или войти через:
Ваша корзина пока пуста
favorite_border
Доступно только зарегистрированным пользователям

Зильберштейн: автономные автомобили должны быть умными и безопасными

schedule 09.02.2015 в 12:42 link аналитика искусственный интеллект беспилотники БПТС AAAI
В течение многих десятилетий исследователи в области искусственного интеллекта работали над определенными проблемами, развивая теоретические концепции и реальные алгоритмы для решения различных проблем. Специалисты компьютерного зрения, и планирования всегдаь думали, что эти проблемы легко решить, но это оказалось невероятно сложно.

Тем не менее, в последние годы, так как отдельные аспекты искусственного интеллекта назрели, исследователи начали приносить технологии воедино, что привело к удивительным проявлениям высокого уровня интеллекта: от Watson IBM до недавнего чемпиона ИИ игры в покер и способности распознавать кошек в Интернете.

Эти достижения были выставлены на прошлой неделе на 29-й конференции Ассоциации по улучшению искусственного интеллекта (AAAI) в Остине, штат Техас, где были распространены междисциплинарные и прикладные исследования в соответствии с Шоломо Зильберштейном (Shlomo Zilberstein), председателем Комитета Конференции и соавтором трех докладов на мероприятии, - сообщает Robotics.ua.

Шоломо Зильберштейн: автономные автомобили  - это реальность



Зильберштейн изучает то, как искусственные агенты планируют свои дальнейшие действия, особенно при полу-автономной работе, то есть в сочетании с людьми или другими устройствами.
Примеры полуавтономных систем включают в себя совместных роботов, работающих с людьми в сфере производства, поиска и спасения, которыми можно управлять удаленно и беспилотные автомобили. Последняя тема особенно задела интерес Зильберштейна в последние годы.

Маркетинговые кампании ведущих автопроизводителей представили видение будущего, где пассажир (ранее известный как водитель) может проверить свою электронную почту, общаться с друзьями или даже спать, в то время как автомобиль сам его везет от дома на работу. Некоторые прототипы транспортных средств содержат посадочные места, которые мгновенно разворачиваются, чтобы создать интерьер гостиной, или, как в случае автономного автомобиля Google, дизайн без руля или тормозов.
Зильберштейн видит такое явление для транспортных средств в ближайшем будущем вполне реалистичным.

«Во многих областях есть много барьеров для полной автономии. Эти барьеры не только технологические, но и относятся к юридическим, этическим и экономическим вопросам.»



Люди непредсказуемы, в отличие от машин

В своем выступлении на сессии «Blue Sky» AAAI Зильберштейн утверждал, что во многих областях, в том числе за рулем, нужен длительный период, когда люди будут выступать в качестве вторых пилотов или руководителей, перекладывая ответственность на транспортное средство.

Но в таком случае автомобилю нужно будет общаться с водителями, чтобы предупредить их, когда они должны взять на себя управление. В тех случаях, когда водитель не реагирует, автомобиль должен быть в состоянии самостоятельно принять решение, чтобы безопасно двигаться по дороге и остановиться.

«Люди непредсказуемы. Что произойдет, если человек не сделает то, что автомобиль просит, в то время когда он движется со скоростью шестьдесят миль в час?, - говорит Зильберштейн. «Это требует планирование отказоустойчивости. Это своего рода планирование, которое может обрабатывать определенное количество отклонений или ошибок со стороны человека.»

При поддержке Национального научного фонда (NSF) Зильберштейн изучает эти и другие практические вопросы, связанные с возможностью искусственных агентов, которые действуют среди нас.

Зильберштейн, профессор компьютерных наук в Университете штата Массачусетс Амхерст, работает с экспертами из академических кругов и промышленности, чтобы помочь раскрыть тонкие элементы человеческого поведения, которые нужно принять во внимание при подготовке к полу-автономной работе робота. Затем он переводит эти идеи в компьютерные программы, которые позволяют роботу или автономному транспортному средству планировать свои действия и создать план Б в случае возникновения чрезвычайной ситуации.

Есть много тонких реплик, которые относятся к безопасному вождению. Возьмем, к примеру остановку в четырех направлениях. По правилам, сначала проезжает автомобиль, через пешеходный переход, но в действительности, люди сами принимают решения движения в этой ситуации».

«В этой ситуации нужно действовать без разговоров», объяснил Зильберштейн. «Это общение ваших действий, таких как зрительный контакт, волны рук или небольшие обороты двигателя.»
В ходе испытаний автономные транспортные средства часто парализованы на таких остановках, не в состоянии безопасно прочитать реплики других водителей на дороге. Эта неопределенность является большой проблемой для роботов. Недавняя статья Алана Уинфилда из Бристольской лаборатории робототехники в Великобритании показала, как роботы, когда они сталкиваются с трудным решением, часто обрабатывают информацию в течение такого длительного периода времени, что упускают возможность действовать. Системы Зильберштейна разработаны решить эту проблему.

 «С некоторым тщательным разделением задач алгоритмов планирования можно было бы рассмотреть одну из ключевых проблем поддержания «живого поведения», даже тогда, когда цель достижимости зависит от своевременного вмешательства человека», сказал ученый в заключение.

Автомобиль должен сам принимать решения

Способность адаптировать свою поездку на основе ориентированных на человека факторов, например, кнасколько внимательным может быть водитель или его желание избежать автомобильных столкновений - это еще один аспект полуавтономного вождения, который изучает Зильберштейн.

В статье с Кайлом Рейем (Kyle Wray) из Университета штата Массачусетс Амхерст и Abdel-Illah Mouaddib из Университета Кана во Франции, Зильберштейн представил новую модель и алгоритм планирования, который позволяет полу-автономным системам сделать последовательные решения в ситуациях, связанных с несколькими целями, например, балансировку безопасности и скорости.

Их эксперимент сосредоточен на полуавтономном сценарии, где решение передать управление зависит от уровня усталости водителя. Они показали, что, используя их новый алгоритм, автомобиль был в состоянии способствовать движению на дороге, где автомобилю можно гонять самостоятельно, когда водитель устает.

«В реальной жизни люди часто пытаются оптимизировать несколько конкурирующих целей», сказал Зильберштейн. «Алгоритм планирования может сделать это очень быстро, когда цели являются приоритетными. Например, самый высокий приоритет может свести к минимальному времени вождения, а менее приоритетная задачей может свести к минимуму движущую силу. В конечном счете мы хотим узнать, как сбалансировать такие конкурирующие цели для каждого водителя на основе наблюдаемых явлений движения».

Это захватывающее время для искусственного интеллекта. Плоды многих десятилетий труда наконец-то развернуты в реальных системах и машинном обучении, которые в настоящее время находятся в условиях широкого применения и для разных целей, чем кто-либо.

«Мы начинаем видеть эти замечательные успехи, которые объединяют долгие десятилетия научно-исследовательских работ в различных темах ИИ», сказал Эктор Муньос-Авила, директор программы Национального научного фонда.

Действительно, на протяжении многих десятилетий, надежная программа разведки NSF поддержала основополагающие исследования в области искусственного интеллекта, что, в соответствии с Зильберштейном, породило удивительные интеллектуальные системы, которые начинают трансформировать наш мир. Но агентство также поддерживает исследователей, как Зильберштейн, которые задают трудные вопросы о новых технологиях.

«Когда мы говорим об автономии, есть правовые, технологические и много других открытых вопросов», сказал он. «Лично я считаю, что NSF был в состоянии идентифицировать их как важные вопросы и был готов вкладывать деньги в них. И это дает большие преимущества для США».

Комментарии: