MIT učí samoriadiace autá, ako psychoanalyzovať ľudí na cestách

V marci 2004 zorganizovala Americká agentúra pre výskum pokročilých obranných projektov (DARPA) špeciálnu akciu Grand Challenge, aby otestovala prísľub – alebo nedostatok – samoriadiacich áut súčasnej generácie. Účastníci zo svetovej špičky A.I. laboratóriá súťažili o cenu 1 milión dolárov; ich vozidlá vyrobené na mieru sa snažia čo najlepšie autonómne prejsť 142-míľovú trasu cez kalifornskú púšť Mojave. nedopadlo to dobre. „Víťazný“ tím dokázal prejsť len 7,4 míle za niekoľko hodín, kým sa triasol a zastavil. A zapálenie.

Dekádu a pol, a cele vela sa zmenilo. Samoriadené autá úspešne najazdili na skutočných cestách stovky tisíc kilometrov. Je nekontroverzné povedať, že ľudia budú takmer určite bezpečnejší v aute riadenom robotom ako v aute, ktoré riadi človek. Aj keď nakoniec dôjde k bodu zlomu, keď bude každé auto na ceste autonómne, existuje tiež Bude to chaotická prechodná fáza, keď sa samoriadiace autá budú musieť deliť o cestu s ľuďmi poháňanými autá. Viete, kto budú pravdepodobne problémové strany v tomto scenári? To je pravda: mäsití, nepredvídateľní, niekedy opatrní, niekedy náchylní k zúrivosti na cestách.

Aby sa tento problém pokúsili vyriešiť, výskumníci z Laboratória počítačovej vedy a umelej inteligencie (CSAIL) MIT vytvoril nový algoritmus, ktorého cieľom je umožniť autonómnym autám klasifikovať „sociálne osobnosti“ ostatných vodičov na cesta. Rovnakým spôsobom, akým sa ľudia (často nevedecky) pokúšajú zistiť reakcie ostatných vodičov, keď povieme, že sa pohybujú na križovatke, takže autonómne vozidlá sa pokúsia zistiť, s kým majú do činenia, aby sa vyhli nehodám na cesta.

„Vyvinuli sme systém, ktorý integruje nástroje sociálnej psychológie do rozhodovania a riadenia autonómnych vozidiel,“ Wilko Schwarting, výskumný asistent na MIT CSAIL, povedal pre Digital Trends. „Je schopný odhadnúť správanie vodičov vzhľadom na to, aký sebecký alebo nesebecký sa konkrétny vodič javí. Schopnosť systému odhadnúť takzvanú „orientáciu na sociálnu hodnotu“ vodičov umožňuje lepšie predpovedať, čo urobia ľudskí vodiči, a preto môže jazdiť bezpečnejšie.

Orientácia na sociálne hodnoty

Celkovo naše riadiace systémy fungujú celkom dobre; dávať prednosť jednému vodičovi pred druhým, rozdeľovať nás do smerových pruhov a pod. Stále však existuje množstvo subjektívnejších momentov, keď viaceré strany musia prísť na to, ako skoordinovať svoje úsilie, aby dokončili manéver, niekedy aj vo vysokých rýchlostiach. Vedieť, či máte do činenia s netrpezlivým vodičom, ktorý vás rozreže, alebo trpezlivým vodičom, ktorý ísť čakať alebo robiť cestu môže znamenať rozdiel medzi úspešnou cestou a nabitým blatníkom. Skutočnosť, že len v Spojených štátoch dochádza každoročne k státisícom nehôd pri zmene jazdného pruhu, zaradení sa a odbočení vpravo alebo vľavo, ukazuje, že ľudia toto jemné umenie ešte celkom neovládli.

Orientácia na sociálnu hodnotu je súčasťou oblasti vzájomne závislého rozhodovania, pri pohľade na strategické interakcie medzi dvoma alebo viacerými ľuďmi. Má korene v teórii hier, ktorej koncepty boli prvýkrát načrtnuté v knihe Oskara Morgensteina a Johna von Veumanna z roku 1944 s názvom Teória hier a ekonomického správania.

Široká myšlienka je v podstate takáto: Agenti majú svoje vlastné preferencie, ktoré môžu byť usporiadané z hľadiska ich užitočnosti (úrovne spokojnosti). V rámci týchto parametrov sa budú správať logicky, podľa týchto preferencií. Preložené do jazdného správania, bez ohľadu na to, aká nepredvídateľná sa môže zdať cesta v dopravnej špičke, keďže vieme, aké altruistické, prosociálni, egoistickí alebo súťaživí vodiči okolo vás, môžete predvídať správanie, bez ktorého dokončíte svoju cestu problém.

Sledovaním spôsobu, akým jazdia iné autá, algoritmus MIT hodnotí ostatných vodičov na základe „odmeny pre ostatných“ vs. stupnica „odmena sebe“. To by znamenalo triediť spoluobyvateľov ciest do kategórií „altruistických“, „prosociálnych“, „egotických“, „konkurenčných“, „sadistických“, „sadomasochistických“, „masochistických“ a „mučeníkov“. Tým, že zistil, že nie všetky ostatné autá sa správajú rovnako, verí, že ich model by mohol byť vítaným doplnkom k systémom samoriadiacich áut.

„Systém sme najskôr trénovali modelovaním cestných scenárov, kde sa každý vodič snažil maximalizovať svoje vlastné užitočnosť a analýzu ich najefektívnejších reakcií vo svetle rozhodnutí všetkých ostatných agentov,“ povedal Schwarting. „Tento nástroj zahŕňa, ako vodič váži svoj vlastný prospech a prospech iného vodiča, vážený SVO. Na základe tohto malého útržku pohybu z iných áut by potom náš algoritmus mohol predpovedať správanie okolitých áut ako kooperatívne, altruistické alebo egoistické počas interakcií. Odmeny sme kalibrovali na základe skutočných údajov z jazdy pomocou strojového učenia, ktoré v podstate zakódovalo, ako veľmi si ľudskí vodiči cenia pohodlie, bezpečnosť alebo rýchle dosiahnutie svojho cieľa.“

Predvídanie správania vodičov

V testoch tím ukázal, že ich algoritmus dokáže presnejšie predpovedať správanie iných áut až o 25 %. To pomohlo vozidlu vedieť, kedy by malo pri odbočovaní doľava oproti odbočovaniu pred protiidúcim vodičom.

„Umožňuje nám to tiež rozhodnúť, do akej miery by malo byť autonómne vozidlo kooperatívne alebo egoistické v závislosti od scenára,“ pokračoval Schwarting. "Správať sa príliš konzervatívne nie je vždy najbezpečnejšou možnosťou, pretože môže spôsobiť nedorozumenia a zmätok medzi ľudskými vodičmi."

Tím hovorí, že algoritmus ešte nie je pripravený na hlavný čas, pokiaľ ide o testovanie na cestách v reálnom svete. Ale pokračujú v jeho vývoji a myslia si, že jeho aplikácie by mohli siahať ešte ďalej, než je tu opísané. Po prvé, pozorovanie iných áut by mohlo budúcim samoriadiacim vozidlám pomôcť naučiť sa prejavovať viac ľudských vlastností, ktoré budú pre vodičov ľahšie pochopiteľné.

„[Navyše] by to mohlo byť užitočné nielen pre plne autonómne autá, ale aj pre existujúce autá, ktoré používame,“ povedal Schwarting. „Predstavte si napríklad, že do vášho mŕtveho uhla náhle vstúpi auto. So systémom [ktorý sme vyvinuli] sa vám môže v spätnom zrkadle zobraziť upozornenie, že auto vo vašom mŕtvom uhle má agresívneho vodiča, čo môže byť obzvlášť cenná informácia.“

Ďalej výskumníci dúfajú, že model aplikujú na chodcov, bicykle a iných agentov, ktorí sa môžu objaviť v prostredí jazdy. „Radi by sme sa pozreli aj na ďalšie robotické systémy, ktoré s nami potrebujú interakciu, ako sú napríklad roboty pre domácnosť,“ poznamenal Schwarting.

Odporúčania redaktorov

• Volkswagen spúšťa vlastný program testovania autonómnych áut v USA.
• Hovorí sa, že auto Apple by mohlo stáť rovnako ako Tesla Model S
• Bývalý zamestnanec Apple sa priznal k odhaleniu tajomstiev Apple Car
• Policajti zmätení pri zastavovaní prázdneho samoriadiaceho auta
• Ako veľká modrá dodávka z roku 1986 vydláždila cestu samoriadiacim autám