调研219篇文献,全面了解GenAI在自适应系统中的现状与研究路线图

简介: 【10月更文挑战第22天】生成式人工智能(GenAI)在自适应系统(SASs)中展现出巨大潜力,尤其是在数据理解、逻辑推理和自主性增强方面。GenAI可以提升SASs的自主性和人机交互效率,但也面临技术多样性、数据需求、隐私问题及模型可解释性和鲁棒性的挑战。研究路线图包括解决关键挑战、模型评估优化、改善人机交互和探索实际应用。论文链接:https://dl.acm.org/doi/10.1145/3686803

在当今快速发展的人工智能领域,生成式人工智能(GenAI),特别是大型语言模型,展示了在数据理解和逻辑推理方面的卓越性能。这些能力与自适应系统(SASs)所需的功能高度契合,为在SASs中应用GenAI提供了巨大的潜力。然而,关于在SASs中应用GenAI的具体优势和挑战仍存在许多未知。

GenAI在SASs中的潜在优势:

1.增强SASs的自主性:GenAI可以围绕MAPE-K反馈循环(监测、分析、规划、执行和知识)的具体功能来增强SASs的自主性。例如,GenAI可以用于生成测试用例、自动修复漏洞、优化系统性能等。

2.改善人机交互:在人机交互的背景下,GenAI可以用于生成自然语言解释、提供用户指导、生成用户界面等,从而改善人机交互的效率和效果。

GenAI在SASs中面临的挑战:

1.技术多样性和快速变化:SASs领域存在技术多样性,且GenAI技术发展迅速,这使得整合GenAI到SASs中变得复杂。

2.数据需求和隐私问题:GenAI模型通常需要大量数据进行训练,这可能导致数据需求和隐私问题。

3.模型的可解释性和鲁棒性:GenAI模型的可解释性和鲁棒性是关键挑战,特别是在安全关键的应用中。

为了解决上述挑战并充分发挥GenAI在SASs中的潜力,研究人员提出了以下研究路线图:

1.关键研究挑战:确定并解决关键研究挑战,如模型的可解释性、鲁棒性和数据需求。

2.模型评估和优化:开发评估和优化GenAI模型的方法,以确保其在SASs中的有效性和可靠性。

3.人机交互的改善:探索GenAI在改善人机交互方面的潜力,如生成自然语言解释、提供用户指导等。

4.实际应用的探索:在实际应用中探索GenAI的潜力,如在软件工程、网络安全、医疗等领域的应用。

论文地址:https://dl.acm.org/doi/10.1145/3686803

目录
相关文章
|
6月前
|
人工智能 测试技术 持续交付
现代软件测试方法探析及应用前景展望
随着信息技术的迅猛发展,软件在我们日常生活和工作中扮演着愈发重要的角色。而为了保证软件质量和稳定性,软件测试显得尤为重要。本文将探讨现代软件测试方法的演变和应用前景,并分析其在不断变化的技术环境下的发展趋势。
|
2月前
|
数据采集 人工智能 安全
AI项目高昂成本与数据问题阻碍进展,2025年前30%的GenAI项目或将搁浅
AI项目高昂成本与数据问题阻碍进展,2025年前30%的GenAI项目或将搁浅
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 算法
如何对某个研究方向的领域论文进行分析?如何快速了解某个研究方向的发展现状?如何利用VOSviewer分析研究领域的发展现状?
本文介绍了如何使用VOSviewer软件对特定研究方向的领域论文进行可视化分析,以ESN(Echo State Network)网络研究为例,展示了从安装软件、检索文献、导入数据到进行关键词分析、作者分析和引用量分析的完整流程,帮助用户快速了解并深入研究某个学术领域的发展趋势和现状。
76 0
如何对某个研究方向的领域论文进行分析?如何快速了解某个研究方向的发展现状?如何利用VOSviewer分析研究领域的发展现状?
|
3月前
|
机器学习/深度学习 编解码 人工智能
走进 Sora 的世界:视频重建调研与创新路线图
走进 Sora 的世界:视频重建调研与创新路线图
|
5月前
|
人工智能 安全 网络安全
简述AI漏洞修复研究现状及发展方向
鲁军磊先生的演讲聚焦AI在网络安全中的应用,特别是自动化漏洞修复。他讨论了大模型技术的最新进展,AI如何增强漏洞发现与修复,并介绍了AI智能体的三种协作模式。传统漏洞修复流程从手工审计到智能化挖掘逐步演进,而AI技术通过智能决策和自动化执行提高效率。未来趋势包括智能化防御、跨域协同、安全合规自动化、隐私保护强化和安全技能普及,以及可持续安全生态建设。AI正重塑网络安全领域,推动更高效、精准的防御策略。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 算法 安全
【机器学习与大模型】开源大模型和闭源大模型:技术发展与社会责任的平衡点
【机器学习与大模型】开源大模型和闭源大模型:技术发展与社会责任的平衡点
71 0
|
6月前
|
人工智能
AI风向标拆解试验初步结果:不够自动化
AI风向标拆解试验初步结果:不够自动化
156 0
|
机器学习/深度学习 传感器 存储
设计人工智能产品:技术可能性、用户合意性、商业可行性
随着机器学习逐渐成为数字化产品的主流,了解机器学习的基础知识对许多产品经理来说变得越来越重要。今天的产品人员是一个相当多样化的群体。对于一些人来说,重点主要放在用户体验上(例如,如果主要价值主张围绕着一个杀手级的 UI),而另一些人已经在设计需要深入理解数据和代码的产品。 理解机器学习对于频谱的两端都是必要的——只是原因略有不同。对于以 UI 为中心的产品和 PM,模糊逻辑和机器学习功能将从根本上改变用户与产品的交互方式。因此,这些特征的呈现变得非常重要。另一方面,管理 API 或技术平台的产品经理会更关心 AI 算法是如何集成的。
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
企业在研究和产品开发中测试人工智能的可能性和局限性
人工智能在研发过程中正变得无价,但它无法解决所有挑战。
144 0
企业在研究和产品开发中测试人工智能的可能性和局限性