Le auto a guida autonoma ricorrono alla casualità per prendere decisioni?


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Di recente ho sentito qualcuno affermare che quando stai progettando un'auto a guida autonoma, non stai costruendo un'auto ma in realtà un conducente computerizzato, quindi stai cercando di modellare una mente umana - almeno la parte del mente umana che può guidare.

Poiché gli esseri umani sono imprevedibili, o piuttosto poiché le loro azioni dipendono da così tanti fattori alcuni dei quali rimarranno inspiegabili per lungo tempo, come farebbe un'auto a guida autonoma se lo facessero?

Una dose di imprevedibilità potrebbe avere i suoi usi. Se, diciamo, due auto a guida autonoma sono bloccate in un deadlock di diritto, potrebbe essere utile iniettare un po 'di casualità invece di vedere la stessa azione applicata contemporaneamente se le auto eseguono lo stesso sistema.

D'altra parte, sappiamo che il non deterministico non è amico dello sviluppo del software, specialmente nei test. In che modo gli ingegneri sarebbero in grado di controllarlo e ragionarlo?

Risposte:


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Priorità di guida

Quando si considera il tipo di modellistica necessaria per creare veicoli autonomi affidabili e sicuri, è necessario considerare i seguenti criteri di sicurezza ed efficacia di guida, elencati in ordine di priorità con il più importante per primo.

  • La sicurezza di quelli all'interno del veicolo e all'esterno del veicolo
  • Riduzione dell'usura dei passeggeri
  • La sicurezza della proprietà
  • L'arrivo alla destinazione indicata
  • Riduzione dell'usura del veicolo
  • Risparmio di risorse di carburante
  • Equità verso altri veicoli
  • La parsimonia nel tempo

Questi sono ordinati in un modo che abbia senso civico e globale, ma non sono le priorità mostrate dai driver umani.

Copiare gli umani o rivalutare e progettare da zero?

Chiunque abbia affermato che l'obiettivo della progettazione automobilistica autonoma è quello di modellare le parti di una mente umana che può guidare non dovrebbe progettare automobili autonome per la produzione effettiva. È noto che la maggior parte degli umani, sebbene possano aver sentito parlare dei seguenti consigli di sicurezza, non possono portarli alla coscienza con una velocità sufficiente per trarne beneficio nelle effettive disposizioni di guida.

  • Quando le gomme scivolano lateralmente, sterzare sulla slitta.
  • Quando inizia uno skid in avanti, pompare le interruzioni.
  • Se qualcuno si dirige tangenzialmente nella parte posteriore della tua auto, accelera immediatamente e poi spezza.
  • Su una rampa, accelera per abbinare la velocità delle auto nella corsia in cui ti unisci, a meno che non ci sia spazio per unire.
  • Se vedi una macchia di ghiaccio, mantieni la direzione e non accelera né decelera una volta raggiunta.

Molte collisioni tra locomotive e automobili sono perché una luce rossa provoca una linea in più corsie attraverso i binari. Spesso, una persona si sposterà sui binari della ferrovia per guadagnare la lunghezza di una macchina sulle altre macchine. Quando altri si muovono per rendere problematica l'annullamento di tale scelta, emerge un grave rischio.

Per quanto assurdo sia questo comportamento per chiunque stia guardando, molti decessi si verificano quando una locomotiva da 2.000 tonnellate che viaggia veloce colpisce quello che sembra un granello di polvere ai passeggeri del treno.

Prevedibilità e adattabilità

Gli esseri umani sono imprevedibili, come indica la domanda, ma sebbene l'adattabilità possa essere imprevedibile, l'imprevedibilità potrebbe non essere adattabile. È necessaria l'adattabilità ed è necessaria in cinque modi principali.

  • Adattabile al momento alle sorprese
  • Adattivo attraverso l'esperienza di guida generale
  • Adattabile all'auto specifica
  • Adattabile all'espressione del passeggero
  • Adattabile a determinate regioni della mappa

Inoltre, guidare una macchina è

  • Altamente meccanico,
  • Visivo,
  • uditiva,
  • Orientato al piano
  • Geografico e
  • Preventivo in situazioni a sorpresa.

Modellazione delle complessità di guida

Ciò richiede un modello o modelli composti da diversi tipi di oggetti.

  • Mappe
  • Il veicolo
  • Le intenzioni dei passeggeri
  • Altro veicolo
  • Altri ostacoli
  • pedoni
  • Animali
  • Crossings
  • Segnali stradali
  • Segnali stradali
  • Lato strada

Né mistero né indeterminazione

Sebbene questi modelli siano cognitivamente approssimati nel cervello umano, quanto bene sono modellati e quanto sono efficaci questi modelli nel raggiungere qualcosa di simile a un ragionevole equilibrio delle priorità di cui sopra varia da guidatore a guidatore e varia da viaggio a viaggio per lo stesso conducente .

Tuttavia, per quanto complessa sia la guida, non è misteriosa. Ciascuno dei modelli di cui sopra è facile da considerare ad alto livello in termini di come interagiscono e quali proprietà meccaniche e probabilistiche hanno. Il dettaglio di questi è un compito enorme e far funzionare il sistema in modo affidabile è una sfida ingegneristica significativa, oltre alla domanda di formazione.

Inevitabilità del risultato

Indipendentemente dalla complessità, a causa degli aspetti economici coinvolti e del fatto che si tratta in gran parte di un problema di meccanica, probabilità e riconoscimento dei modelli, verrà fatto e alla fine sarà fatto bene.

Quando è così improbabile che ciò sembri per la persona che accetta la nostra attuale cultura come permanente, la guida umana può diventare illegale in questo secolo in alcune giurisdizioni. Qualsiasi analista del traffico può raccogliere un sacco di prove del fatto che la maggior parte degli esseri umani è mal equipaggiata per guidare una macchina che pesa una tonnellata a velocità comuni. La concessione di licenze per conducenti non professionisti è stata ampiamente accettata solo a causa dell'insistenza del pubblico sulla comodità e comodità del trasporto e perché l'economia della forza lavoro lo richiede.

Le auto autonome possono riflettere il meglio delle capacità umane, ma probabilmente le supereranno di gran lunga perché, sebbene gli oggetti nel modello siano complessi, sono in gran parte prevedibili, con la notevole eccezione dei bambini che giocano. La tecnologia AV utilizzerà la soluzione standard per questo. L'intero scenario può essere portato al rallentatore per adattarsi ai bambini che giocano semplicemente rallentando. I componenti dell'IA che rilevano specificamente bambini e cani potrebbero emergere presto, se non esistono già.

casualità

La casualità è importante in allenamento. Ad esempio, un pilota automobilistico creerà deliberatamente pattini di vario tipo per abituarsi a come controllarli. Nell'apprendimento automatico vediamo alcune perturbazioni pseudo casuali introdotte durante l'allenamento per garantire che il processo di discesa del gradiente non venga catturato in un minimo locale ma piuttosto abbia maggiori probabilità di trovare un minimo globale (ottimale).

punto morto

La domanda è corretta affermando che "Una dose di imprevedibilità potrebbe avere i suoi usi". Lo scenario di deadlock è interessante, ma è improbabile che si verifichi con lo sviluppo degli standard. Quando quattro conducenti arrivano allo stop contemporaneamente, non lo fanno. Sembra solo che abbiano fatto. La probabilità che nessuno di loro arrivasse più di un millisecondo prima degli altri è astronomicamente piccola.

Le persone non rileveranno (o addirittura saranno abbastanza oneste) per distinguere queste piccole differenze di tempo, quindi di solito si tratta di chi è più gentile ad agitare gli altri, e può esserci anche un punto morto lì, che può diventare comico, soprattutto dal momento che tutti di loro desiderano davvero muoversi. I veicoli autonomi incontreranno molto raramente un deadlock che non è coperto dal libro delle regole pubblicato dall'ente governativo che può essere programmato come regole di guida nel sistema.

In quelle rare occasioni, i veicoli potevano disegnare in modo digitale molti, come suggerito, che è un luogo in cui l'imprevedibilità è adattiva. Fare esperimenti su skid come un pilota automobilistico su Main Street a mezzanotte potrebbe essere quello che potrebbe fare un adolescente ubriaco, ma questa è una forma di imprevedibilità che non si adatta a un ordinamento ragionevole delle priorità di guida. Né sarebbe mandare SMS o provare a mangiare e guidare.

Determinismo

Per quanto riguarda il determinismo, nel contesto degli usi discussi, sarà sufficiente la generazione di numeri pseudo-casuali di particolari distribuzioni.

  • Rilascio deadlock o
  • Accelerare la formazione e migliorare l'affidabilità in presenza di minimi locali che non rappresentano il minimo globale durante l'ottimizzazione,

I test funzionali e le tecnologie di unit testing non sono solo in grado di gestire i test dei componenti con pseudo-casualità, ma a volte impiegano la pseudo-casualità per fornire una migliore copertura dei test. La chiave per farlo bene è la comprensione della probabilità e delle statistiche, e alcuni ingegneri e progettisti di intelligenza artificiale lo capiscono bene.

Elemento di sorpresa

Dove la casualità è più importante nella tecnologia AV non è nel processo decisionale ma nelle sorprese. Questo è il limite di quel lavoro di ingegneria oggi. Come si può guidare in sicurezza quando appare uno scenario completamente nuovo nei canali audio o visivi? Questo è forse il luogo in cui la diversità del pensiero umano può essere la migliore, ma a velocità autostradale, di solito è troppo lento per reagire come vediamo nelle scene di inseguimento dei film.

Correlazione tra rischio e velocità

Ciò porta a un'interazione interessante di fattori di rischio. Si presume che velocità più elevate siano più pericolose, la meccanica e la probabilità effettive non sono così nette. Le basse velocità producono corse temporalmente più lunghe e densità di traffico più elevate. Alcune forme di incidenti sono meno probabili a velocità più elevate, in particolare quelle legate principalmente alla densità del traffico o all'accaduto. Altre forme sono più probabili a velocità più elevate, in particolare quelle legate al tempo di reazione e all'attrito dei pneumatici.

Con veicoli autonomi, lo slittamento dei pneumatici può essere modellato in modo più accurato e i tempi di reazione possono essere ordini di grandezza più rapidi, quindi i limiti di velocità minimi possono essere più imposti e i limiti superiori possono aumentare una volta che gli esseri umani escono dai sedili del conducente.


Grazie per la magnifica risposta! Il punto sulla modellazione di un driver computerizzato è stato sollevato qui : non si trattava tanto di emulare la mente umana con i suoi difetti, ma piuttosto di sottolineare che la parte difficile di questo lavoro è costruire l'IA, non un'auto fisica. L'estrapolazione sul tema della casualità è mia.
guillaume31,

Intorno alle 09:50: "Quasi non mi piace nemmeno il termine" auto a guida autonoma "perché implica che l'auto guida. Penso che quello che stiamo davvero cercando di costruire sia un guidatore computerizzato. E poi non pensa a te stesso come a costruire un'auto, pensi a te stesso come a costruire un essere umano. "
guillaume31,

@ guillaume31, Grazie per il buon Q. ... Anche se capisco cosa intende dire lo scrittore della citazione, la citazione contiene un difetto concettuale per frase. ... Frase 1: L'intelligenza artificiale viene confezionata all'interno dell'auto durante la produzione, quindi le auto guidano. ... Frase 2: il termine guidatore computerizzato oscura l'ind indesiderabilità di modellare l'intelligenza di guida dopo la tipica guida umana. ... Frase 3: non vogliamo che un robot prenda posto. ... La citazione mostra perché solo 1 su 1.000 di queste start-up AI dovrebbero sopravvivere. Come possono progettare chiaramente se non riescono a scrivere chiaramente?
FauChristian,

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Le auto a guida autonoma applicano l'apprendimento di rinforzo e l'apprendimento semi-supervisionato, questo consente loro di essere più adatti a situazioni che gli sviluppatori non si sono anticipati.

Alcune auto ora applicano Swarm Intelligence , dove imparano efficacemente dalle interazioni tra loro, il che può anche aiutare nei casi di apprendimento del trasferimento.

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