Inom det specifika området programvaruteknik (SE) för självanpassade system (SAS) finns en växande forskningsmedvetenhet om synergin mellan SE och artificiell intelligens (AI). Hittills har dock bara några få viktiga resultat publicerats. I detta dokument föreslår vi en ny och formell Bayesiansk definition av överraskning som grund för kvantitativ analys för att mäta graden av osäkerhet och avvikelser av självanpassningssystem från normalt beteende. En överraskning mäter hur observerade data påverkar modeller eller antaganden i världen under körning. Nyckelidén är att en "överraskande" händelse kan definieras som en händelse som orsakar en stor skillnad mellan trosfördelningen före och efter händelsen. I sådana fall kan systemet antingen besluta att anpassa sig efter detta eller att påpeka att en onormal situation inträffar. I detta dokument diskuterar vi möjliga tillämpningar av Bayesian teori om överraskning för fallet med självanpassningssystem med hjälp av Bayesian dynamiska beslutsnätverk.
Design-tid övertygelser för specifika beslut specificeras med Bayesian Dynamic Decision Networks (DDNs) REF.
A world full of surprises: bayesian theory of surprise to quantify degrees of uncertainty
{'venue': 'ICSE Companion 2014', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}