Беспилотные автомобили были созданы с целью избавить человека от руля. Вождение - это «рутинная задача», состоящая из серии повторяющихся действий по безопасному перемещению транспортного средства из одной точки в другую через море других транспортных средств, пешеходов и велосипедистов. Если вы едете через огромные пробки на большие расстояния, вы, вероятно, понимаете, каких стрессовых усилий это требует, не говоря уже о количестве потраченного впустую времени, время - деньги! В связи с увеличением доступности данных в последние годы все большее распространение получает искусственный интеллект (ИИ). Как и другие промышленные машины, использующие ИИ, компании сейчас стремятся автоматизировать «рутинную» задачу вождения, чтобы мы могли лучше использовать свое время. Даже с учетом того, что многочисленные компании инвестируют миллиарды долларов и участвуют в гонках в создание технологии автоматизированного привода, ни одна компания еще не усовершенствовала эту технологию. Однако возникает вопрос: действительно ли технология может быть доведена до совершенства на 100%?

Машина с искусственным интеллектом

Будь то машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети или другие когнитивные методы, каждая отрасль использует ИИ для извлечения прибыли из данных. Возьмем пару простых примеров - (1) Gmail успешно фильтрует 99,9% спама с помощью алгоритмов машинного обучения. (2) Инженеры по беспилотным автомобилям Udacity создают проекты, состоящие из алгоритмов глубокого обучения, которые распознают дорожные знаки с точностью 98%, как часть их учебной программы. Независимо от того, используется ли ИИ для медицинской диагностики или для игры в настольные игры, точность алгоритмов не всегда составляет 100%, потому что в конечном итоге программный код - это программный код, и он всегда уязвим для ошибок в системе или в самом коде. Системы могут быть надежными не более 99,999,999… но почти никогда не могут быть полностью на 100%. Автомобильная промышленность строго регулируется, и не зря - обеспечение безопасности человека. Это также означает, что, если автомобили не будут по-настоящему надежными, они будут представлять опасность для нашей жизни. Итак, как же тогда обеспечить надежность беспилотных автомобилей как минимум на 99,999,999%?

Архитектура "человек в цикле"

Люди будут играть важную роль в обеспечении безопасности беспилотных транспортных средств, чтобы системы на основе ИИ были более уверены в предпринимаемых ими действиях. Давайте посмотрим на цикл ввода-вывода на иллюстрации ниже:

Когда данные поступают в классификатор ИИ (в основном алгоритмы), система измеряет уровень достоверности решения, принятого агентом ИИ. Если он не соответствует пороговому значению уровня достоверности, необходимого для выполнения действия, задача затем переходит к аннотации, выполненной человеком. Что касается беспилотных транспортных средств, удаленные операторы будут нести ответственность за это и будут принимать важные решения для транспортного средства. По достижении порогового уровня достоверности наиболее подходящее действие выполняется автомобилем. Всякий раз, когда используется человеческая аннотация, она записывается в систему, и ИИ учится на этой конкретной ситуации - также известной как «контролируемое обучение», память, которая сохраняется и используется без человеческой аннотации, когда эта конкретная ситуация возникает снова. Когда дело доходит до решений, касающихся безопасности и защиты, особенно для человеческих жизней, порог уверенности устанавливается довольно высоким. Это, в свою очередь, гарантирует, что беспилотный автомобиль будет работать с более высоким уровнем надежности, чем 99,999,…%, если не 100%, что, проще говоря, означает меньшее количество аварий.

Да, появятся беспилотные автомобили. Предполагается, что эти автомобили будут безопаснее, чем те, которые мы водим сами. Но насколько нам комфортно ездить на нем? Доверяем ли мы, что эти автомобили достаточно надежны, чтобы полностью отказаться от контроля? Беспилотные транспортные средства будут больше, чем просто транспортными средствами, которые управляют собой, они станут частью более крупной экосистемы, которая влечет за собой телекоммуникации и живое взаимодействие людей с удаленными операторами. В конечном счете, человек по-прежнему будет находиться за «рулевым колесом» транспортного средства, с той лишь разницей, что соотношение человека-водителя к транспортному средству изменится с 1: 1 до 1: 1000, что означает, что один удаленный оператор будет нести ответственность примерно за 1000 беспилотных автомобилей будущего. Впереди захватывающие времена!

* Отказ от ответственности: взгляды и мнения, выраженные в этой статье, являются моими собственными и не представляют никаких других лиц или корпораций. Все материалы защищены авторскими правами.