน้าที่ใน MRI สมองมนุษย์ โดยดูที่พื้นที่ของประสบการณ์สมองมากขึ้นการไหลของเลือด และกิจกรรมของเซลล์ประสาท ในบางสถานการณ์neuroscientists ได้รับความเข้าใจที่ดีขึ้นของวิธีการที่สมองทำงาน . สำหรับหุ่นยนต์ , เทียบเท่าจะทำการจำลองซอฟต์แวร์แตะ " สมอง " ของเครื่อง subjecting หุ่นยนต์เงื่อนไขบางอย่าง เราไม่สามารถดูสิ่งที่ชนิดของข้อมูลเซ็นเซอร์รวบรวม วิธีการกระบวนการและวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านั้น แล้วใช้ข้อมูลที่จะมาถึงการตัดสินใจ

อีกร่างแบบฟอร์มการทดสอบที่มักจะข้ามไปในรัชการใช้หุ่นยนต์ทหารของวันนี้เกี่ยวข้องกับเพียงแค่การเล่นกับเครื่องที่เป็นสนามทดลอง " " สนามเด็กเล่นได้กำหนดขอบเขตและข้อจำกัดด้านความปลอดภัยที่ช่วยให้มนุษย์เป็นหุ่นยนต์อื่น ๆสามารถโต้ตอบกับการทดสอบหุ่นยนต์ และสังเกตพฤติกรรมของ ที่นี่มันสำคัญน้อยที่จะทราบรายละเอียดของเซ็นเซอร์ข้อมูลและลำดับแน่นอนใจว่าเครื่องทำ ; สิ่งที่โผล่ออกมาบนสนามได้หรือไม่ พฤติกรรมของหุ่นยนต์คือ acceptably ที่ปลอดภัยและเหมาะสม

ย้ายอย่างชาญฉลาดและเป็นอิสระมากขึ้น ระบบจะวางภาระที่มากขึ้น ) มนุษย์และความสามารถของ เพื่อแยกผลของทุกการทดสอบแต่พวกเขาจะไม่สามารถประเมินผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ทั้งหมด เพราะจะเกี่ยวข้องกับจำนวนของความเป็นไปได้ เห็นได้ชัดว่าเราต้องการวิธีใหม่ในการทดสอบอิสระของระบบที่แตกต่างกันที่มีความหมายและยัง inspires ความมั่นใจในผลลัพธ์ที่ได้ และแน่นอน เราต้องมั่นใจว่าเราเข้าใจพฤติกรรมของเครื่องจักรและไว้วางใจของการตัดสินใจการทดสอบดังกล่าวจะต้องแล้วเสร็จก่อนหุ่นยนต์อัตโนมัติจะใช้