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据外媒报道，麻省理工学院（MIT）的研究人员开发出一种全新深度学习算法，可对所接收的测量数据和输入建立健全的“怀疑”机制，帮助机器在真实、不完美的世界中导航。
文章首席作者及麻省理工学院航空与航天系博士后Michael Everett表示：“尽管目前基于深度神经网络的系统在许多机器人任务中都算很前沿，但在安全关键领域中，由于深度神经网络系统的网络鲁棒性没有正式的保障，所以仍然很危险。一旦传感器输入受到小扰动（如噪声或对抗性实例）通常会改变基于网络的决策，如自动驾驶汽车会因此变换车道。
鉴于上述危险，研究人员已根据这些对抗性输入开发出很多算法建立防御机制。部分对抗性输入还可提供正式的鲁棒性保证或证明。此项工作利用了经验证的对抗鲁棒性，进而为深度强化学习算法开发可靠的在线鲁棒算法。
（图像来源：MIT）
由于存在潜在对抗和噪音，输入空间可能会出现最糟糕的偏差，因此提出的防御措施会在识别和选择鲁棒操作执行期，需要计算状态操作值的保证下限。而且，即使验证者可能因干扰不了解真实状态和最佳操作，最终策略仍可具备解决方案品质保证。”
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