Samochody będą myśleć podobnie do ludzi. Chiński system lepszy od Apollo
Sztuczna inteligencja zaczyna pojawiać się w kolejnych branżach i również w pojazdach dostępna jest w najróżniejszych formach od kilku lat. Naukowcy z Chin opracowali zupełnie nowy system nauki autonomicznych samochodów, które mają "rozumować" podobnie do człowieka.
W skrócie
- Chińscy naukowcy opracowali nowy system AI DriveMLM, który umożliwia autonomicznym samochodom rozumowanie zbliżone do ludzkiego.
- DriveMLM integruje dane z kamer, LIDAR-u i instrukcji, pozwalając pojazdom lepiej reagować na niejednoznaczne sytuacje na drodze.
- Nowy system osiągnął lepsze wyniki niż dotychczasowe technologie, lecz pojawiają się pytania o odpowiedzialność za decyzje sztucznej inteligencji.
- Więcej podobnych informacji znajdziesz na stronie głównej serwisu
Nieubłagany rozwój technologii wymaga, aby spora część funkcji oraz systemów w pojazdach działała w oparciu o sztuczną inteligencję. Eksperci z Uniwersytetu Tsinghua zauważyli, że mimo ciągłego rozwoju oraz postępów systemów sterujących autonomicznymi samochodami nadal mają one problem z podejmowaniem dobrych decyzji w trudnych i niejednoznacznych podczas procesu treningów warunkach. Zdaniem uczonych z Państwa Środka może być to efekt "braku dysponowania wiedzą o świecie".
ChatGPT będzie sterował autem? Sztuczna inteligencja wspomoże autonomiczne pojazdy
Naukowcy słusznie zauważyli, że duże modele językowe - takie jak chociażby ChatGPT - doskonale radzą sobie z wnioskowaniem, rozumieniem kontekstu i interpretacją treści, instrukcji czy zadań. Co istotne, wyniki ich rozumowania mają jednak charakter językowy, a nie wykonywalny, co jest głównym problemem integracji z rzeczywistym sterowaniem pojazdu.
Nie oznacza to jednak, że sztucznej inteligencji kompletnie nie da się przystosować do poprawy jakości działania i kierowania autonomicznymi pojazdami. Zespół Chińczyków stworzył zupełnie nową formułę o nazwie DriveMLM, która ma za zadanie integrować obraz ze wszystkich kamer, LIDAR-u, komunikatów systemowych oraz przede wszystkim instrukcji, aby tworzyć spójne plany zachowań. Te z kolei mogą zostać podłączone do istniejących modułów odpowiadających za jazdę, przy jednoczesnym opisaniu każdej decyzji w bardzo naturalny i przewidywalny sposób.
DriveMLM ma być przełomem. System treningowy obejmuje 280 godzin danych z jazdy
Twórcy systemu przekonują, że tym sposobem możliwe jest przekształcenie językowego rozumowania w niezawodne prowadzenie pojazdu nawet w podbramkowych sytuacjach. Sama nauka oparta jest na treningu, który jest efektem 280 godzin wygenerowania danych z jazdy, podczas których miały miejsce również sytuacje niebezpieczne. Najbardziej istotny jest jednak fakt, że przeprowadzone badania DriveMLM potwierdziły uzyskanie lepszych wyników niż z użyciem jednego z najbardziej znanych systemów autonomicznej jazdy na świecie, czyli Apollo.
Nasze badanie pokazuje, że LLM-y, gdy zostaną powiązane ze strukturalnymi stanami decyzyjnymi, mogą pełnić rolę potężnych systemów planujących zachowania dla pojazdów autonomicznych
Samochód ma myśleć niczym człowiek. DriveMLM wyznacza nowy kierunek
Chociaż całość brzmi nieco tajemniczo, to sama zasada działania systemu autonomicznej jazdy oparta na sztucznej inteligencji jest raczej prosta. Przede wszystkim DriveMLM niejako wykracza poza zwykłe postrzeganie standardowo określonych reguł dla konkretnych zachowań lub sytuacji, dzięki czemu model językowy potrafi samodzielnie wnioskować i podejmować decyzje w sposób naturalny. Rozumienie otaczającego nas świata jest kluczową zdolnością dla poprawy bezpieczeństwa i przede wszystkim zwiększenia zaufania publicznego.
Tym sposobem chińscy naukowcy mają potężne nadzieje, że DriveMLM będzie przełomowym systemem dla autonomicznych pojazdów. Nowoczesne algorytmy są w stanie dynamicznie analizować sytuację na drodze, przewidywać zachowania innych uczestników ruchu drogowego, a także reagować na zmienne warunki pogodowe, oznakowanie czy natężenie ruchu.
Sztuczna inteligencja ma poprawić bezpieczeństwo. Kto odpowie prawnie za spowodowanie kolizji?
Chociaż wprowadzanie modeli językowych w coraz to większym stopniu podyktowane jest w dużej mierze kwestią poprawy bezpieczeństwa poprzez analizę otoczenia oraz zdolność podejmowania naturalnych decyzji, to nie możemy zapominać, że muszą być one odporne na zwiększającą się liczbę cyberataków. Włamanie się do systemu mogłoby doprowadzić do wyjątkowo niebezpiecznych sytuacji.
Drugą kwestią są na ten moment niemożliwe do wyeliminowania zdarzenia drogowe, więc kwestia odpowiedzialności w razie wypadku nadal stanowi istotny dylemat - winę ponosi producent, właściciel pojazdu czy sztuczna inteligencja, która za każdym razem podejmuje decyzje zgodne z normami etycznymi i prawnymi, których została nauczona przez człowieka?
