Startup iSee هي شركة أمريكية أسسها مهاجرون من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا. ينخرط موظفوها حصريًا في البحث في مجال السيارات الآلية. على وجه الخصوص ، يخططون لاستخدام الذكاء الاصطناعي من أجل تدريب الآلات على اتخاذ القرارات في حالة الظروف غير المتوقعة. يصفه المطورون بكل شيء "الفطرة السليمة" ، في الواقع ، يبذل iSee قصارى جهده لتمكين سيارات الروبوت من الاستجابة بسرعة في المواقف الصعبة. وبالطبع ، لا ينبغي أن يؤدي رد الفعل هذا إلى وقوع إصابات أو حوادث.
تسير التطورات الجارية في شركات أخرى الآن بشكل رئيسي في اتجاه تدريب أنظمة سيارات الكمبيوتر على التعرف على العلامات وعلامات الطريق ولوحات السيارات الأخرى ، والظروف الجوية ، وما إلى ذلك. تقوم الآلة بتعريف الكائن وتتصرف كما كانت "تدرس". ولكن في المواقف الصعبة ، عندما يتعلق الأمر بشيء "لا تعرفه الآلة" ، فإن مثل هذا النظام لا يعمل.
على الرغم من حقيقة أن العديد من الحوادث تحدث بسبب "العامل البشري" ، لا يزال السائق البشري قادرًا على الاستجابة بسرعة للمواقف غير العادية.
لدى ISee بالفعل
أول نظام أولي لها مثبت على سيارة SUV لكزس. كان أحد مؤسسي الشركة يمتلك هذه السيارة سابقًا ، لكنه قرر تخصيصها لصالح العلم (بالطبع ، السعي وراء الأهداف التجارية ، وليس بدونها). يعمل سبعة متخصصين على منصة البرمجيات في الشركة ، وجميعهم مبرمجون من الدرجة العالية. وفقًا لممثلي الشركات الناشئة ، إذا نجحوا ، فستكون التكنولوجيا الجديدة قادرة على تغيير ما يسمى الآن بالسيارات الآلية. ستصبح الأجهزة المزودة بنظام التحكم في الكمبيوتر أكثر ذكاءً.
لا يزال هناك الكثير الذي يتعين القيام به ، لأن iSee يحاول استخدام عدد من الميزات البشرية التي تسمح للسائق بتجنب المواقف الخطيرة التي تنشأ بشكل غير متوقع. على سبيل المثال ، يفهم السائق البشري أنه إذا كانت الحافلة التي أمامك في موقف الحافلة ، فهذا يعني أن العديد من الأشخاص يمكنهم الظهور على الطريق في تلك اللحظة. لذلك ، لا تتعجل. لكن الروبوتات العادية لا "تفهم" ذلك. بالنسبة لهم ، تلك الحافلة التي تسافر ، هذا الموقف يمثل عقبة من نفس الترتيب. والأشخاص الذين يظهرون وكأنهم من أي مكان يمكنهم وضع الروبوت في طريق مسدود. في iSee ، يحاولون تعليم أنظمة التحكم في السيارة مثل هذه الأشياء. لذلك ، يسمي المطورون هدفهم بإضافة القليل من "الفطرة السليمة" إلى الكمبيوتر.
كمثال على السلوك الخاطئ للطيارين الآليين الحديثين ، يستشهد المطورون بـ Tesla ، الذين يسافرون على الطريق في الصين. هناك مقطع فيديو على موقع يوتيوب يظهر سيارة تسلا الكهربائية في وضع التحكم المستقل ، والتي دون تردد ، إذا جاز لي القول ، تندفع إلى المكنسة. والحقيقة هي أن Tesla الطيار الآلي تم تدريبه في أوروبا والولايات المتحدة ، والنظام ببساطة لا يعرف عن وجود آلات مختلفة عن تلك المستخدمة في هذه المناطق.
يحاول ISee فهم ميزات الوعي والتفكير البشري التي تساعدنا على تجنب الحوادث في المواقف الصعبة. وهذه الميزات ، يخطط المطورون لإعادة إنشاء في شكل برنامج ، مما يجعل الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً. من بين أمور أخرى ، نتحدث عن آلات التدريس كيفية التفاعل مع بيئتهم. يجب أن يفهم الكمبيوتر ما سيحدث للكائن A إذا كان الكائن B يتصرف بطريقة معينة. بالطبع ، يمكن أن يكون هناك أشياء أكثر بكثير من اثنين ، وهذه هي المشكلة الرئيسية لأجهزة الروبوت. لا يمكن مقارنة النظام الأكثر مثالية الآن برد فعل شخص بالغ. لكن منصة البرامج التي تم إنشاؤها في iSee يمكنها أن تتعلم كيفية التفاعل مع العالم بنفس الطريقة التي يتفاعل بها الأطفال الصغار.
طريقة التجربة والخطأ هي واحدة من العديد من الطرق التي يستخدمها أخصائيو الشركة. الشيء الجيد هو أن أي من الحالات التي مر بها الكمبيوتر ستكون بمثابة أساس لاكتساب الخبرة. إذا كان النظام قادرًا على إيجاد طريقة لحل المشكلة ، فإن هذا الحل سيبقى في الذاكرة ، وفي المواقف التالية ، على غرار ما حدث بالفعل ، فإن السيارة "ستعرف" ما يجب القيام به وبدرجة عالية من الاحتمال سيكون الحل صحيحًا. طريقة عمل موظفي iSee لها اسم. هذه برمجة احتمالية. المجال المسمى جديد نسبيًا ، ولم يتم بعد تطوير الخبرة فيه.
بالمناسبة ، في معظم أعمال الخيال العلمي ، فإن الروبوتات الأولى التي تتفاعل مع الناس تشبه الإنسان. ولكن على الأرجح ، في الواقع ، ستكون هذه الروبوتات آلات مستقلة.
ليس مجرد منصة برمجيات
نعم ، يفهم مطورو الأجهزة الآلية أنه يجب زيادة دقة الأجهزة بدقة لحل مجموعة معينة من المشكلات. أعلنت شركة Elon Musk ، التي تم ذكر شركتها أعلاه ، عن بدء تطوير رقائقها الخاصة لأنظمة التحكم الآلي الخاصة بها. سوف تساعد AMD الشركة في هذا المسعى.
في الوقت الحالي ،
تعتمد Tesla
بشكل كبير على Nvidia ، وهي شركة توفر عناصر من الطيار الآلي "الحشو" الحالي للأجهزة. في المستقبل ، سيقلل التعاون مع AMD بشكل طفيف من اعتماد Tesla على Nvidia.
بشكل عام ، يحاول Elon Musk اتباع مبدأه الخاص ، الذي تم الإعلان عنه سابقًا - لمحاولة استخدام تطوره الخاص عندما يكون ذلك ممكنًا.
