MIT มุ่งมั่นที่จะพัฒนาโมเดล AI ที่สามารถขับเคลื่อนได้เกือบเหมือนมนุษย์

การสร้างรถยนต์ไร้คนขับที่สามารถให้เหตุผลและจัดการกับสถานการณ์ที่คล้ายกับมนุษย์เป็นหนึ่งในเป้าหมายระยะยาวและสำคัญที่สุดของบริษัทที่บุกเบิกด้านยานยนต์ไร้คนขับ ซึ่งดำเนินงานในฐานะ Waymo, GM, Cruise, Uber และบริษัทชื่อดังอื่นๆ Mobileye องค์กรที่มีชื่อเสียงในการพัฒนาเทคโนโลยีการมองเห็นสำหรับระบบช่วยเหลือผู้ขับขี่ขั้นสูง (ADAS) และการขับขี่อัตโนมัติ ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของ Intel Corporation ได้เสนอแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่สามารถตั้งชื่อว่า Responsibility-Sensitive Safety (RSS) ได้ก่อนหน้านี้ สิ่งประดิษฐ์นี้ถูกอธิบายว่าเป็นวิธีขั้นสูงในการช่วยให้รถตัดสินใจระหว่างการใช้งานได้แม่นยำยิ่งขึ้นคล้ายกับวิธีที่เราเลี้ยวรถตามปกติและได้รับการวิจารณ์ค่อนข้างมาก มีการตอบรับเชิงบวกจากชุมชน นอกจากนี้ บริษัทใหญ่อีกแห่งหนึ่งที่สนใจอย่างมากในด้านยานยนต์ไร้คนขับอย่าง Nvidia ก็กำลังพัฒนา Safety Force Field ซึ่งเป็น "นโยบาย" ที่ช่วยให้รถตัดสินใจได้อย่างแม่นยำโดยพิจารณาจากความสามารถในการวางแผน ติดตาม และประเมินผลใดๆ การกระทำที่ไม่ปลอดภัยระหว่างการปฏิบัติงานผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลเซ็นเซอร์ที่รวบรวมแบบเรียลไทม์

• บ๊อชเปิดตัวกล่องเซ็นเซอร์ที่ออกแบบมาสำหรับ "แท็กซี่บินได้" ไร้คนขับ

ข้อมูลข้างต้นเป็นตัวอย่างทั่วไปของความพยายามอันน่าชื่นชมของธุรกิจต่างๆ ในการมุ่งเน้นการพัฒนาความสามารถในการขับขี่อย่างปลอดภัย ซึ่งเป็นปัจจัยหลักที่กำหนดความสำเร็จของรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ อย่างไรก็ตาม นักวิทยาศาสตร์จากสถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์ (MIT) มีความทะเยอทะยานที่ใหญ่กว่ามาก นั่นคือการสร้างระบบ AI ที่สามารถขับขี่ได้เหมือนกับมนุษย์ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ทีมผู้เชี่ยวชาญด้านปัญญาประดิษฐ์ของ MIT กำลังทำงานเกี่ยวกับวิธีการใช้ประโยชน์จากข้อมูลแผนที่และข้อมูลภาพคล้าย GPS ประเภทอื่น ๆ เพื่อให้ยานพาหนะอัตโนมัติที่ใช้ AI สามารถเรียนรู้ว่ามนุษย์ขับรถอย่างไร และในขณะเดียวกัน "ลื่นไหล" ” นำความรู้ที่ได้เรียนรู้ไปใช้กับเส้นทางทดลองที่มีการวางแผนที่ซับซ้อนในสภาพแวดล้อมที่ไม่เคยพบเห็นมาก่อน ดังนั้น งานวิจัยนี้สร้างขึ้นบนพื้นฐานของระบบนำทางแบบ end-to-end ที่ออกแบบโดย Daniel Rus ผู้อำนวยการห้องปฏิบัติการวิทยาการคอมพิวเตอร์และปัญญาประดิษฐ์ของสหรัฐอเมริกา (CSAIL) และมีกำหนดที่จะนำเสนอในการประชุมนานาชาติเรื่องวิทยาการหุ่นยนต์และ ระบบอัตโนมัติในลองบีช แคลิฟอร์เนีย สหรัฐอเมริกาในเดือนหน้า

• คุณลักษณะด้านความปลอดภัยที่ติดตั้งในรถยนต์ Tesla ทำให้คุณ "ต้องการ" ไปผิดเลนได้ยาก

โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงก่อนหน้านี้โดย Daniel Rus และเพื่อนร่วมงานถือว่า "ยุ่งยาก" และมีแนวโน้มน้อยที่จะมีการนำไปใช้ในวงกว้าง อย่างไรก็ตาม ในรูปแบบใหม่นี้ นักวิทยาศาสตร์ของ MIT สามารถเอาชนะปัญหาข้างต้นได้เกือบทั้งหมดแล้ว “ด้วยระบบของเรา คุณไม่จำเป็นต้องฝึกรถในทุกถนน แต่คุณสามารถดาวน์โหลดแผนที่ใหม่สำหรับรถเพื่อช่วยนำทางไปตามถนนที่ต้องการ ไม่เคยผ่านมาก่อน” วิศวกร Alexander Amini กล่าว หัวหน้าฝ่าย ทีมวิจัย

ตามที่วิศวกร Amini และเพื่อนร่วมงานอธิบาย ระบบ AI ของพวกเขาสามารถสังเกตและเรียนรู้วิธีควบคุมยานพาหนะจากคนขับ จากนั้นเชื่อมโยงการหมุนพวงมาลัยกับแต่ละโค้งที่คนขับทำ โดยสังเกตผ่านกล้องและระบบแผนที่ที่ รวมอยู่ในระบบก่อนหน้านี้ ในที่สุด รถก็สามารถให้ "คำสั่งการขับขี่" ที่แม่นยำสำหรับแต่ละเส้นทางที่แตกต่างกันได้ เช่น ทางตรง ทางแยกสี่ทาง หรือทางแยกสามทาง วงเวียน...

• รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ 55 คันจากผู้ผลิตรถยนต์รายใหญ่ 5 รายกำลังถูกทดสอบพร้อมกัน

ในการทดลองหลายครั้ง นักวิจัยป้อนแผนที่ให้กับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องด้วยเส้นทางที่เลือกแบบสุ่ม ในระหว่างการทำงานของยานพาหนะ ระบบจะแยกคุณสมบัติการมองเห็นออกจากกล้อง ทำให้สามารถคาดการณ์แต่ละองค์ประกอบในโครงสร้างของถนนได้ เช่น ป้าย การชนความเร็ว ค่ามัธยฐานแข็ง... นอกจากนี้ โมเดล AI ยังสามารถเชื่อมโยงกันได้ ข้อมูลภาพพร้อมข้อมูลแผนที่เพื่อชี้ให้เห็นความผิดปกติช่วยระบุตำแหน่งของยานพาหนะบนถนนได้แม่นยำยิ่งขึ้นและช่วยให้มั่นใจว่ารถกำลังวิ่งอยู่บนเส้นทางที่ปลอดภัยที่สุด เช่น เมื่อโมเดล AI ขับรถอยู่บนทางตรงที่ไม่มีทางเลี้ยวเด็ดขาด แต่ระบบแผนที่เกิดข้อผิดพลาดและระบุว่ารถจำเป็นต้องเลี้ยวขวา AI ก็รับรู้ ซึ่งไม่สมเหตุสมผลและรู้วิธี เพื่อควบคุมรถให้อยู่ในเส้นทางที่ถูกต้องโดยไม่ต้องปฏิบัติตามคำสั่งจากแผนที่

• มนุษยชาติอยู่บนเส้นทางที่ถูกต้องในการพัฒนาเทคโนโลยียานยนต์ไร้คนขับหรือไม่?

“ในโลกแห่งความเป็นจริง เซ็นเซอร์ไม่สามารถบรรลุความแม่นยำที่สมบูรณ์แบบได้เสมอไป อย่างไรก็ตาม เราต้องการให้แน่ใจว่าแบบจำลองของเราสามารถ “ปรับ” ให้เข้ากับข้อผิดพลาดต่างๆ ที่ปรากฏในการปฏิบัติงานจริง โดยการสร้างระบบที่สามารถรับรู้ความผิดปกติและยังคงสามารถนำทางและกำหนดตำแหน่งได้อย่างแม่นยำบนถนนทุกสาย” วิศวกร Alexander Amini กล่าวเสริม