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Quantification de l'incertitude
Estimer la confiance des prédictions ou décisions d'un système robotique — distinguer l'incertitude épistémique (due aux données limitées) de l'incertitude aléatoire (due au caractère aléatoire irréductible). Les réseaux de neurones bayésiens, l'abandon Monte Carlo, les ensembles profonds et la prédiction conforme quantifient l'incertitude. Les robots conscients de l'incertitude peuvent demander l'aide humaine quand la confiance est faible.