искусственный интеллект

На главную

Искусственный интеллект научили скепсису при управлении беспилотниками

Ученые из MIT разработали новый алгоритм искусственного интеллекта, основанный на игровых технологиях, который, как ожидается, поможет самоуправляемым транспортным средствам лучше ориентироваться в физическом мире и снизит вероятность ошибочных действий во время движения.

А если камеры врут?

Одной из наиболее востребованных и перспективных сфер применения искусственного интеллекта является разработка программных платформ для самоуправляемого транспорта. Машины с «автопилотом» показывают отличные результаты на тестовых полигонах, но выезжать на дороги общего назначения они, похоже, еще не готовы, особенно, если речь идет о городах с интенсивным трафиком. Ориентация в реальном мире — очень сложная задача для автомобиля с ИИ.

Ключевым моментом здесь является вопрос достоверности информации, поступающей с датчиков. Иными словами — может ли компьютер полностью доверять, скажем, картинке с бортовых видеокамер. Как показывают опыты, в реальных условиях эксплуатации, есть относительно большая вероятность того, что видеоизображение, поступающее в систему обработки, может оказаться немного искаженным по сравнению с реальной ситуацией на дороге. Речь может идти о ложном смещении всего на несколько пикселей, но в условиях, когда решение надо принимать за доли секунды (скажем, при движении на большой скорости) даже минимальное искажение может стать причиной фатальной ошибки.

Новый алгоритм глубокого обучения, разработанный исследователями Массачусетского технологического института, призван помочь машинам ориентироваться в реальном мире путем формирования здорового «скептицизма» в отношении получаемых ими измерений и входных данных. Команда исследователей объединила алгоритм обучения с подкреплением и возможности глубокого машинного обучения нейронной сети (метод, который используется для создания искусственного интеллекта в видеоиграх), чтобы создать новый подход, который получил название CARRL (Certified Adversarial Robustness for Deep Reinforcement Learning — сертифицированная состязательная устойчивость для глубокого обучения с подкреплением).

ИИ при управлении автомобилями будет максимально перестраховываться при принятии решений, что позволит снизить риски при опасных маневрах на дорогах

Игры и оценка вероятностей

Исследователи протестировали этот подход в нескольких сценариях. Основными тестами были имитационный тест предотвращения столкновений и видеоигра Pong. В результате, обнаружили, что CARRL работает лучше — избегая столкновений и выигрывая больше игр Pong — по сравнению со стандартными методами машинного обучения, даже в условиях неопределенности.

В общих чертах, суть технологии CARRL сводится к тому, что для принятия решения, ИИ учитывает не только все точки изображения, но и некоторую область вокруг него. Исходы различных действий в зоне вероятностей оцениваются с присвоением весовых коэффициентов, на основании анализа которых выбирается путь с максимально выигрышным исходом. При этом, как отмечают исследователи, модель можно запрограммировать на различные уровни консервативности в принятии решений, что позволит использовать ее в различных условиях. Скажем, в условиях городского трафика, система будет максимально перестраховываться в своих действиях, а на безлюдных участках позволит относительно рискованные маневры. Исследование уже вызывает интерес у крупных автопроизводителей, в частности, оно было частично поддержано Ford Motor Company в рамках альянса Ford-MIT.

«Научить автономный транспорт ориентироваться в пространстве — это вопрос безопасности и весьма нетривиальная задача. Здесь, пожалуй, мы как никогда близко подходим к идее искусственного интеллекта, какой ее представляют фантасты и большинство людей. Машине предстоит не просто распознавать скорость движущихся объектов, но и в моменте принимать решение и действовать. Система различных датчиков, передачи и обработки данных, принятия решений постепенно должна стать технологичным аналогом нервной системы. И модели углубленной аналитики в этой связке технологий будут играть определяющую роль», — считает Александр Тихонов, генеральный директор SAS Россия/СНГ.

Другие статьи

Зачем создавать межгосударственный совет по этике ИИ

Зачем создавать межгосударственный совет по этике ИИ

Искусственный интеллект — это паровой двигатель 21 века, который приведет к новой промышленной революции. Но у внедрения ИИ есть и оборотная сторона: сокращение рабочих мест, распространение автоматически генерируемых «фейк» новостей, внедрение систем тотальной слежки. Бернард Марр (Bernard Marr), футуролог и эксперт в области ИИ уверен, что для контроля ИИ необходимо создавать межгосударственные регулирующие органы, которые смогут остановить гонку ИИ-вооружений и выработать правила этического использования искусственного интеллекта.  

Читать полностью

Как Kia применяет искусственный интеллект

Как Kia применяет искусственный интеллект

Технологии искусственного интеллекта глубоко проникли в производственные процессы многих мировых компаний, включая крупнейших автопроизводителей. Возможности ИИ используются в том числе для повышения качества продукции и уровня удовлетворенности клиентов. Как это выглядит в практической плоскости, можно рассмотреть на примере сотрудничества Kia Motors America и компании SAS.

Читать полностью

Испорченные модели: как за один день потерять весь капитал с помощью искусственного интеллекта

Испорченные модели: как за один день потерять весь капитал с помощью искусственного интеллекта

В новый год с новым Ops-ом. Вслед за DevOps и DataOps пришел ModelOps. Если вы ещё не слышали об этой методологии, самое время познакомиться с этим термином. Скоро он прочно осядет среди основных ИТ-трендов.

Читать полностью

Новости

Сотни случаев загрязнения воды обнаружены благодаря ИИ

Связь экологии и экономики гораздо более тесная, чем принято считать. Вопросы защиты окружающей среды это не только про чистый воздух в городах и заботу о будущем поколении. Нарушение экологического баланса ведет к достаточно дорогостоящим последствиям для глобальной экономики. И ученые с помощью ИИ надеются хотя бы немного затормозить негативные процессы.

30/04

Читать полностью

ИИ считывает сигналы мозга и создает портреты, которые нравятся

Ученые построили специальный ИИ-алгоритм, который способен определять субъективные предпочтения в изображении лиц и создавать портреты, адаптированные таким образом, чтобы вызывать положительные эмоции у конкретных людей. Результаты исследования могут быть использованы, например, для моделирования предпочтений и принимаемых людьми решений, а также для выявления бессознательных импульсов.

15/04

Читать полностью

Искусственный интеллект научили скепсису при управлении беспилотниками

Ученые из MIT разработали новый алгоритм искусственного интеллекта, основанный на игровых технологиях, который, как ожидается, поможет самоуправляемым транспортным средствам лучше ориентироваться в физическом мире и снизит вероятность ошибочных действий во время движения.

09/04

Читать полностью

Новые технологии помогают понять смысл предложений при переводе

Технологии машинного перевода, несмотря на все усилия ученых и разработчиков, по-прежнему далеки от совершенства. Если перевод отдельных слов, как правило, вопросов не вызывает, то с предложениями ситуация все еще очень сложная. Но в MIT сделали важный шаг на пути решения этой проблемы.

29/03

Читать полностью

В США оценили позиции стран-конкурентов в гонке ИИ

США пока лидируют в сфере создания технологий искусственного интеллекта. Китай быстро догоняет Штаты, а Европейский Союз увеличивает отставание от обоих лидеров в сфере ИИ. Таковы выводы нового отчета ITIF.

19/03

Читать полностью
Все новости
Вернуться на главную