의 작업 덕분에 캐서린 드릭스-캠벨 캘리포니아 대학교 버클리 캠퍼스의 자율주행 자동차는 언젠가 머지않아 미친 듯이 길을 주행할 수 있을 것입니다. 미국의 도로 상황은 우리보다 더 좋습니다. 왜냐하면 방어 운전은 말 그대로 도로 상황의 일부이기 때문입니다. DNA.
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Driggs-Campbell과 그녀의 팀은 놀라운 능력을 갖춘 알고리즘을 개발했습니다. 인간 운전자가 전환할지 여부를 판단하고 92%의 정확도로 부팅합니다. 차선. 그리고 차단당했거나, 깜짝 놀랐거나, 일반적으로 위험한 상황에 처한 모든 사람을 위해 예상치 못한 방향 지시등 없는 차선 변경으로 인한 상황에서 우리는 이것이 얼마나 중요한지 정확히 알고 있습니다. 정말로.
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그렇다면 그들은 어떻게 이 알고리즘을 생각해냈을까요? 버클리에 있는 팀은 자원봉사자들에게 시뮬레이션 기계를 "운전"하도록 요청했습니다. 차선을 바꾸고 싶을 때마다 운전대에 있는 버튼을 눌러 결정을 표시하라는 요청을 받았습니다. 이를 통해 연구자들은 다른 자동차의 위치와 같이 결정 당시 어떤 종류의 요인이 존재했는지 확인할 수 있었습니다. 자동차가 얼마나 빨리 가고 있었는지, 차선 변경을 예상하여 속도를 변경했는지, 차선에 사용할 수 있는 공간이 얼마나 되었는지 변화.
여기에서 그들은 컴퓨터에게 인간처럼 생각하는 방법을 "가르쳤고" 예비 테스트에서 알고리즘 실행 기계는 차선 변경 여부와 시기를 예측하는 데 있어 매우 훌륭한 작업을 수행했습니다. 임박하다.
물론 컴퓨터가 인간의 마음을 읽는 것은 전투의 절반에 불과합니다. 고속도로나 동네 거리에서 자율주행차가 옆에 있는 것에 익숙해지기 잘. 전문가들은 이것이 실제로 더 어려울 수 있다고 말합니다. 인간과 인간이 조작하는 기계는 다음 움직임을 암시하는 친숙한 신호를 제공하지만 기계는 이와 동일한 행동 패턴을 표시하지 않을 수 있습니다.
Driggs-Campbell은 The New Scientist에 다음과 같이 말했습니다. “전환 단계가 있을 것입니다. 자율주행차가 인간과 명확하게 소통하는지 어떻게 확인하고, 인간이 자신이 하는 일을 이해하고 있는지 어떻게 알 수 있나요?”
그러니 로봇처럼 생각해보세요, 친구들. 결국, 그들은 곧 당신 옆의 차에 올 수도 있습니다.
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