Max Home IndustryВ будущем, когда все автомобили будут управляться роботами, дороги станут безопаснее для всех. Но как насчет того времени, когда у нас все еще есть люди, которые выносят далеко не идеальные суждения — может ли ИИ нам помочь?
Цель замены всех драйверов роботизированными системами в основном мотивирована тем, чтобы сделать вещи более безопасными, но вы можете выполнить эту работу с меньшей заменой человеческого фактора. Расширенные системы вождения, похоже, вот-вот начнут производство с устройствами, которые сообщают водителю, если он находится слишком близко к другому транспортному средству и так далее. Однако, возможно, мы можем добиться большего, чем просто предоставить информацию с датчиков.
Вы когда-нибудь сидели в ожидании смены света и замечали машину, приближающуюся к перекресткам, и думали, что она вряд ли остановится, даже если свет изменится? Теперь исследователи из Массачусетского технологического института реализовали алгоритм, который может делать такие же точные суждения.
Идея очень проста. Измеряйте скорость, замедление и расстояние от света и используйте простой алгоритм обучения, чтобы предсказать, когда водитель может представлять угрозу. Алгоритм представляет собой чистый ИИ, поскольку он использует машину опорных векторов для классификации и байесовский фильтр для моделирования возможных путей. Помимо обнаружения угрозы, он также рекомендует последовательность действий — остановиться, продолжить, ускориться.
Алгоритм был разработан с использованием роботизированного испытательного стенда, моделирующего перекресток — см. Видео. Человек управлял одной из машин, в то время как роботы управляли машинами, которые иногда включали фары.
Пока алгоритм не был достаточно протестирован в реальных условиях, но кажется лучше, чем альтернативные методы, и генерирует меньше ложных срабатываний. Утверждается, что этот метод также обнаруживает потенциальных легкомысленных бегунов за две секунды до того, как они встретят перекресток, что дает достаточно времени, чтобы предпринять действия по уклонению. Фактически, есть «золотая середина» между одной и двумя секундами, когда прогнозы наиболее точны. Проанализировав 15000 подходов к перекрестку в Вирджинии, они обнаружили, что это было 85% точным в предсказании, когда автомобили будут проезжать на красный свет.
Большая проблема при его реальной реализации заключается в том, что он полагается на всех, кто управляет умными автомобилями с подключением Wi-Fi, чтобы они могли обмениваться данными друг о друге с помощью связи между автомобилями, V2V. Хотя это изучается многими крупными производителями автомобилей, он все еще далек от стандарта. Тем временем команда изучает возможность использования того же алгоритма для автоматизации управления воздушным движением путем прогнозирования поведения самолетов.
Ясно одно; такие системы искусственного интеллекта будут внедряться во все большее количество критически важных систем безопасности в будущем. Легко понять, что если они возьмут контроль, то потребуется какая-то сертификация. А как насчет устройств, которые просто предлагают советы? Если блок ИИ не предупредит вас о бегущем на красный свет, и вы разбились — что ж, это могло бы помочь, и авария все равно произошла бы. Однако что происходит, когда коробка ложно предупреждает о том, что автомобиль собирается проехать на светофоре, и вы резко тормозите, достаточно сильно, чтобы травмировать пассажиров?
Устройства искусственного интеллекта, повышающие навыки, также нуждаются в тщательном изучении.