Introduzione
Definiamo l'intelligenza autonoma come set di tecnologie di intelligenza artificiale che sono componenti del nuovo paradigma di intelligenza artificiale machine teaching, insieme all'intelligenza automatizzata che include teoria di controllo, algoritmi di ottimizzazione e sistemi esperti. Le tecnologie di intelligenza artificiale in Intelligenza autonoma sono algoritmi di Machine Learning per la percezione avanzata (visione artificiale, qualsiasi altra classificazione sensoriale e previsione) e Deep Rinforzo. L'intelligenza automatizzata basata sull'intelligenza artificiale è componenti chiave per ottimizzare ulteriormente i processi e i macchinari industriali rilevando e rispondendo quasi in tempo reale. I sistemi contenenti l'intelligenza autonoma possono prendere decisioni di tipo umano autonomamente. I sistemi di intelligenza autonoma sono adatti a un ambiente dinamico perché imparano dalla valutazione e dall'errore nella simulazione il modo migliore per agire in scenari diversi e sono flessibili. Anche se i sistemi di intelligenza autonoma possono essere creativi e adattabili, sono anche sistemi black box. In questo modulo viene valutato l'uso di metodi di intelligence autonoma che illustrano i vantaggi e i svantaggi e il modo in cui interagiscono con l'intelligenza automatizzata per creare sistemi intelligenti.