Pourquoi les voitures autonomes sont-elles classées comme IA?

Comment les voitures autonomes sont-elles liées à l'intelligence artificielle? Je suppose que l'intelligence artificielle, c'est quand nous sommes capables de copier l'état d'esprit humain et d'effectuer des tâches de la même manière. Mais une voiture autonome n'est-elle pas seulement des machines basées sur des règles qui fonctionnent en raison de son environnement? Ils ne sont pas conscients d'eux-mêmes et ils ne peuvent pas choisir une bonne façon d'agir dans une situation jamais connue auparavant.

Je sais que beaucoup de gens mentionnent souvent les voitures autonomes en parlant d'IA, mais je ne suis pas vraiment convaincu que ces derniers soient liés. Soit j'ai une compréhension trop stricte de ce qu'est l'IA, soit

Il existe une définition soignée de l'intelligence artificielle, qui contourne le problème de la définition de "l'intelligence" et que j'attribuerais à McCarthy , le fondateur du domaine, bien que je ne puisse le trouver maintenant que dans ce livre de H. Simon:

"… Avoir à voir comment trouver des tâches intelligentes, des tâches qui, si elles étaient effectuées par des êtres humains, exigeraient notre intelligence humaine."

Donc, au fond, nous appelons l'automatisation de chaque tâche AI, qui ne peut être effectuée que par l'esprit humain. À l'époque, les gens pensaient qu'un ordinateur capable de jouer aux échecs serait également intelligent à d'autres égards. Lorsque cela s'est avéré faux, le terme IA a été divisé en "IA étroite ou faible", c'est-à-dire un programme capable de faire une tâche de l'esprit humain, et "AI générale ou forte", un programme qui peut faire toutes les tâches de l'esprit humain.

Les voitures autonomes sont une IA étroite.

Notez que toutes ces définitions ne précisent pas si ces programmes copient le fonctionnement de l'esprit humain ou s'ils aboutissent au même résultat via des algorithmes complètement différents.

D'autres réponses parlent d'ensembles d'instructions pour la voiture dans certaines situations, ou d'une machine de recherche d'objectifs, alors qu'en fait, les voitures autonomes ne disposent pas d'un ensemble d'instructions spécifique. La plupart des voitures autonomes utilisent l'apprentissage en profondeur pour savoir quoi faire lors de certains événements. Nous ne leur disons pas quoi faire. Ils apprennent quoi faire par l'exemple.

Les réseaux de neurones utilisés pour automatiser les voitures ont besoin d'énormes quantités de données pour s'entraîner. En utilisant les données, la voiture peut déterminer quelle est la meilleure action pour certains événements.

Selon cette vidéo, le pilote automatique de Tesla n'a fait qu'un seul blessé sur 300 000 000 de miles. Pour les conducteurs humains, le nombre de victimes en 2014 était de 32.675. C'est par 300 000 000 000 de miles. Cela signifie qu'un conducteur humain sur 90 millions provoque un accident mortel, contre 1 sur 300 millions pour les voitures automatisées. Le Deep Learning a dépassé notre propre «taux de sécurité», non pas par l'enseignement, mais en apprenant quoi faire lui-même. Si ce n'est pas de l'IA, je ne sais pas ce que c'est.

Les voitures autonomes affichent un niveau d'agilité et de résilience multi-domaines. Selon certaines définitions, ils sont conscients d'eux - mêmes et ils sont définitivement conçus pour échouer en toute sécurité dans un grand nombre de circonstances potentiellement inconnues, ce qui est similaire aux agents biologiques.

L'IA a vraiment à voir avec l'étude des agents non biologiques et de leurs méthodes d'agence. Tout le reste n'est que de l'informatique, de l'efficacité algorithmique, de la biologie, de l'art, etc. Finalement, l'étude de l'agence biologique et non biologique convergera cependant, et nous l'appellerons simplement l'étude de "l'intelligence".

D'autres ont donné des réponses très détaillées, c'est ma vision profane de l'énoncé du problème. La voiture autonome est une machine à la recherche d'objectifs. Il a un ensemble d'objectifs avec différentes priorités. Exemple. Sécurité des occupants, sécurité des autres, passer du point A au point B, etc. Certains sont négociables, d'autres pas.

Pour atteindre les objectifs, le système doit utiliser les entrées disponibles (radar, GPS, caméra, etc.) pour déterminer quelle est la meilleure ligne de conduite possible. À des moments où il ne dispose pas de toutes les informations (un camion qui cache un panneau indicateur de vitesse), il lui reste à prendre une décision (mémoire historique ou prise de conscience de son environnement) pour satisfaire ses objectifs de conception. D'où l'IA.

Les véhicules autonomes dépendent de la technologie de l'IA en ce que, pour être autonomes dans leur conduite ou leur pilotage, ils ne peuvent pas être contrôlés par des personnes. Par conséquent, ils doivent prendre des décisions complexes exigées des conducteurs et des pilotes au moins aussi sûrement et de manière fiable que les conducteurs ou les pilotes humains.

• Ils doivent reconnaître les objets dans la mesure où la valeur et le comportement typique peuvent être attribués à ces objets (c.-à-d. Personnes, animaux domestiques, biens, barrières, bordures, herbe, arbres, ponts)
• Ils doivent cartographier les trajectoires d'un large éventail de types d'objets en fonction de leur type d'objet, de ce que l'on sait de ce type d'objet, des variations détectables telles que l'âge ou la condition, et de ce que l'objet semble être impliqué à faire à l'époque.
• Ils doivent être en mesure d'acquérir des représentations accessibles au public des routes carrossables (segments d'itinéraire, points de connexion et autres données), de faire correspondre la représentation avec l'état actuel des routes et de suivre leur progression le long d'un itinéraire prévu jusqu'à la destination.
• Ils doivent planifier leur parcours à la place de ces actions en temps réel et difficiles à prévoir, droit de la circulation, conventions de circulation, panneaux et signaux de circulation, selon la destination, les itinéraires possibles connus, les discontinuités et les anomalies.
• Ils doivent être en mesure de modifier le plan pour atteindre la destination si possible, quels que soient les changements et les défis rencontrés.

La conduite ou le pilotage d'un véhicule est une tâche exigeante en renseignement. La seule raison pour laquelle les véhicules automobiles dépasseront probablement les véhicules conduits par l'homme sur la route dans un avenir proche en termes de distribution des taux de décès et de blessures par million de mètres de voyage dans un avenir proche est parce que les humains ont deux handicaps clés qui compensent leur potentiel d'intelligence comme Conducteurs.

• Insouciance, définie comme le multitâche mentalement ou physiquement à un moment où des dangers peuvent apparaître
• Égoïsme, tel que défini comme risquant la vie, la santé ou la propriété d'autrui pour obtenir un avantage lié au transport ou psychologiquement

Bien que les deux ci-dessus semblent être subjectifs, ils peuvent être facilement prouvés empiriquement en prenant un échantillon des modèles de trafic à tout moment dans n'importe quelle route très fréquentée dans le monde. C'est moins vrai pour les pilotes.

Nous ne devons pas présumer que l'intelligence artificielle dans les AV est atteinte lorsque le comportement de l'esprit humain est copié. Ce sont les critères du jeu d'imitation d'Alan Turing, un test qui visait à définir l'intelligence dans le contexte du dialogue en langage naturel. Mais les mots ne tuent normalement pas les gens directement. Les véhicules le font souvent.

Ce serait une vision très limitée de l'espace potentiel de conception audiovisuelle que de considérer l'esprit humain comme le modèle de l'excellence au volant. Les tâches ne doivent pas être exécutées de la même manière par le système AI. Les objectifs de conception de l'IA des AV devraient être plus conformes à ces préoccupations et intérêts.

• Lois sur la sécurité routière ou aérienne
• Éthique concernant la priorité dans les situations normales et d'urgence
• Préoccupations en matière de droits civils en termes d'égalité d'accès aux ressources publiques
• Équilibrage des détails du flux spatial pour maximiser le débit de transport
• Aversion aux collisions lorsque des risques difficiles à prévoir apparaissent

Ces exigences sur les capacités cognitives et adaptatives de l'IA au volant ou au pilotage ne sont pas uniquement fondées sur des règles et mécaniques. Le véhicule lui-même est principalement mécanique dans son fonctionnement, mais il présente également des surprises comme des éruptions ou d'autres défaillances difficiles à prévoir. Le contrôle des véhicules n'est pas du tout comme les échecs ou un jeu avec des règles de jeu fixes et un environnement de jeu fixe.

Bien que les exigences en matière d'intelligence n'incluent PAS la conscience de soi en tant que système intelligent, il existe des formes de conscience de soi requises.

• La position relative de la surface extérieure du véhicule et sa trajectoire projetée par rapport à celle d'autres objets
• L'état des parties opérationnelles du véhicule
• La masse et l'emplacement des passagers et de tout autre objet transporté dans le véhicule

La question s'est terminée par une exigence intéressante et stimulante.

Choisissez une bonne façon d'agir dans une situation jamais connue auparavant

C'est peut-être l'aspect le plus difficile de la conception de systèmes de conduite ou de pilotage AV.

Revenant à la question «Pourquoi les voitures autonomes sont-elles classées comme IA?», La signification de l'IA est en effet un aspect essentiel pour bien répondre. Pris à la lettre, le terme intelligence artificielle spécifie deux choses.

• Il est artificiel, en ce sens qu'il ne se produit pas naturellement dans la nature
• Il est intelligent, en ce sens qu'il s'adapte de manière que, si ces voies sont mécaniques, elles sont mécaniques à un niveau de détail qui est au-delà de l'évidence sans étude considérable.

Aussi dépendante de l'année et culturellement dépendante que cette définition de l'intelligence, aucune autre définition n'est aussi durable sur des décennies à la fois du point de vue scientifique et linguistique. Selon des définitions plus étroites, les VA peuvent ne pas nécessiter d'IA, mais il n'y a aucune raison scientifique impérieuse de restreindre la définition de l'IA à un sous-ensemble de cette définition précédente.