Хотите дальше читать devby? 📝
Support us

Беспилотные авто обучают реагировать на «неадекватов» на дороге

Оставить комментарий
Беспилотные авто обучают реагировать на «неадекватов» на дороге

Недавно учёные выяснили, что для беспилотников, как и для людей, собственная безопасность важнее безопасности окружающих. Поэтому они решили научить автомобили вежливости, а также имитировать способность человека реагировать на неожиданные обстоятельства, пишет The Next Web.

Читать далее

Иллюстрация: The Next Web

Именно для этого исследователи разработали специальный механизм «вежливости». Алгоритм анализирует затраты на определённое действие для себя и для другого водителя, а также итоговое вознаграждение. При этом учитывается, что сделал бы человек, если бы робота в той ситуации не было, если бы робот подстроился под человека и если бы действовал, не обращая внимания на человека. Таким образом исследователи обучают ИИ не просто идти напролом или бездействовать, а быть гибкими с учётом конкретной ситуации.

Автопилот Tesla не распознал огромный грузовик, потому что тот двигался в непривычном для программы направлении и был окрашен в белый цвет. Но человек вряд ли допустил бы такую ошибку. Поэтому возникает необходимость научить ПО не только водить машину лучше человека, но и реагировать на иногда неадекватное поведение на дороге. Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли считают, что для этого нужно изменить «мотивацию» автомобилей.

По их мнению, абсолютно эгоистичных роботов нужно заставить думать и о других участниках движения, так как люди не всегда рациональны и на их действия может повлиять «агрессивность» роботизированных авто. Исследователи предлагают научить автопилот сводить к минимуму неудобства, которые он может доставить другому водителю.

Решением проблемы могла бы стать установка вроде законов Азимова. Например, всегда уступать дорогу человеку. Но люди эгоистичны, и сразу начали бы эксплуатировать такой закон в свою пользу, и в результате скорость и эффективность беспилотников существенно снизились бы.

Как пишут исследователи, обычно роботы учатся предсказывать поведение человека и подстраиваться под него. Сегодня же они становятся более агрессивными: игнорируют людей или выезжают дальше на перекрёстках, чтобы стартовать раньше, что не всегда хорошо. Также роботы пытаются постоянно максимизировать «поощрение», которое получают за выполнение задач, и поэтому, как и люди, по мере накопления водительского опыта и знаний будут становиться всё более смелыми.

Помогаете devby = помогаете ИТ-комьюнити.

Засапортить сейчас.

Читайте также
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
Пока 20% топ-менеджеров утверждают, что машинное обучение является существенной частью их бизнеса, неудивительно, что стоимость мирового рынка машинного обучения, по некоторым оценкам, достигнет $117 млрд к концу 2027 года. Мы перевели материал Udacity о семи самых обсуждаемых тенденциях в машинном обучении в 2022 году.
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Во Франции искусственный интеллект помогает искать нелегальные бассейны и штрафовать нарушителей
Во Франции искусственный интеллект помогает искать нелегальные бассейны и штрафовать нарушителей
Во Франции искусственный интеллект помогает искать нелегальные бассейны и штрафовать нарушителей
3 комментария
Цукерберг: сотрудники Facebook влияли на выдачу рекомендаций в ленте соцсети
Цукерберг: сотрудники Facebook влияли на выдачу рекомендаций в ленте соцсети
Цукерберг: сотрудники Facebook влияли на выдачу рекомендаций в ленте соцсети
1 комментарий

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

Комментариев пока нет.