- سال انتشار: 2024
- صفحات: 123
- اندازه فایل: 5 MB
- زبان: English
- انتشارات: Springer
- تعداد مشاهده: 27
- امتیاز کاربران: 4.0
-
شابک/ISBN:
3031475178
9783031475177
کلمات کلیدی:
تندتک
در این کانال تلگرام، مسعود بیگی، تجربیات خود را از دنیای تکنولوژی، استارتاپ، کارآفرینی و مدیریت فنی با شما به اشتراک می گذارد
Learn MoreExplainable and Interpretable Reinforcement Learning for Robotics (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning)
4.0
بر اساس نظر کاربران
شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید
هر دانلود یا پرسش از هوش مصنوعی 2 امتیاز لازم دارد، برای بدست آوردن امتیاز رایگان، به صفحه ی راهنمای امتیازات سر بزنید و یک سری کار ارزشمند انجام بدینمعرفی کتاب
کتاب Explainable and Interpretable Reinforcement Learning for Robotics یکی از آثار جامع و پیشرفته در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی است که تمرکز ویژه‌ای بر Explainability و Interpretability در بستر Reinforcement Learning برای رباتیک دارد. این کتاب ترکیبی دلنشین از تئوری‌های پیشرفته، مطالعات موردی عملی، و نگرش‌های فلسفی درباره توضیح‌پذیری سیستم‌های یادگیری ارائه می‌دهد. هدف اصلی این اثر، فراهم‌آوردن چارچوب و دانش لازم برای ساخت سیستم‌های هوشمندی است که قابل توضیح و فهم برای انسان باشند.
خلاصه‌ای جامع از کتاب
با پیشرفت سریع AI در دهه اخیر، اهمیت توضیح‌پذیری در سیستم‌های رباتیک جهت اطمینان از ایمنی، اعتماد کاربران، و پذیرش عمومی افزایش یافته است. این کتاب در چند فاز تدوین شده است:
- فصل اول به مفاهیم اولیه و بنیادین Reinforcement Learning و دنیای رباتیک اختصاص دارد.
- فصل دوم دانش فنی موردنیاز برای ایجاد سیستم‌های توضیح‌پذیر را بررسی می‌کند؛ از جمله مشکلات اصلی مانند پیچیدگی مدل‌ها و عدم شفافیت.
- فصل چهارم به ابزارها و الگوریتم‌هایی مانند Feature Attribution Methods، Policy Visualization و تکنیک‌های یادگیری بصری می‌پردازد.
- در فصل‌های پایانی، استفاده از این روش‌ها در حوزه‌های مختلف رباتیک به طور خاص مورد بحث قرار می‌گیرد؛ از جمله در کاربردهایی مانند Human-Robot Interaction.
این کتاب به کارشناسان حرفه‌ای، پژوهشگران دانشگاهی، و توسعه‌دهندگان رباتیک ایده‌های جدیدی ارائه می‌دهد که هم قابلیت عملیاتی دارند و هم به غنی‌ترشدن چارچوب‌های شفاف‌سازی سیستم‌ها کمک شایانی می‌کنند.
نکات کلیدی کتاب
برخی از نکات کلیدی که در این کتاب بررسی شده‌اند، عبارتند از:
- معرفی Explainable AI در بستر رباتیک و موانع آن.
- ارتباط میان پیچیدگی مدل و نیاز به توضیح‌پذیری.
- تکنیک‌های پیشرفته برای تحلیل اقدامات عامل‌ها (Agents).
- تطبيق الگوریتم‌های ریاضی با مشکلات دنیای واقعی.
این اثر نه تنها به مسائل فنی تمرکز دارد، بلکه به لحاظ روانشناسی و جامع شناختی، توضیح‌پذیری را بررسی می‌کند. خواننده به درک عمیقی از:
- لزوم شفاف‌سازی تصمیمات الگوریتمی.
- ساختارهای قابل اعتماد برای ربات‌های هوشمند.
- تداخل میان انسان و سیستم هوشمند (Human-in-the-loop).
جملات معروف از کتاب
"Interpretability is not just a feature; it's a foundation for building trust in AI systems."
"Robotics demands models that are not only efficient but also explainable."
"Transparency should not be an afterthought; it should be built into the core of AI development."
چرا این کتاب اهمیت دارد؟
با توسعه روزافزون هوش مصنوعی و نقش اصلی که در زندگی روزمره انسان‌ها ایفا می‌کند، نیاز به سیستم‌های هوشمندی که نه تنها قدرتمند بلکه قابل توضیح باشند، غیرقابل انکار است. این کتاب با بررسی عمیق روش‌های Explainability و Interpretability، پلی میان تحقیقات آکادمیک و نیازهای عملی ایجاد کرده است. از این رو:
- این کتاب ابزارهایی برای افزایش اعتماد عمومی به سیستم‌های رباتیک پیشنهاد می‌کند.
- توسعه‌دهندگان و دانشجویان رباتیک از الگوریتم‌های ارائه شده بهره می‌برند تا سیستم‌های موثرتری بسازند.
- خواننده با مطالعه این کتاب، به درک اهمیت شفافیت و مسئولیت‌پذیری در فضای هوش مصنوعی خواهد رسید.
- این کتاب الهام‌بخش تحقیقاتی است که می‌تواند چالش‌های اخلاقی و فنی آینده را برطرف کند.
Introduction to "Explainable and Interpretable Reinforcement Learning for Robotics"
The world of robotics has undergone remarkable advancements in recent years, fueled by breakthroughs in artificial intelligence and machine learning techniques. Among these methodologies, reinforcement learning (RL) has proven to be a powerful approach for solving complex robotic tasks. However, one of the greatest challenges facing the widespread adoption of RL in robotics is the lack of explainability and interpretability in its decision-making processes.
Understanding why an AI agent behaves in a certain way or how decisions are made is crucial for building trust, ensuring safety, and enhancing the performance of robotic systems. This book, Explainable and Interpretable Reinforcement Learning for Robotics, bridges the gap between cutting-edge reinforcement learning techniques and their application in real-world robotics environments, while keeping explainability and interpretability at the forefront.
Geared toward researchers, practitioners, and enthusiasts in the fields of AI, machine learning, and robotics, this book offers an in-depth exploration of how to develop RL algorithms that are not only effective but also transparent. By combining theoretical approaches and practical insights, it aims to foster a deeper understanding of how to make robotic systems more trustworthy and reliable.
Summary of the Book
This book provides a comprehensive introduction to the fundamentals of reinforcement learning and its application in robotics, while emphasizing the importance of explainability. It begins with an overview of key RL concepts such as agents, rewards, value functions, and policies. The discussion then transitions to the challenges of applying RL in robotics, including issues like real-time decision-making, high-dimensional input spaces, and the need for robust performance in dynamic environments.
A significant portion of the book is dedicated to techniques for enhancing explainability in RL models. It covers various interpretability frameworks, methodologies for visualizing decision-making processes, and the use of explanatory surrogates to help users understand the behavior of robotic systems. Case studies and practical examples are introduced throughout to demonstrate how these techniques can be applied in real-world scenarios.
Furthermore, the authors delve into the critical ethical, legal, and societal considerations associated with deploying explainable AI in robotics. Transparency in AI systems is not merely a technical concern; it is a necessity for fostering societal trust in autonomous systems that increasingly interact with humans. By addressing these broader implications, the book provides a holistic view of explainability in reinforcement learning within the robotics domain.
Key Takeaways
- A detailed understanding of reinforcement learning and its application to robotics.
- Techniques and frameworks for making RL algorithms explainable and interpretable.
- Practical insights into deploying transparent RL models in real-world robotic systems.
- The importance of explainability for ethical and societal trust in AI-driven systems.
- Advanced case studies in explainable RL for dynamic, high-stakes environments.
Famous Quotes from the Book
"Explainability is not a luxury in robotic systems; it is a foundational requirement for trust and safety."
"When robots and humans work side by side, understanding the 'why' behind an action becomes more important than understanding the 'how'."
Why This Book Matters
The increasing reliance on robotics in critical sectors such as healthcare, manufacturing, and transportation necessitates robust and transparent AI systems. Explainable and Interpretable Reinforcement Learning for Robotics tackles this pressing need head-on by equipping researchers and practitioners with the tools and insights required to make reinforcement learning models comprehensible and trustworthy.
As AI systems play an ever-larger role in our lives, the call for explainable decision-making processes grows louder. This book not only addresses the technical aspects of explainability in RL but also examines its broader implications for safety, ethics, and public acceptance. By bringing together rigorous academic research and practical applications, it provides an essential resource for anyone aiming to advance the state of the art in robotics and artificial intelligence.
Whether you are a researcher seeking to push the boundaries of RL algorithms, a practitioner building robotic systems for real-world use cases, or simply an enthusiast fascinated by the confluence of AI and robotics, this book offers invaluable insights into a critically important domain. In an era where AI systems are frequently termed 'black boxes,' this work serves as a guiding light toward transparency and reliability in robotic autonomy.
دانلود رایگان مستقیم
برای دانلود رایگان این کتاب و هزاران کتاب دیگه همین حالا عضو بشین
