16、人工智能系统设计中预测的重要性

人工智能系统设计中预测的重要性

预测机器人系统行为的挑战

预测机器人系统的行为是一项极具挑战性的任务，尤其是在采用一些黑盒机器学习（ML）技术时。在将这些系统部署到现实世界之前，预测其结果目前相当困难，甚至几乎不可能。以一个简单的对比为例：
- 一个文本拼写检查的计算机程序，其输入空间是所有可能的单词。假设英语词典中最长的单词为45个字母，那么所有可能的单词数量约为(26^{45} \approx 10^{63})个。
- 一个配备摄像头的机器人，其环境大小是摄像头能感知的所有可能图像的空间。以VGA分辨率（640×480）且每个像素用8位表示灰度的摄像头为例，一张图像的可能情况就有(8^{640×480})种，这远远大于上述单词的数量，而且机器人的摄像头通常更强大，还会配备多个传感器。因此，设计师若简单地通过映射可能输入与对应输出来预测机器人行为，会面临极大困难。

传统实验方法在机器人技术中的应用与局限

在过去，自主机器人实验主要是为了证明机器人系统能够运行，或者在最好的情况下，证明其比类似系统运行得更好。这种基础且略显天真的实验观念在该领域的许多实验方法中被采用和概念化。

自主机器人技术一方面借鉴自然科学的传统实验原则（如可重复性、可再现性、比较、泛化等）来设计良好的实验方法。例如，该领域越来越多地公开分发代码和/或数据集，这可视为一种比较形式的尝试。但另一方面，系统分析表明，该学科在应用严格的实验方法方面仍有很大差距。例如，对不同设置和不同环境下的系统测试仍然有限，这使得将特定情况下取得的实验结果推广到类似情况变得困难。

以下是自然科学实验原则在自主机器人技术中的应用情况对比：
|实验原则|自然科学应