Samořídící auta se již vydávají do ulic, nicméně jejich situaci komplikuje fakt, že sdílejí prostor s vozidly řízenými lidmi. Algoritmy umělé inteligence mají tendenci předpokládat, že se všichni lidé chovají a jednají stejně – předvídatelně a racionálně. Asi každý, kdo někdy řídil auto, potvrdí, že tomu tak ani zdaleka není.

Samořídící auta se již vydávají do ulic, nicméně jejich situaci komplikuje fakt, že sdílejí prostor s vozidly řízenými lidmi. Algoritmy umělé inteligence mají tendenci předpokládat, že se všichni lidé chovají a jednají stejně – předvídatelně a racionálně. Asi každý, kdo někdy řídil auto, potvrdí, že tomu tak ani zdaleka není.

Vědci z laboratoří počítačových věd a umělé inteligence při Massachusettském technologickém institutu zkoumají, jak naučit autonomní vůz předpovídat chování ostatních řidičů na silnici. Tato predikce vyžaduje určitý stupeň sociálního uvědomění, což je pro stroje velice obtížné.

Vědci z laboratoří počítačových věd a umělé inteligence při Massachusettském technologickém institutu zkoumají, jak naučit autonomní vůz předpovídat chování ostatních řidičů na silnici. Tato predikce vyžaduje určitý stupeň sociálního uvědomění, což je pro stroje velice obtížné.

Odborníci si pomohli nástroji ze sociální psychologie, pomocí kterých klasifikovali chování řidičů do čtyř skupin na stupnici od nesobeckých po sobecké. Algoritmy, které počítaly s tímto faktorem, byly schopny o 25 % lépe předpovídat pohyb ostatních automobilů například v místech, kde se snižuje počet jízdních pruhů nebo při odbočování vlevo.

Odborníci si pomohli nástroji ze sociální psychologie, pomocí kterých klasifikovali chování řidičů do čtyř skupin na stupnici od nesobeckých po sobecké. Algoritmy, které počítaly s tímto faktorem, byly schopny o 25 % lépe předpovídat pohyb ostatních automobilů například v místech, kde se snižuje počet jízdních pruhů nebo při odbočování vlevo.

Vědci vyvinuli vzorec, který dokázal vypočítat očekávanou trajektorii jízdy pro každou ze čtyř kategorií vzhledem k výchozí poloze ostatních automobilů. Autonomní vozidlo bylo naprogramováno tak, aby porovnávalo trajektorie řidičů s vypočtenou verzí a použilo je k určení, do které kategorie spadají.

Vědci vyvinuli vzorec, který dokázal vypočítat očekávanou trajektorii jízdy pro každou ze čtyř kategorií vzhledem k výchozí poloze ostatních automobilů. Autonomní vozidlo bylo naprogramováno tak, aby porovnávalo trajektorie řidičů s vypočtenou verzí a použilo je k určení, do které kategorie spadají.

Tento typ vnímání lidského chování je důležitý pro bezpečnost na cestách, kde samořídící vozy sdílejí prostor s automobily řízenými člověkem. Například testovací vůz Uberu, který loni v březnu zabil chodkyni, neměl schopnost identifikovat neopatrné chodce.

Tento typ vnímání lidského chování je důležitý pro bezpečnost na cestách, kde samořídící vozy sdílejí prostor s automobily řízenými člověkem. Například testovací vůz Uberu, který loni v březnu zabil chodkyni, neměl schopnost identifikovat neopatrné chodce.

„Práce s lidmi a kolem nich znamená lépe zjistit jejich záměry a porozumět jejich chování,“ uvedl student Wilko Schwarting, hlavní autor příspěvku. „Tendence lidí spolupracovat nebo si konkurovat se často mění, což platí i pro jejich chování v roli řidičů. V tomto článku jsme se snažili pochopit, zda to může být něco, co bychom mohli skutečně kvantifikovat.“

„Práce s lidmi a kolem nich znamená lépe zjistit jejich záměry a porozumět jejich chování,“ uvedl student Wilko Schwarting, hlavní autor příspěvku. „Tendence lidí spolupracovat nebo si konkurovat se často mění, což platí i pro jejich chování v roli řidičů. V tomto článku jsme se snažili pochopit, zda to může být něco, co bychom mohli skutečně kvantifikovat.“

Vědci z laboratoří počítačových věd a umělé inteligence při Massachusettském technologickém institutu zkoumají, jak naučit autonomní vůz předpovídat chování ostatních řidičů na silnici. Tato predikce vyžaduje určitý stupeň sociálního uvědomění, což je pro stroje velice obtížné.
Odborníci si pomohli nástroji ze sociální psychologie, pomocí kterých klasifikovali chování řidičů do čtyř skupin na stupnici od nesobeckých po sobecké. Algoritmy, které počítaly s tímto faktorem, byly schopny o 25 % lépe předpovídat pohyb ostatních automobilů například v místech, kde se snižuje počet jízdních pruhů nebo při odbočování vlevo.
Vědci vyvinuli vzorec, který dokázal vypočítat očekávanou trajektorii jízdy pro každou ze čtyř kategorií vzhledem k výchozí poloze ostatních automobilů. Autonomní vozidlo bylo naprogramováno tak, aby porovnávalo trajektorie řidičů s vypočtenou verzí a použilo je k určení, do které kategorie spadají.
Tento typ vnímání lidského chování je důležitý pro bezpečnost na cestách, kde samořídící vozy sdílejí prostor s automobily řízenými člověkem. Například testovací vůz Uberu, který loni v březnu zabil chodkyni, neměl schopnost identifikovat neopatrné chodce.
6
Fotogalerie

Vědci se snaží naučit autonomní auta, jak se vypořádat se sobeckými řidiči

Samořídící auta se již vydávají do ulic, nicméně jejich situaci komplikuje fakt, že sdílejí prostor s vozidly řízenými lidmi. Algoritmy umělé inteligence mají tendenci předpokládat, že se všichni lidé chovají a jednají stejně – předvídatelně a racionálně. Asi každý, kdo někdy řídil automobil, potvrdí, že tomu tak ani zdaleka není.

Vědci z laboratoří počítačových věd a umělé inteligence při Massachusettském technologickém institutu zkoumají, jak naučit autonomní vůz předpovídat chování ostatních řidičů na silnici. Tato predikce vyžaduje určitý stupeň sociálního uvědomění, což je pro stroje velice obtížné. O výsledcích informuje server Ars Technica.

Sobečtí a nesobečtí

Odborníci si pomohli nástroji ze sociální psychologie, pomocí kterých klasifikovali chování řidičů do čtyř skupin na stupnici od nesobeckých po sobecké. Algoritmy, které počítaly s tímto faktorem, byly schopny o 25 % lépe předpovídat pohyb ostatních automobilů například v místech, kde se snižuje počet jízdních pruhů nebo při odbočování vlevo.

Vědci vyvinuli vzorec, který dokázal vypočítat očekávanou trajektorii jízdy pro každou ze čtyř kategorií vzhledem k výchozí poloze ostatních automobilů. Autonomní vozidlo bylo naprogramováno tak, aby porovnávalo trajektorie vozů s vypočtenou verzí a použilo je k určení, do které kategorie spadají. Na základě této klasifikace pak vozidlo mohlo odhadovat další chování ostatních účastníků.

Tento typ vnímání lidského chování je důležitý pro bezpečnost na cestách, kde samořídící vozy sdílejí prostor s automobily řízenými lidmi. Například testovací vůz Uberu, který loni v březnu zabil chodkyni, neměl schopnost identifikovat neopatrné chodce.

Ještě zbývá mnoho práce

„Práce s lidmi a kolem nich znamená lépe zjistit jejich záměry a porozumět jejich chování,“ uvedl student Wilko Schwarting, hlavní autor příspěvku. „Tendence lidí spolupracovat nebo si konkurovat se často mění, což platí i pro jejich chování v roli řidičů. V tomto výzkumu jsme se snažili pochopit, zda to může být něco, co bychom mohli skutečně kvantifikovat.“

Autonomní vozidla obvykle v situacích, kdy nemají jednoznačné informace, volí konzervativní rozhodnutí. Díky schopnosti vnímat ostatní řidiče a jejich chování by měla být schopna pružněji reagovat na situaci kolem sebe.

Aby bylo možné výsledky výzkumu převést na skutečné silnice, bude třeba ho dále rozšířit a prohloubit. Dalším úkolem tak bude aplikace modelu na ostatní účastníky silničního provozu, jako jsou chodci, cyklisté a jiné objekty.

Určitě si přečtěte

Články odjinud