Автономные машины научат искать в потоке хамов и «шашечников»

 
2501
53
19 ноября 2019 в 15:44
Автор: Ян Альшевский. Фото: Johannes Rapprich/Pexels

Инженеры из лаборатории искусственного интеллекта (CSAIL) в Массачусетском технологическом институте ищут способ повысить эффективность ИИ, управляющего беспилотными автомобилями. Обычно такие системы определяют другие транспортные средства как препятствия, которые нужно избегать.

При этом в расчет не принимаются возможные особенности поведения разных водителей, способных двигаться по «необычным» траекториям («шашечники», агрессивные водители). Исследователи CSAIL разрабатывают алгоритмы, которые могли бы ранжировать других водителей, определяя их в группы, например, эгоистов или бескорыстных (помогающих).

В этом ИИ должны помочь инструменты социальной психологии, в частности для определения ценностной ориентации личности. Анализируя данные, машины смогут подстраиваться под более широкий спектр условий.

Так, автономная машина в случае левого поворота и приближающегося во встречном направлении «эгоистичного водителя» будет вести себя осторожнее. Либо, анализируя движение машины под управлением другого водителя, ИИ предупредит об агрессивном стиле вождения (то есть алгоритмы применимы не только для автономных машин, но и в качестве помощника водителю-человеку).



Эксперименты показали, что прогнозирование поведения других водителей при использовании новых алгоритмов вырастает примерно на 25%. Отмечается также, что одна из наиболее насущных проблем систем современных автомобильных автопилотов — восприятие остальных участников движения как идентичных друг другу (чего быть не может).

электрическая беговая дорожка, без регулировки угла наклона, полотно: 35.5×100 см, скорость движения: 0.8–10 км/ч, 10 программ тренировок
электрическая беговая дорожка, автоматическая регулировка угла наклона, полотно: 48×130 см, 12 программ тренировок

Наш канал в Telegram. Присоединяйтесь!

Быстрая связь с редакцией: читайте паблик-чат Onliner и пишите нам в Viber!

Библиотека Onliner: лучшие материалы и циклы статей

Автор: Ян Альшевский. Фото: Johannes Rapprich/Pexels