面向成熟度认证的具身 AI：通过测量机制量化可信度
人工智能
2026-01-09 v2 机器学习
摘要
我们提出一种基于成熟度的框架，用于通过显式测量机制对具身 AI 系统进行认证。我们认为，可认证的具身 AI 需要结构化的评估框架、量化的评分机制以及方法来导航内在于可信度评估中所涉及的多目标权衡。我们以不确定性量化作为示例性测量机制，并通过无人机系统（UAS）检测案例研究展示了该方法的可行性。
引用
@article{arxiv.2601.03470,
title = {Toward Maturity-Based Certification of Embodied AI: Quantifying Trustworthiness Through Measurement Mechanisms},
author = {Michael C. Darling and Alan H. Hesu and Michael A. Mardikes and Brian C. McGuigan and Reed M. Milewicz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.03470},
year = {2026}
}
备注
Accepted to AAAI-26 Bridge Program B10: Making Embodied AI Reliable with Testing and Formal Verification