MIT učí samořídící auta, jak psychoanalyzovat lidi na silnici

V březnu 2004 uspořádala americká Agentura pro pokročilé výzkumné projekty obrany (DARPA) speciální akci Grand Challenge, aby otestovala příslib – nebo nedostatek – samořídících vozů současné generace. Účastníci ze světové špičky A.I. laboratoře soutěžily o cenu 1 milion dolarů; jejich na zakázku vyrobená vozidla se ze všech sil snaží autonomně navigovat 142 mil dlouhou trasu přes kalifornskou Mohavskou poušť. nedopadlo to dobře. „Vítězný“ tým dokázal ujet pouhých 7,4 mil za několik hodin, než se otřásl a zastavil. A hořet.

Dekádu a půl, a celá řada se změnila. Samořídící auta úspěšně najezdila stovky tisíc kilometrů na skutečných silnicích. Je nekontroverzní tvrdit, že lidé budou téměř jistě bezpečnější v autě řízeném robotem než v autě řízeném člověkem. I když však nakonec dojde k bodu zlomu, kdy bude každé auto na silnici autonomní, existuje také bude to chaotická přechodná fáze, kdy se samořídící auta budou muset dělit o cestu s lidmi řízenými auta. Víte, kdo budou pravděpodobně problémové strany v tomto scénáři? To je pravda: masití, nepředvídatelní, někdy obezřetní lidé, někdy náchylní k silničnímu vzteku.

Aby se tento problém pokusili vyřešit, vědci z MIT’s Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) vytvořil nový algoritmus, který má umožnit samořídícím vozům klasifikovat „sociální osobnosti“ ostatních řidičů na silnice. Stejným způsobem, jakým se lidé (často nevědecky) snaží zjistit reakce ostatních řidičů, když říkáme, že se pohybují na křižovatce, takže se autonomní vozidla pokusí zjistit, s kým mají co do činění, aby se předešlo nehodám na silnice.

"Vyvinuli jsme systém, který integruje nástroje ze sociální psychologie do rozhodování a řízení autonomních vozidel," Wilko Schwarting, výzkumný asistent na MIT CSAIL, řekl Digital Trends. „Je schopen odhadnout chování řidičů s ohledem na to, jak sobecký nebo nesobecký se konkrétní řidič jeví. Schopnost systému odhadnout takzvanou ‚orientaci na sociální hodnotu‘ řidičů umožňuje lépe předvídat, co lidští řidiči udělají, a je tedy schopen řídit bezpečněji.“

Orientace na sociální hodnotu

Celkově naše řídicí rámce fungují docela dobře; dávat přednost jednomu řidiči před druhým, rozdělovat nás do směrových pruhů a tak dále. Ale stále existuje spousta subjektivnějších momentů, kdy musí více stran vymyslet, jak koordinovat své úsilí k dokončení manévru, někdy ve vysokých rychlostech. Víte, zda máte co do činění s netrpělivým řidičem, který vás rozřeže, nebo s trpělivým řidičem, který jít čekat nebo dělat cestu může znamenat rozdíl mezi úspěšnou cestou a nabitým blatníkem. Skutečnost, že jen ve Spojených státech dochází každý rok ke stovkám tisíc nehod při změně jízdního pruhu, zařazování a odbočování vpravo nebo vlevo, ukazuje, že lidé toto jemné umění tak docela neovládají.

Orientace na sociální hodnotu je součástí oblasti vzájemně závislého rozhodování, které se zaměřuje na strategické interakce mezi dvěma nebo více lidmi. Má kořeny v teorii her, jejíž koncepty byly poprvé nastíněny v knize Oskara Morgensteina a Johna von Veumanna z roku 1944 s názvem Teorie her a ekonomické chování.

Široká myšlenka je v podstatě tato: Agenti mají své vlastní preference, které lze seřadit podle jejich užitečnosti (úrovně spokojenosti). V rámci těchto parametrů se budou chovat logicky, podle těchto preferencí. Přeloženo do chování při řízení, bez ohledu na to, jak nepředvídatelná se může silnice v dopravní špičce zdát, díky vědomí, jak altruistické, prosociální, egoističtí nebo soutěživí řidiči kolem vás, můžete předvídat chování, bez kterého svou cestu dokončíte problém.

Sledováním způsobu, jakým jezdí ostatní auta, algoritmus MIT hodnotí ostatní řidiče z hlediska „odměny ostatním“ vs. stupnice „odměna sobě“. To by znamenalo roztřídit spolucestující do kategorií „altruistické“, „prosociální“, „egotické“, „soutěživé“, „sadistické“, „sadomasochistické“, „masochistické“ a „mučednické“. Díky zjištění, že ne všechna ostatní auta se chovají stejně, tým věří, že jejich model by se mohl stát vítaným doplňkem systémů samořídících vozů.

„Systém jsme nejprve trénovali modelováním silničních scénářů, kde se každý řidič snažil maximalizovat své vlastní užitečnost a analýzu jejich nejúčinnějších reakcí ve světle rozhodnutí všech ostatních agentů,“ řekl Schwarting. „Tento nástroj zahrnuje, jak moc řidič váží svůj vlastní prospěch oproti prospěchu jiného řidiče, vážený SVO. Na základě tohoto nepatrného úryvku pohybu z jiných aut by pak náš algoritmus mohl předpovídat chování okolních aut jako kooperativní, altruistické nebo egoistické během interakcí. Odměny jsme nakalibrovali na základě skutečných jízdních dat se strojovým učením, které v podstatě zakódovalo, jak moc si lidští řidiči cení pohodlí, bezpečnosti nebo rychlého dosažení svého cíle.“

Předvídání chování řidičů

V testech tým ukázal, že jejich algoritmus dokáže přesněji předpovídat chování ostatních vozů s faktorem 25 %. To pomohlo vozidlu vědět, kdy by mělo při odbočování vlevo oproti odbočování před protijedoucím řidičem.

„Umožňuje nám také rozhodnout, jak kooperativní nebo egoistické by autonomní vozidlo mělo být v závislosti na scénáři,“ pokračoval Schwarting. "Příliš konzervativní chování není vždy tou nejbezpečnější možností, protože může způsobit nedorozumění a zmatek mezi lidskými řidiči."

Tým tvrdí, že algoritmus ještě není připraven na hlavní vysílací čas, pokud jde o testování na silnicích v reálném světě. Ale pokračují v jeho vývoji a myslí si, že jeho aplikace by mohly sahat ještě dále, než je zde popsané. Za prvé, pozorování jiných aut by mohlo budoucím samořídícím vozidlům pomoci naučit se vykazovat více lidských vlastností, které budou pro lidské řidiče snazší pochopit.

„[Navíc] by to mohlo být užitečné nejen pro plně samořídící auta, ale i pro stávající vozy, které používáme,“ řekl Schwarting. „Představte si například, že do vašeho slepého úhlu náhle vjede auto. Díky systému [který jsme vyvinuli] se vám ve zpětném zrcátku může zobrazit varování, že vůz ve vašem mrtvém úhlu má agresivního řidiče, což může být obzvláště cenná informace.“

Dále vědci doufají, že model použijí na chodce, jízdní kola a další činitele, kteří se mohou objevit v prostředí řízení. "Rádi bychom se také podívali na další robotické systémy, které s námi potřebují interakci, jako jsou domácí roboti," poznamenal Schwarting.

Doporučení redakce

• Volkswagen zahajuje svůj vlastní program testování samořídících vozů v USA.
• Říká se, že auto Applu by mohlo stát stejně jako Tesla Model S
• Bývalý zaměstnanec Applu se přiznal k odhalení tajemství Apple Car
• Policisté zmatení, když zastavují prázdné samořídící auto
• Jak velká modrá dodávka z roku 1986 vydláždila cestu samořiditelným autům