Design Patterns for AI-based Systems: A Multivocal Literature Review and Pattern Repository

要約

人工知能コンポーネントを備えたシステム、いわゆる AI ベースのシステムは、最近かなりの注目を集めています。
ただし、多くの組織は、そのようなシステムで本番環境の準備を整えることに問題を抱えています。
特定のソフトウェア品質属性を改善し、頻繁に発生する問題に対処する手段として、設計パターンは実証済みのソリューションの青写真を表します。
AI ベースのシステムの新しいパターンが出現している一方で、既存のパターンもこの新しいコンテキストに適応しています。
この調査の目的は、AI ベースのシステム (新しいシステムと適応されたシステムの両方) の設計パターンの概要を提供することです。
パターンを収集して分類し、研究者や実践者がアクセスできるようにしたいと考えています。
この目的のために、まずマルチボーカル文献レビュー (MLR) を実行して、AI ベースのシステムで使用される設計パターンを収集しました。
次に、作成したパターン コレクションを Web ベースのパターン リポジトリに統合し、パターンを参照して簡単に見つけられるようにしました。
その結果、51 のリソース (35 の白と 16 の灰色のリソース) を選択し、そこから AI ベースのシステムに使用される 70 の固有のパターンを抽出しました。
これらの中には、このコンテキストに適応した 34 の新しいパターンと 36 の伝統的なパターンがあります。
人気のあるパターン カテゴリには、「アーキテクチャ」(25 パターン)、「展開」(16)、「実装」(9)、「セキュリティと安全」(9) などがあります。
4 回以上言及されているパターンはすでに確立されているように見えますが、ほとんどのパターンは 1 回か 2 回しか言及されていません (51 パターン)。
この新しい分野での私たちの結果は、研究者がフォローアップ研究の基礎として使用したり、実務家が AI ベースのシステムの設計に情報を提供するための関連パターンを発見したりするために使用できます。

要約(オリジナル)

Systems with artificial intelligence components, so-called AI-based systems, have gained considerable attention recently. However, many organizations have issues with achieving production readiness with such systems. As a means to improve certain software quality attributes and to address frequently occurring problems, design patterns represent proven solution blueprints. While new patterns for AI-based systems are emerging, existing patterns have also been adapted to this new context. The goal of this study is to provide an overview of design patterns for AI-based systems, both new and adapted ones. We want to collect and categorize patterns, and make them accessible for researchers and practitioners. To this end, we first performed a multivocal literature review (MLR) to collect design patterns used with AI-based systems. We then integrated the created pattern collection into a web-based pattern repository to make the patterns browsable and easy to find. As a result, we selected 51 resources (35 white and 16 gray ones), from which we extracted 70 unique patterns used for AI-based systems. Among these are 34 new patterns and 36 traditional ones that have been adapted to this context. Popular pattern categories include ‘architecture’ (25 patterns), ‘deployment’ (16), ‘implementation’ (9), or ‘security & safety’ (9). While some patterns with four or more mentions already seem established, the majority of patterns have only been mentioned once or twice (51 patterns). Our results in this emerging field can be used by researchers as a foundation for follow-up studies and by practitioners to discover relevant patterns for informing the design of AI-based systems.

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