Почему автономные автомобили относятся к категории ИИ?

Как автономные автомобили связаны с искусственным интеллектом? Я бы предположил, что искусственный интеллект - это когда мы можем копировать душевное состояние человека и выполнять задачи таким же образом. Но разве автономный автомобиль - это не просто машины, основанные на правилах, которые работают из-за окружающей среды? Они не осознают себя и не могут выбрать хороший способ действовать в никогда ранее не переживаемой ситуации.

Я знаю, что многие люди часто говорят об автономных автомобилях, когда говорят об искусственном интеллекте, но я не совсем уверен, что они связаны между собой. Либо у меня слишком строгое понимание того, что такое ИИ, либо

Существует точное определение искусственного интеллекта, которое обходит проблему определения «интеллекта» и которое я бы приписал Маккарти , основателю этой области, хотя сейчас я могу найти его только в этой книге Х. Саймона:

«… Имея дело с поиском способов выполнять интеллектуальные задачи, выполнять задачи, которые, если бы они выполнялись людьми, требовали бы нашего человеческого интеллекта».

Итак, по своей сути мы называем автоматизацию каждой задачи ИИ, что может сделать только человеческий разум. В то время люди думали, что компьютер, способный играть в шахматы, также будет интеллектуален в других отношениях. Когда это оказалось ложным, термин ИИ был разделен на «узкий или слабый ИИ», то есть программу, способную выполнить одну задачу человеческого разума, и «общий или сильный ИИ», программу, которая может выполнять все задачи. человеческого разума.

Самостоятельные автомобили узкие ИИ.

Обратите внимание, что все эти определения не указывают, копируют ли эти программы то, как работает человеческий разум, или же они приходят к одному и тому же результату с помощью совершенно разных алгоритмов.

Другие ответы говорят о наборе инструкций для автомобиля в определенных ситуациях или о машине для поиска целей, в то время как на самом деле автомобили с самостоятельным вождением не имеют определенного набора инструкций. Большинство автомобилей с самостоятельным вождением используют глубокое обучение, чтобы выяснить, что делать на определенных мероприятиях. Мы не говорим им, что делать. Они учатся тому, что делать на примере.

Нейронные сети, используемые для автоматизации автомобилей, нуждаются в огромных объемах данных для обучения. Используя данные, автомобиль может выяснить, что является лучшим действием для определенных событий.

Согласно этому видео у Автопилота Теслы был только один несчастный случай в 300.000.000 миль. Для водителей-людей число жертв в 2014 году составило 32,675. Это на 300.000.000.000 миль. Это означает, что 1 из 90 миллионов водителей людей приводит к несчастному случаю со смертельным исходом, по сравнению с 1 из 300 миллионов для автоматизированных автомобилей. Глубокое обучение превзошло нашу собственную «норму безопасности», не путем обучения, а путем обучения тому, что делать самому. Если это не ИИ, я не знаю, что это такое.

Автомобили с самостоятельным вождением демонстрируют уровень агентской и многодоменной устойчивости. По некоторым определениям они являются самосознанием , и они, безусловно , предназначены на провал безопасно в большом количестве потенциально неизвестных обстоятельствах, который похож на биологических агентов.

ИИ действительно имеет отношение к изучению небиологических агентов и их методов воздействия. Все остальное - просто информатика, алгоритмическая эффективность, биология, искусство и т. Д. В конце концов, исследования биологического и небиологического агентства, тем не менее, сойдутся, и мы просто назовем это изучением «интеллекта».

Другие дали очень подробные ответы, это мой взгляд мирянина на постановку проблемы. Автомобиль с самостоятельным вождением - это машина для поиска целей. У него есть множество целей с разными приоритетами. Пример. Безопасность жителей, Безопасность других, Переход из пункта А в пункт Б и т. Д. Некоторые из них являются предметом переговоров, другие - нет.

Для достижения целей система должна использовать доступные входные данные (радар, GPS, камера и т. Д.), Чтобы определить наилучший возможный курс действий. Временами, когда у него нет всей информации (грузовик, который скрывает знак скорости), ему все равно приходится принимать решение (историческая память или через осознание своего окружения), чтобы удовлетворить свои цели дизайна. Отсюда ИИ.

Автономные транспортные средства зависят от технологии искусственного интеллекта в том смысле, что, будучи автономными в управлении или пилотировании, они не могут контролироваться людьми. Поэтому они должны принимать сложные решения, требуемые от водителей и пилотов, по крайней мере, так же надежно и надежно, как водители или пилоты-люди.

• Они должны распознавать объекты в той степени, в которой этим объектам могут быть присвоены как ценность, так и типичное поведение (например, люди, домашние животные, имущество, барьеры, бордюры, трава, деревья, мосты).
• Они должны отобразить траектории широкого спектра типов объектов на основе их типа объекта, того, что известно об этом типе объекта, обнаруживаемых изменениях, таких как возраст или состояние, и о том, что объект, по-видимому, вовлечен в выполнение в данный момент.
• Они должны иметь возможность получать общедоступные представления дорог, пригодных для вождения (сегменты маршрутов, точки подключения и другие данные), сопоставлять представление с текущим состоянием дорог и отслеживать их продвижение по заданному маршруту до места назначения.
• Они должны планировать свой курс вместо этих данных в реальном времени и трудно прогнозировать действия, правила дорожного движения, правила дорожного движения, дорожные знаки и сигналы, заданный пункт назначения, известные возможные маршруты, разрывы и аномалии.
• Они должны быть в состоянии изменить план для достижения пункта назначения, если это возможно, независимо от изменений и возникающих проблем.

Управление транспортным средством или управление им - это интеллектуальная задача. Единственная причина, по которой AV в ближайшем будущем, вероятно, превзойдет управляемые людьми транспортные средства на дороге с точки зрения распределения показателей смертности и травматизма на миллион метров пути в ближайшем будущем, заключается в том, что у людей есть два ключевых недостатка, которые компенсируют их интеллектуальный потенциал как водители.

• Неосторожность, определяемая как многозадачность как умственно, так и физически в то время, когда могут возникнуть опасности
• Эгоизм, определяемый как риск жизни, здоровью или собственности других людей для получения преимущества, связанного с транспортом или психологически

Хотя приведенные выше два факта кажутся субъективными, их можно легко доказать эмпирически, взяв образец схемы движения в любой момент времени на любой дороге с высокой интенсивностью движения в мире. Это менее верно для пилотов.

Мы не должны предполагать, что искусственный интеллект в АВ достигается, когда копируется поведение человеческого разума. Это критерий «Имитационной игры» Алана Тьюринга, тест, предназначенный для определения интеллекта в контексте диалога на естественном языке. Но слова обычно не убивают людей напрямую. Транспортные средства часто делают.

Было бы очень ограниченным видением потенциального пространства AV-дизайна, чтобы рассматривать человеческий разум как образец вождения. Задачи не должны выполняться аналогичным образом системой ИИ. Цели разработки ИИ для АВ должны быть более совместимы с этими проблемами и интересами.

• Законы о безопасности дорог или неба
• Этика, касающаяся права проезда в нормальных и чрезвычайных ситуациях
• Проблемы гражданских прав с точки зрения равного доступа к государственным ресурсам
• Балансировка деталей пространственного потока для максимизации пропускной способности
• Отвращение к столкновениям, когда трудно предсказать риски

Эти требования к когнитивным и адаптивным возможностям ИИ вождения или пилотирования основаны не только на правилах, но и на механике. Само транспортное средство в основном механическое в своей работе, но оно также преподносит сюрпризы, такие как выбросы или другие трудно предсказуемые отказы. Управление транспортным средством совсем не похоже на шахматы или игру с фиксированными правилами игры и фиксированной игровой средой.

Хотя требования к интеллекту НЕ включают самосознание себя как интеллектуальной системы, требуются формы самосознания.

• Относительное положение внешней поверхности транспортного средства и его проекции относительно других объектов
• Состояние эксплуатационных частей автомобиля
• Масса и местонахождение пассажиров и любых других перевозимых объектов в транспортном средстве

Вопрос закончился интересным и сложным требованием.

Выберите хороший способ действовать в никогда ранее испытанной ситуации

Это, пожалуй, самый сложный аспект при разработке AV-системы или системы пилотирования.

Возвращаясь к вопросу «Почему автономные автомобили относятся к категории ИИ?», Значение ИИ действительно является важным аспектом правильного ответа. В буквальном смысле термин искусственный интеллект определяет две вещи.

• Это искусственно, потому что это не происходит в природе
• Он интеллектуален, поскольку он адаптируется таким образом, что, если эти способы являются механическими, они являются механическими на уровне детализации, который находится за пределами очевидности без значительного изучения

Поскольку это определение интеллекта зависит от года и культурно зависимо, ни одно другое определение не является столь же устойчивым в течение десятилетий как с научной, так и с лингвистической точек зрения. По более узким определениям АВ могут не требовать ИИ, но нет веской научной причины сужать определение ИИ до подмножества этого предыдущего определения.