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

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