Самостоятельные автомобили могут использовать искусственную интуицию
Безопасность является в первую очередь приоритетом для разработчиков беспилотных автомобилей, чтобы довести отрасль до стандартов полностью автономных транспортных средств без водителя. Несчастные случаи - это несчастья, которые ждут своего часа. Люди пытались избежать несчастных случаев в течение многих лет эволюционных процессов, основанных как на эмоциях, так и на интуиции. К сожалению, не все беспилотные автомобили могут избежать аварий, например Тестирование Uber в Аризоне. Человеческие инстинкты - это то, чего не хватает беспилотным автомобилям. Можно ли то же самое использовать в беспилотных автомобилях?
Люди подключены биологически, в то время как беспилотные автомобили имеют электрическую проводку. Они различаются тем, как воспринимают мир природы с точки зрения опыта. Люди учатся через воспитание и природу, в то время как беспилотные автомобили обучаются через датчики и программное обеспечение. Подраздел искусственного интеллекта, называемый машинным обучением, может предоставить инженерам-программистам различные методы для использования при разработке беспилотных автомобилей, которые могут использовать методы обучения с подкреплением для создания искусственной интуиции, то есть расширенного распознавания образов. Если вас интересует дальнейшее объяснение этого, я написал об этом еще одну статью по этой ссылке. Беспилотным автомобилям это может дать чувство критического мышления, подобное тому, как люди реагируют на определенные ситуации. Это во многом связано с наукой о поведении и компьютерными науками.
Когда у нас есть что-то «инстинктивное», срабатывает наша интуиция. Это может быть бессознательное чувство, которое приводит к определенным решениям. Машины запрограммированы на то, чтобы думать путем обучения, прежде чем принимать решения, но люди могут автоматически принимать решения, которые не требуют наличия мыслительного процесса. Вместо этого мы просто что-то делаем, потому что это то, к чему мы привыкли. Например, века эволюции научили наших предков, какие растения нужно есть, а каких избегать. Столкнувшись с неопределенностью, люди принимают решения, основываясь на своих чувствах, и часто это делается для того, чтобы избежать вреда и опасности для себя. Поэтому, сталкиваясь с растением, которое, как известно, не является съедобным, люди избегают его, таким образом предотвращая нанесение вреда себе. В каком-то смысле сверхразумный ИИ с этой способностью может быть встроен в беспилотные автомобили, чтобы противостоять неопределенности с высочайшим уровнем безопасности для пассажиров.
В качестве примера возьмем пешеходный переход. Полностью автономное транспортное средство без водителя должно знать следующее, что делает человек-водитель, например:
- Пешеходные переходы - это пешеходные переходные полосы
- Всегда помедленнее
- Посмотрите в обе стороны, прежде чем пройти
- Полная остановка при переходе пешеходов
- Будьте в курсе правоохранительных органов
- Избегайте любой ценой причинения вреда
Водители-люди обостряются во время движения. Это целый процесс, который формируется обществом, передающим информацию в мозг. С юных лет мы учимся тому, что всегда должны избегать несчастных случаев за рулем. Мы слышим это от семьи, друзей и других людей, с которыми общаемся. Вот почему к тому моменту, когда подросток подает заявление на получение водительских прав, у него появляется чувство ответственности, которому, как он понимает, он должен следовать, чтобы дороги были безопасными для других. Безопасность прежде всего, чтобы не ставить под угрозу благополучие других. Тот факт, что мы признаем существование других помимо нас самих, заставляет нас относиться к безопасности на очень высоком уровне. Другими словами, мы не хотим навредить себе или причинить вред другим. Мы знаем, что это противозаконно и неприемлемо для общества, потому что это влечет за собой последствия. Точно так же беспилотные автомобили также должны иметь представление о других, включая себе подобных, а также о правоохранительных органах, то есть о полиции. Вот почему связь V2V (от транспортного средства к автомобилю) и V2P (от транспортного средства к пешеходу) также является важной разработкой для беспилотных автомобилей. Я написал еще одну статью на эту тему по этой ссылке.
Речь идет не о том, чтобы искусственный интеллект в автомобилях имел точные человеческие эмоции и чувства. Это слишком сложно для разработки, и я не думаю, что отрасли нужно двигаться в этом направлении. Речь идет об использовании техник, которые сделали системы искусственного интеллекта, такие как Deep Blue и Alpha Go Zero, мастерами в своей собственной игре. Они смогли использовать продвинутый ИИ для победы в играх в шахматы и го. Теперь исследователи пытаются найти этому применение в реальном мире. Каков здесь потенциал, когда машины могут принимать важные решения, подобные тому, что Alpha Go смогла победить лучших игроков в го в мире. Система Alpha Go и ее преемники были разработаны Deep Mind при поддержке Google. Что они смогли научить свою систему делать, так это приходить к игровым ходам, используя форму интуитивного мышления, похожего на человеческое, но только лучше. Он даже научил игроков Го некоторым вещам, которые могли улучшить их игру. Речь идет о создании более интеллектуальных систем, полезных для повседневного использования.
Искусственный интеллект для беспилотных автомобилей отлично подходит для принятия решений, но он еще не способен делать логические выводы, которые может сделать человек-водитель. Есть вещи, которые могут сделать беспилотные автомобили безопаснее, такие как машинное обучение, компьютерное зрение, осведомленность об инфраструктуре (возможности V2X или V2I) и объединение датчиков (LiDAR, радар, акустика). Он мог использовать некоторую искусственную интуицию для дальнейшего продвижения к автономной системе L5 без водителя.
