През декември месец миналата година, по време на най-голямото събитие за изкуствен интелект, бяха представени автономни коли, които се самообучават. Проектът се проведе във виртуална реалност, но това не означава, че не беше интересен и вълнуващ.
С какво проектът за автономни коли се отличи от другите?
На виртуална магистрала с четири ленти, колите от лявата лента преминаваха вдясно. Едновременно с това, колите от дясната лента преминаваха в лявата. Всичко това се случва в перфектен синхрон и без да има конфликти.
Най-невероятното е, че софтуерът, управляващ поведението на автомобилите, не е програмиран в традиционния смисъл на думата. Отличава се с това, че е направен така, че сам се учи от грешките си, след което да се усъвършенства. Маневрите се извършват многократно, докато не се постигне желаният резултат. Първоначално процесът на разминаване е бавен и тромав, но впоследствие се подобрява.
Проектът за автономни се коли бе представен от израелската автомобилна компания Mobileye. След края на презентацията, вицепрезидентът Шаи Шалев -Шварц показа бъдещите предизвикателства, с които ще се сблъскат. Всичките ще бъдат симулации на истинския живот. Оживен кръгъл кръстопът в Йерусалим, френетична пресечка в Париж и адски хаотична сцена от път в Индия са само част от това, което предстои.
Технологията, на която е базиран проектът
Всичко това е постигнато благодарение на подхода, известен като „Обучение с утвърждение“. Той съществува от преди повече от 100 години. За първи път е документиран от Едуард Торндайк. Той е използвал кутии, в които е поставял котки. Единственият начин за измъкването им бил лост, който отварял вратичка. В началото на експеримента котките не са знаели, че въпросният лост е техният начин на спасение, но след като няколко пъти го натиснали по грешка, разбрали и започнали да излизат на свобода все по-бързо и по-бързо.
Някои от най-ранните изследователи на изкуствения интелект вярват, че този процес може да бъде възпроизведен в машините. През 1951 г. Марвин Мински, студент в Харвард, който ще стане един от основателите на AI като професор в MIT, построява машина, използваща проста форма на „Обучение с утвърждение“, за да имитира учението на плъхове, движещи се в лабиринт. Комплектът за стохистично невронно аналогично усилване на Мински, или SNARC, се състои от десетки тръби, мотори и съединители, които симулират поведението на 40 неврони и синапси. Тъй като симулираният плъх излиза от виртуален лабиринт, силата на някои синаптични връзки се увеличава, като по този начин се засилва основното поведение.
През 1992 г. Джералд Тесауро, изследовател в IBM, демонстрира програма, която използва техниката за игра на табла. Тя става достатъчно квалифицирана, за да съперничи на най-добрите човешки играчи, забележително постижение в изкуствения интелект. Но „Обучение с утвърждение“ се оказва трудно приложимо при по-сложни проблеми. „Хората смятаха, че това е страхотна идея, която всъщност не работи“, казва Дейвид Силвър, изследовател в DeepMind в Обединеното кралство и водещ учен в укрепването на обучението днес.
В наши дни
През март 2016 година AlphaGo, изкуствения интелект на DeepMind, базиран на „Обучение с утвърждение“, разгромява един от най-добрите играчи на древната китайска бордова игра Го в света. Това променя възгледите на хората, защото до този момент се смята, че е практически невъзможно да се създаде програма, работеща на този тип. Експертите в A.I смятали, че ще отнеме цяло десетилетие, докато компютър бъде способен да играе като професионален играч.
Но най-забележително в този софтуер е човешкото поведение в автономните автомобили. Днешните превозни средства без водачи често се провалят в сложни ситуации, които включват взаимодействие с реални шофьори, като кръгови и кръстовища. Ако не искаме да поемат ненужни рискове или да създават задръствания, защото се колебаят, те ще трябва да придобият по-ярки шофьорски умения.
Mobileye планира да сътрудничи с BMW и Intel върху разработването на новата технология за автономни коли. Заедно те ще тестват софтуера върху най-различни автомобили, това се очаква да се случи по-късно тази година.
Мнения, критики, неточности - пишете ни, не ни жалете!
Мнения, критики, неточности - пишете ни, не ни жалете!
Скъпи приятели,
Както всички останали, ние също правим грешки и се стремим да ги поправяме възможно най-бързо. Затова ценим високо Вашето мнение!
- Ако сте видели грешка или неточност в материалите;
- Ако искате да изразите мнението си;
- Ако имате идея как можем да Ви бъдем още по-полезни;
- Ако желаете да се включите в екипа;
- По всякаква друга причина;
Използвайте формата за контакти – Благодарим Ви предварително за отделеното време!