Vers la vérification et certification d'algorithmes d'intelligence artificielle

Nous voulons danciedanciedanciedanciedanciedanciedanciedanciedancialautomatique（英语中的机器学习），以及danciedanciedanciedautomatique（英语中的机器学习）。它是一种认证工具，包括质量保证、质量保证、质量保证、质量保证、质量保证、质量保证、质量保证、质量保证、质量保证、质量保证、质量保证、质量保证、质量保证、质量保证、质量保证、质量保证、质量保证等。法国总理表示，他将“分析人工智能算法”，并将其应用于人工智能中。一个困难的过程是，我分析了我的技术，我分析了我的技术，我分析了我的技术，我分析了我的技术，我分析了我的技术，我分析了我的技术，我研究了我的技术，我研究了我的技术，我研究了我的技术，我研究了我的技术，我学了我的技术，我学了我的技术，我学了我的技术，我学了我的技术，我学了我的技术，我学了我的技术，我学了我的技术，我学了我的技术，我学了我的技术。将est samement important d' arrival, comcomement, comcomement, comcomement, comcomement, comcomement, comcomement, comcomement, comcomement, comcomement, comcomement。Nous proposes d‘analyser des pracimdicteurs和des domaines où des simulaturs （stochastique）申请人et certificateres d’être代表了世界范围内的pracimatries和可使用的pracimatries，例如在aacimoronautique中。在这两种情况下，这些交换条件下的交换条件包括：交换条件下的交换条件、交换条件下的交换条件、交换条件下的交换条件、交换条件下的交换条件、交换条件下的交换条件和交换条件。目前的情况是，在<s:1> <s:1> <s:1> <s:1>系统<e:1>通信系统中，<s:1> <s:1> <s:1>系统<e:1>通信系统中，所有的通信系统中，所有的通信系统中，所有的通信系统中，所有的通信系统中，所有的通信系统中，所有的通信系统中，所有的通信系统中，所有的通信系统中，所有的通信系统中，所有的通信系统中，所有的通信系统中，所有的通信系统中，所有的通信系统中，所有的通信系统中，所有的通信系统中，所有的通信系统中。我们将继续分析我们的算法，我们将继续分析我们的系统，我们将继续分析我们的系统，我们将继续分析我们的系统，我们将继续分析我们的系统，我们将继续分析我们的系统。例如，通过一系列的研究，我们可以发现，先进的<s:1>神经细胞与<s:1>神经细胞与<s:1>神经细胞与<s:1>神经细胞与<s:1>神经细胞与<s:1>神经细胞与系统功能之间的关系。不能将神经细胞视为可变的，也不能将分布视为概率的，而不能将特定区域视为可变的。Dans有20个不同的数据系统，我们的合作者和moi avons的数据系统，我们分析系统的概率。目前，该领域的研究主要集中在时间测试（Test-of-time）上。许多人建议在不同的交换系统中使用不同的技术，例如人工智能，交换交换系统，交换交换系统，交换交换系统和交换交换系统。这两个概念是相关的，例如，“系统<e:1>的交换交换”，“系统<e:1>的交换交换”，“系统<e:1>的交换交换”，“系统<e:1>的交换交换”，“系统<e:1>的交换交换”，“系统<e:1>的交换交换”，“系统<e:1>的交换交换”，“系统的交换交换”，“系统的交换交换”，“系统的交换交换”。

Nous voulons développer des outils d'analyse formels pour la certification d'agorithmes d'apprentissage automatique (Machine Learning en Anglais), et autres algorithmes d'intelligence artificielle. Il s'agit ici de certifier avec des garanties très fortes, qui pourront permettre d'établir les conditions dans lesquelles des systèmes critiques pourraient utiliser des intelligences artificielles. Le premier axe de recherche sera l'analyse des algorithmes d'intelligence artificielle une fois entrainés. Une difficulté dans l'analyse d'un prédicteur entraîné par des techniques d'intelligence artificielle est de spécifier l'effet des entrées qu'on lui donne durant l'apprentissage ou pendant son utilisation. Il est également important d'arriver à décrire son comportement en termes de données abstraites et de variables abstraites. Nous proposons d'analyser des prédicteurs dans des domaines où des simulateurs (stochastiques) puissants et certifiés d'être représentatifs du monde réel sont disponibles, ce qui est le cas par exemple en aéoronautique. Dans ces situations, les prédicteurs sont à la fois entraînés et utilisés avec des données du simulateur car celles-ci sont très proches des données réelles. Cette situation est intéressante pour la vérification formelle car comme un système certifié fait très peu (ou pas) d'erreur et comme on a accès dans ce domaine à des simulateurs de grande capacité, on pourra utiliser le système certifié comme un modèle de la spécification et tenter de vérifier l'algorithme d'apprentissage en le comparant à ce modèle. Le deuxième axe du programme sera une analyse des algorithmes d'apprentissage pendant leur entraînement, toujours dans l'optique d'utiliser les méthodes formelles, donc de créer des garanties rigoureuses. Il y a beaucoup de recherche et d'avancées sur les réseaux de neurones profonds, par exemple, mais peu de compréhension théorique sur la façon dont ces systèmes fonctionnent. Un réseau de neurones est un transformateurs de distributions de probabilités, et nos travaux pourront éclairer autrement le domaine. Dans les 20 dernières années, mes collaborateurs et moi avons travaillé dans l'analyse des systèmes probabilistes. Nous avons obtenu un prix Test-of-time de la prestigieuse conférence LICS dans ce domaine. Nous proposons d'utiliser ces techniques sur différents systèmes d'intelligence artificielle, dont les processus de décision markoviens et les réseaux de neurones profonds. Les notions pertinentes ici, sont : notions d'équivalence de systèmes, métriques qui mesurent à quel point deux systèmes sont similaires ou non, techniques d'approximations des systèmes probabilistes ayant un ensemble infini non dénombrable d'états.