Forskere peker på gap mellom visjon og virkelighet for autonome AI-systemer

Autonome systemer med kunstig intelligens krever både «konneksjonistisk AI» (som dype nevrale nettverk) og «symbolsk AI» (som regelbaserte systemer) for å håndtere komplekse utfordringer. Forskningen peker på at dagens AI har vanskelig for å koble sansemotoriske data til strukturert kunnskap, noe som er kritisk for pålitelig beslutningstaking i slike systemer. For norske virksomheter kan dette bety at drømmen om selvkjørende roboter og intelligente agenter i produksjon fortsatt ligger et stykke unna. Påliteligheten til slike systemer handler ikke bare om funksjon, men også om hvordan AI-en bruker sin kunnskap til å ta riktige beslutninger.