Jak udělat samořiditelné automobily bezpečnější?

Výzkum a věda | |

Jak udělat samořiditelné automobily bezpečnější?

Zpětnovazební učení představuje u automobilů skvělou trefu: odměňuje za správné „chování“ a trestá za špatné.


Jak v článku píše MIT Technology Review, pro automobily je zpětnovazebné učení obzvláště vhodné: vozidlo může naučit bezpečnějšímu a správnému řízení pomocí systému odměn a trestů získávaných postupně nabývanou zkušeností; kromě toho jej může penalizovat i za to, když provede činnost, ke které má dostupných příliš malé množství dat.

Podle Mikaela Henaffa, jednoho z autorů studie týmu New York University, by se tak auto mělo na silnici v praxi chovat opatrněji a nemělo provádět žádné divoké zatáčky nebo jiné manévry.

Při testování nového přístupu vyplynulo, že se auto skutečně chová bezpečněji při jízdě v husté dopravě oproti jiným metodám. Pořád však nedosahovalo srovnatelných schopností s člověkem, takže před vědci stojí ještě hodně práce.

Zpětnovazební učení má za sebou v oblasti strojového učení několik velkých úspěchů; jedním z nejzářivějších je porážka nejlepšího hráče hry Go na světě od umělé inteligence AlphaGo, vytvořené firmou Deepmind (součást Googlu). Slibných výsledků dosahuje v oblasti vývoje přizpůsobitelných robotů.

Proces učení je na základě zkušenosti – ne nepodobný lidskému učení. Stroj si určitou dobu jen tak „hraje“ než pochytí ty nejlepší techniky. Pro laboratorní podmínky nebo u deskových her je to skvělý systém; nicméně u samořiditelných vozů má takový přístup jisté nevýhody. Především proto, že mluvíme o automobilech. Vývoj bude muset být naprosto bezpečný a výsledek bezchybný, což není v tomto případě zcela jednoduché dokázat.

I proto se výzkumníci snaží nalézt jiné metody, jak obejít nutnost trénování v reálném světě. Cvičit umělou inteligenci na základě simulovaného prostředí možné je; automobil se tak může učit řídit dle skutečných silničních pravidel, avšak v pouhé replice fyzického světa.

Ani tak však nejde o perfektní řešení, jak se přesvědčili právě na univerzitě v New Yorku. Stroje stále dělají chyby, které by potenciálně mohly ohrozit majetek a životy. Vědci například zjistili, že automobil se v simulaci naučil dělat devadesátistupňové zatáčky do protisměru, protože vybraný dataset tento scénář neobsahoval.



Články z rubriky

Falešné fotografie jsou k nerozeznání od pravých: AI ukazuje své schopnosti"

Schopnosti umělé inteligence ještě zdaleka nejsou perfektní, nicméně vývoj pokračuje bleskovým tempem. Jak rychle si mnohdy ani neuvědomujeme.
více »


Evropa stále vede ve výzkumu umělé inteligence, ale Čína mocně dotahuje"

Zpráva z listopadu minulého roku analytické firmy Elsevier je vůči výzkumu a vývoji umělé inteligence na území Evropy dosti pozitivní.
více »


AI dokáže generovat věrohodné fake news, tvůrci se bojí zneužití"

Nezisková organizace OpenAI, která se věnuje vývoji umělé inteligence, a to obzvláště pro open source využití, omezila veřejně dostupnou verzi na AI založeného textového generátoru. Obává se, aby v nesprávných...
více »


Vzdálené ovládání samořiditelných automobilů pomocí crowdsourcingu"

Pro zrychlení nasazení technologie samořiditelných aut by bylo možné využít kombinaci inteligence umělé a lidské, věří vědci z Michiganské univerzity.
více »


Česká republika chystá národní strategii pro umělou inteligenci, vznikne ještě letos"

Hotová má být ještě letos, konkrétněji v druhé polovině roku. Základem pro strategii je odborná studie Výzkum potenciálu rozvoje umělé inteligence v České republice.
více »


Související články


Tagy

umělá inteligence strojové učení zpětnovazební učení učení s učitelem učení bez učitele studie AlphaGo Deepmind studie

Komentáře