Суббота, 16 января, 04:05
дома инет Глубокое изучение того, кого я убиваю в случае аварии

Глубокое изучение того, кого я убиваю в случае аварии

Дилеммы глубокого обучения: Медленно, но неуклонно, автомобили с самостоятельным вождением войдут в нашу повседневную жизнь. Дорожно-транспортные происшествия продолжают происходить при реальной езде, и автономные транспортные средства продолжают совершать глупые ошибки, которых также избежит большинство начинающих водителей.

Но ученые и исследователи пытаются научить автомобили видеть мир, подобный нам, и вести дороги до уровня, который уравнивает или превосходит навыки большинства водителей.

Когда это произойдет в какой-то момент, дороги станут безопаснее, так как несчастные случаи станут очень редкими.

Но если происходит несчастный случай со смертельным исходом, как автономные транспортные средства должны решать, когда гибель людей неизбежна? Кажется, что до сих пор у нас не может быть ответа, который удовлетворяет нас всех.

Дилемма

Это показывает четырехлетнее исследование, проведенное MIT Media Labs. Это называется Моральная машинаи представил участникам 13 различные сценарии вождения, в которых водитель должен был принять решение, которое неизбежно приведет к гибели пассажиров или пешеходов.

Например, в одном из сценариев водитель должен выбрать, чтобы ударить пешехода или изменить направление движения и столкнуться с препятствием, которое приведет к гибели пассажиров.
В других, более сложных сценариях водитель должен выбирать между двумя пешеходными группами, которые различаются по количеству, возрасту, полу и социальному статусу.

Τα результаты исследований, опубликованные MIT в статье в журнале Nature, показывают, что предпочтения и решения варьируются в зависимости от культуры, экономических и социальных условий и географического положения.

разнообразие

Например, участники из Китая, Японии и Южной Кореи с большей вероятностью сохранят жизни пожилых людей, чем молодых людей (исследователи предполагают, что это связано с тем, что в этих странах больше уважают пожилых людей).

Напротив, в странах с индивидуалистическими культурами, таких как Соединенные Штаты, Канада и Франция, водители будут защищать жизнь молодых людей.

Все это дилеммы, с которыми сталкиваются ученые, которые пишут программное обеспечение для вождения. Как водитель должен принять решение о ситуации, когда человеческие решения расходятся каким-либо образом?

Глубокое обучение

Автомобили без водителя имеют одни из самых передовых аппаратных и программных технологий. У них есть датчики, камеры, лидары, радар и компьютерное зрение, чтобы оценить и понять их среду для принятия решений.

По мере развития технологий автомобили смогут принимать решения за доли секунды, возможно, намного быстрее, чем самые опытные водители. Это означает, что в будущем самоходное транспортное средство сможет останавливаться в короткие 100 раз быстрее, если пешеход бросит темную и туманную ночь на дороге.

Но это не значит, что автомобили с автоматическим управлением смогут принимать решения на том же уровне, что и люди. В основном, эти машины питаются от искусственного интеллекта, технологий, которые имитируют поведение человека. Таким образом, решения кажутся человеческими, но только поверхностными.

В частности, автомобили с самостоятельным вождением используют глубокое обучение, подмножество искусственного интеллекта, которое особенно полезно при сравнении и классификации данных.глубокое обучение

Тренируя алгоритм глубокого обучения с достаточным количеством помеченных данных, он сможет отсортировать всю новую информацию и решить, что с ней делать, основываясь на предыдущих данных. Что касается автомобилей сейчас, если вы предоставите достаточно образцов дорожных условий и сценариев вождения, они смогут знать, что делать, например, когда на улице бросают маленького ребенка, гоняющегося за мячом.

В некоторой степени глубокое обучение ставится под сомнение как слишком жесткое и поверхностное. Некоторые ученые считают, что некоторые проблемы просто не могут быть решены путем глубокого изучения, независимо от того, сколько алгоритм имеет.

Мы хотим верить, что глубокое обучение станет достаточно надежным, чтобы реагировать на все дорожные условия, что позволит автомобилям безопасно перемещаться в различных дорожных условиях.

Но даже если алгоритм позволяет автомобилям без водителя избегать препятствий и пешеходов, они не могут помочь в очень серьезных решениях, таких как то, что жизнь стоит больше, чем другая.

В этом случае никакое сопоставление образцов со стандартами и статистикой не поможет вам принять решение. Чего не хватает, так это ответственности.

Разница между людьми и ИИ

Что отличает человеческий интеллект от ИИ?

Люди признают свои слабости. Мы забываем, мы путаем факты, мы недостаточно быстры с цифрами и обработкой информации, и наши психические и интеллектуальные проблемы замедляют нашу реакцию. Вместо этого алгоритмы ИИ никогда не стареют, не путаются, не забывают факты и могут обрабатывать информацию с молниеносной скоростью.

Однако мы можем принимать решения даже с неполными данными. Мы можем определиться со здравым смыслом, культурой, моральными ценностями и убеждениями. Но самое главное, мы можем объяснить обоснование наших решений и защитить их.

Это объясняет большую разницу между выборами, сделанными участниками теста MIT Media Lab. У нас также есть сознание, и мы можем противостоять последствиям наших решений.

Например, в прошлом году женщина в канадской провинции Квебек решила остановить свою машину посреди автомагистрали, чтобы спасти семью уток, пересекающих дорогу.

Чуть позже мотоцикл упал на ее машину, и два человека погибли. Водитель автомобиля был признан виновным в двух видах преступной халатности, повлекших за собой гибель людей. В конце концов он был приговорен к девяти месяцам тюремного заключения, 240 часам общественных работ и пятилетнему вычету водительских прав.

ответственность

Алгоритмы ИИ не могут нести ответственность за свои решения и, конечно, они не могут посещать суд за ошибки, которые они совершают.

Если автомобиль с самостоятельным приводом случайно сбивает пешехода, мы знаем, кто будет нести ответственность: производитель. Мы также знаем (почти), что нам нужно делать: лучше обучать модели искусственного интеллекта работе с ненаблюдаемыми данными.

Но кто тот, кто утверждает, что ошибка была в алгоритмах глубокого обучения, а не в правильной функциональности автомобиля? Автомобиль не чувствует и не может нести ответственность за свои действия, даже если бы это могло объяснить это.

Если разработчики алгоритма несут ответственность, то они должны предстать перед судом в случае смерти, вызванной транспортными средствами.

Такая мера, очевидно, будет препятствовать инновациям в области механического обучения и искусственного интеллекта в целом, потому что ни один производитель не может гарантировать, что автомобили без водителя будут отлично работать на процентах 100.

Но возвращаясь к проблеме, тесты MIT Media Labs по этой проблеме немного надуманы (хотя это сценарии, которые могут произойти). Большинство водителей никогда не окажутся в таких ситуациях до конца своей жизни.

Одним из решений вышеуказанной проблемы могло бы стать создание безопасных пешеходных зон, которые будут полностью отделять их от помещений, в которых движутся самоходные транспортные средства. Это полностью устранит проблему.

Напомним, что переход от лошадей к автомобилям создал суматоху во многих аспектах жизни людей того времени. Таким образом, мы должны научиться влиять на автомобили без их правил водителя, городской инфраструктуры и моделей поведения.

Статья была опубликована в TNW.

________________

ОСТАВИТЬ ОТВЕТ

Пожалуйста, введите ваш комментарий!
Пожалуйста, введите ваше имя здесь

SecNews
SecNewshttps://www.secnews.gr
В мире без заборов и стен, которым нужны ворота и окна

ЖИВЫЕ НОВОСТИ

Android: как узнать, какие приложения имеют доступ к вашему сайту

Ни для кого не секрет, что приложения для смартфонов имеют доступ ко многим разрешениям - если вы им разрешите. Важно убедиться ...

Canon позволяет делать снимки из космоса

Вместо того, чтобы выпускать новые камеры для выставки CES 2021, Canon делает нечто иное: позволяет делать снимки из космоса ...

Википедия против больших технологий: кто борется с дезинформацией?

Поскольку день выборов превратился в неделю выборов в США, Facebook, Twitter и YouTube пытались предотвратить ...
00: 02: 36

Tesla: Призвано отозвать автомобили из-за проблемных экранов

С сенсорным экраном в некоторых автомобилях Tesla, похоже, есть проблема, которая может ...

Программы-вымогатели ответственны за половину всех утечек данных в больницах

Почти половина утечек данных, произошедших в больницах и в более широком секторе здравоохранения, связана с атаками программ-вымогателей, ...

Астрономы только что нашли самую старую огромную черную дыру

Квазар был обнаружен в темном уголке космоса - на расстоянии более 13,03 миллиарда световых лет - и содержит ...

Какие самые лучшие и самые доступные телефоны 5G на 2021 год

Скоро рынок будет наводнен устройствами 5G среднего уровня. Все происходящее будет по-настоящему увлекательным: вы сможете ...

Проверенные учетные записи Twitter в мошенничестве с криптовалютой с именем Илона Маска нарушены!

В последнее время хакеры нарушают проверенные учетные записи Twitter в мошенничестве с раздачей криптовалюты, в котором используется имя генерального директора ...

Classiscam: Мошенники «подделывают» бренды и обманывают пользователей европейских рынков!

Десятки преступных группировок публикуют фейковые объявления на популярных онлайн-рынках, чтобы привлечь ничего не подозревающих пользователей на «мошеннические» коммерческие сайты или фишинг ...

iOS 14.4: отображает уведомление о ремонте с использованием неоригинальных камер.

Начиная с iPhone 11, Apple добавила уведомление в iOS, которое сообщает пользователю, когда на устройстве есть ...