Чому автономні машини класифікуються як AI?


9

Як автономні машини пов'язані зі штучним інтелектом? Я б припустив, що штучний інтелект - це коли ми вміємо копіювати душевний стан людини і виконувати завдання так само. Але хіба не автономний автомобіль є лише машиною, заснованою на правилах, яка працює завдяки своєму навколишньому середовищу? Вони не усвідомлюють себе, і не можуть вибрати хороший спосіб діяти в ніколи не переживаній ситуації.

Я знаю, що багато людей часто згадують автономні машини, коли говорять про AI, але я не дуже впевнений, що це пов'язано. Або я занадто суворо розумію, що таке AI або

Відповіді:


4

Існує чітке визначення штучного інтелекту, яке обходить проблему визначення "інтелекту" і яке я б приписав Маккарті , засновнику галузі, хоча я зараз можу знайти його в цій книзі Х. Саймона:

"... що стосується пошуку способів розумних завдань, виконання завдань, які, якби їх робили люди, закликали б до нашого людського інтелекту".

Отже, по своїй суті ми називаємо автоматизацію кожного завдання AI, яке може зробити тільки людський розум. У той час люди думали, що комп’ютер, здатний грати в шахи, буде розумним і іншими способами. Коли це виявилося помилковим, термін AI був розбитий на "вузький або слабкий ШІ", тобто програму, здатну виконати одне завдання людського розуму, і "загальний або сильний ШІ", програма, яка може виконати всі завдання людського розуму.

Автомобільні машини, що керують автомобілем, вузькі.

Зауважте, що всі ці визначення не вказують, чи копіюють ці програми те, як працює розум людини, чи приходять вони до одного результату за допомогою абсолютно різних алгоритмів.


1
Можливо, для самостійного керування автомобілями, які можуть справлятися з різними мінливими умовами (поломка світлофорів, поліція, що спрямовує рух, погано позначені об'їзди) на не дуже добре нанесених картах дорогах потрібен досить сильний ШІ. Цього ще не було зроблено, і не ясно, що це можна зробити за допомогою будь-якого типу сучасних технологій.
antlersoft

@antlersoft Так, у середовищі з більш змішаним використанням, коли розуміння мови та контакту з очима є ключовим фактором руху, це більш-менш сильний AI. Дослідник з автономної лабораторії Uber сказав мені, що водіння в більшості інших країн ближче до їзди на велосипеді в США, ніж до їзди в США.
Адам Біттлінгмайер

1

Інші відповіді розповідають про набори інструкцій для автомобіля в певних ситуаціях або машину, що шукає цілі, в той час як насправді автомобілі, що керують власним рухом, не мають конкретного набору інструкцій. Більшість автомобілів, що керують самогубством, використовують глибоке навчання, щоб зрозуміти, що робити на певних заходах. Ми не кажемо їм, що робити. Вони вчаться, що робити на прикладі.

Нейронні мережі, що використовуються для автоматизації автомобілів, потребують величезної кількості даних для навчання. Використовуючи дані, автомобіль може зрозуміти, яка найкраща дія для певних подій.

Відповідно до цього відео Автопілот Tesla мав лише одну жертву на 300 000 000 миль. Для водіїв людини кількість жертв у 2014 році становила 32,675. Це на відстані 300.000.000.000 миль. Це означає, що 1 на 90 мільйонів водіїв людини спричиняють смертельну аварію, порівняно з 1 на 300 мільйонів для автоматизованих автомобілів. Глибоке навчання перевершило нашу власну «ступінь безпеки» не за інструкцією, а за тим, що навчитися робити себе. Якщо це не AI, я не знаю, що таке.


0

Автомобільні машини, що керують автотранспортом, виявляють рівень стійкості до роботи та багатодоменну стійкість. За деякими визначеннями вони є самосвідомістю , і вони, безумовно , призначені на провал безпечно у великій кількості потенційно невідомих обставин, який схожий на біологічних агентів.

ШІ дійсно пов'язаний з вивченням небіологічних агентів та методів їх дії. Все інше - це лише інформатика, алгоритмічна ефективність, біологія, мистецтво тощо. Зрештою, вивчення біологічного та небіологічного агентства зійдеться, однак, і ми просто назвемо це вивченням "інтелекту".


0

Інші дали дуже детальні відповіді, це мій простий погляд на постановку проблеми. Автомобіль, що веде власний рух, - це машина, що прагне до цілі. Він має набір цілей з різними пріоритетами. Приклад. Безпека окупантів, безпека інших, перехід від точки А до точки Б тощо. Деякі з них підлягають обороту, інші не так.

Для задоволення цілей система повинна використовувати наявні входи (радари, GPS, камера тощо), щоб визначити, який найкращий спосіб дії. У моменти, коли він не має всієї інформації (вантажівка, яка приховує знак швидкості), вона все одно повинна приймати рішення (історичну пам'ять або через усвідомлення свого оточення), щоб задовольнити свої цілі дизайну. Звідси AI.


0

Автономні транспортні засоби залежать від технології AI в тому, що, щоб бути автономними в управлінні або пілотування, вони не можуть контролюватися людьми. Тому вони повинні приймати складні рішення, необхідні для водіїв та пілотів, принаймні так само безпечно і надійно, як і водії людей або пілоти.

  • Вони повинні розпізнавати об'єкти в тій мірі, що цінність і типова поведінка можуть бути присвоєні цим об'єктам (тобто людям, домашнім тваринам, майну, бар'єрам, бордюрам, траві, деревам, мостам)
  • Вони повинні відображати траєкторії широкого масиву типів об'єктів на основі їх типу об'єкта, що відомо про цей тип об'єкта, виявлені зміни, такі як вік або стан, і те, що об'єкт, здається, бере участь у виконанні на той час.
  • Вони повинні бути в змозі отримувати загальнодоступні представлення автомобільних доріг (сегменти маршруту, точки сполучення та інші дані), співставляти представлення з поточним станом доріг та відстежувати їх хід по наміченому маршруту до місця призначення.
  • Вони повинні планувати свій хід замість цього реального часу та складно передбачити дії, законодавство про дорожній рух, домовленості про дорожній рух, дорожні знаки та сигнали, вказане місце призначення, відомі можливі маршрути, розриви та аномалії.
  • Вони повинні бути здатні змінити план досягнення пункту призначення, якщо це можливо, незалежно від змін та викликів, що виникають.

Керування транспортним засобом або пілотування транспортного засобу - це інтенсивне завдання інтелекту. Єдиною причиною того, що АВ-транспортні засоби, швидше за все, перевершать транспортні засоби, керовані людьми на дорозі, в найближчому майбутньому в плані розподілу показників загиблих людей та травм на мільйон метрів подорожі найближчим часом - це те, що люди мають два ключових негаразди, які компенсують їх інтелектуальний потенціал. водіїв.

  • Недбалість, що визначається як багатозадачність або психічно, або фізично в той момент, коли можуть з’явитися небезпеки
  • Егоїзм, визначений як ризик для життя, здоров'я чи власності інших людей, щоб отримати перевагу, пов’язану з транспортом або психологічно

Незважаючи на те, що вищевказані два видаються суб'єктивними, їх можна легко довести емпіричним шляхом, взявши зразок дорожнього руху в будь-який момент часу на будь-якій дорозі в світі, що торгується людьми. Це менше стосується пілотів.

Ми не повинні припускати, що штучний інтелект у АВ досягається тоді, коли поведінка людського розуму копіюється. Це критерії Імітаційної гри Алана Тьюрінга, тесту, який мав на меті визначити інтелект у контексті діалогу на природній мові. Але слова зазвичай не вбивають людей безпосередньо. Транспортні засоби часто роблять.

Було б дуже обмеженим баченням потенційного простору дизайну AV, щоб розглядати людські уми як модель водіння досконалості. Завдання не повинні виконувати однаково системою AI. Цілі проектування AI для АР повинні відповідати цим питанням та інтересам.

  • Закони про безпеку дорожнього та неба
  • Етика щодо права на дорогу в нормальних та надзвичайних ситуаціях
  • Громадянські права стосуються рівного доступу до державних ресурсів
  • Врівноваження деталей просторового потоку для максимізації пропускної здатності
  • Відраза від зіткнення, коли важко передбачити ризики

Ці вимоги до пізнавальних та пристосувальних можливостей водіння або пілотування AI не є винятково принциповими та механічними. Сам автомобіль здебільшого механічний у своїй роботі, але він також представляє сюрпризи, як вибухи чи інші важко передбачити збої. Управління транспортним засобом зовсім не схоже на шахи чи гру з фіксованими правилами гри та фіксованим ігровим середовищем.

Хоча вимоги до інтелекту НЕ включають усвідомлення себе як інтелектуальної системи, потрібні форми самосвідомості.

  • Відносне розташування зовнішньої поверхні транспортного засобу та його проектованого шляху відносно положення інших об'єктів
  • Стан експлуатаційних частин транспортного засобу
  • Маса та місцезнаходження пасажирів та будь-яких інших перевезених предметів у транспортному засобі

Питання закінчилося цікавою та складною вимогою.

Виберіть хороший спосіб діяти в ситуації, що ніколи не виникала

Це, мабуть, найскладніший аспект проектування АВ-системи або пілотування системи.

Повертаючись до питання "Чому автономні машини класифікуються як AI?", Значення AI справді є критичним аспектом добре відповіді. Якщо взяти буквально, термін штучний інтелект конкретизує дві речі.

  • Вона штучна, оскільки природно не зустрічається
  • Він розумний, оскільки пристосовується таким чином, що, якщо ці способи механічні, вони механічні на рівні деталізації, що не виходить за межі очевидності, без значного вивчення

Оскільки рік і залежать від культури, як це визначення інтелекту, жодне інше визначення не є настільки стійким протягом десятиліть як з наукової, так і з мовної точки зору. За більш вузьким визначенням, АВ можуть не вимагати AI, але немає вагомих наукових підстав звужувати визначення AI до підмножини цього попереднього визначення.

Використовуючи наш веб-сайт, ви визнаєте, що прочитали та зрозуміли наші Політику щодо файлів cookie та Політику конфіденційності.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.