Warum werden autonome Autos als KI eingestuft?

Wie hängen autonome Autos mit künstlicher Intelligenz zusammen? Ich würde annehmen, dass künstliche Intelligenz ist, wenn wir in der Lage sind, den menschlichen Geisteszustand zu kopieren und Aufgaben auf die gleiche Weise auszuführen. Aber ist ein autonomes Auto nicht nur eine regelbasierte Maschine, die aufgrund ihrer Umgebung arbeitet? Sie sind sich nicht bewusst und können keinen guten Weg wählen, um in einer nie zuvor erlebten Situation zu handeln.

Ich weiß, dass viele Leute oft autonome Autos erwähnen, wenn sie über KI sprechen, aber ich bin nicht wirklich davon überzeugt, dass diese verwandt sind. Entweder habe ich ein zu strenges Verständnis dafür, was KI ist, oder

Es gibt eine klare Definition der künstlichen Intelligenz, die das Problem der Definition von "Intelligenz" umgeht und die ich McCarthy , dem Begründer des Feldes, zuschreiben würde , obwohl ich sie erst jetzt in diesem Buch von H. Simon finden kann:

"... damit zu tun haben, Wege zu finden, um intelligente Aufgaben zu erledigen, um Aufgaben zu erledigen, die, wenn sie von Menschen erledigt würden, unsere menschliche Intelligenz erfordern würden."

Im Kern nennen wir die Automatisierung jeder Aufgaben-KI, die nur vom menschlichen Verstand ausgeführt werden kann. Zu der Zeit dachten die Leute, dass ein Computer, der Schach spielen kann, auch auf andere Weise intelligent sein würde. Als sich herausstellte, dass dies falsch war, wurde der Begriff KI in "enge oder schwache KI" unterteilt, dh ein Programm, das eine Aufgabe des menschlichen Geistes ausführen kann, und "allgemeine oder starke KI", ein Programm, das alle Aufgaben ausführen kann des menschlichen Geistes.

Selbstfahrende Autos sind schmale KI.

Beachten Sie, dass alle diese Definitionen nicht angeben, ob diese Programme die Funktionsweise des menschlichen Geistes kopieren oder ob sie über völlig unterschiedliche Algorithmen zum gleichen Ergebnis kommen.

Andere Antworten beziehen sich auf Anweisungen für das Auto in bestimmten Situationen oder auf eine Zielsuchmaschine, während selbstfahrende Autos keine spezifischen Anweisungen haben. Die meisten selbstfahrenden Autos verwenden tiefes Lernen, um herauszufinden, was bei bestimmten Veranstaltungen zu tun ist. Wir sagen ihnen nicht, was sie tun sollen. Sie lernen anhand eines Beispiels, was zu tun ist.

Die zur Automatisierung von Autos verwendeten neuronalen Netze benötigen zum Trainieren riesige Datenmengen. Anhand der Daten kann das Auto herausfinden, welche Aktion für bestimmte Ereignisse am besten geeignet ist.

Laut diesem Video hatte Teslas Autopilot nur ein Opfer in 300.000.000 Meilen. Für menschliche Fahrer betrug die Zahl der Opfer im Jahr 2014 32.675. Das ist pro 300.000.000.000 Meilen. Das bedeutet, dass 1 von 90 Millionen menschlichen Fahrern einen tödlichen Unfall verursacht, verglichen mit 1 von 300 Millionen bei automatisierten Autos. Deep Learning übertraf unsere eigene „Sicherheitsrate“ nicht durch Unterweisung, sondern durch das Lernen, was selbst zu tun ist. Wenn das keine KI ist, weiß ich nicht, was es ist.

Selbstfahrende Autos weisen ein gewisses Maß an Entscheidungsfreiheit und Widerstandsfähigkeit für mehrere Domänen auf. Nach bestimmten Definitionen sind sie sich ihrer selbst bewusst und sind definitiv so konzipiert, dass sie unter einer Vielzahl potenziell unbekannter Umstände, die biologischen Wirkstoffen ähneln, sicher versagen.

KI hat wirklich mit der Untersuchung nichtbiologischer Wirkstoffe und ihrer Wirkungsweise zu tun. Alles andere ist nur Informatik, algorithmische Effizienz, Biologie, Kunst usw. Schließlich wird das Studium der biologischen und nicht-biologischen Agentur jedoch konvergieren, und wir werden es einfach das Studium der "Intelligenz" nennen.

Andere haben sehr detaillierte Antworten gegeben, dies ist meine Laienansicht der Problemstellung. Das selbstfahrende Auto ist eine "Zielsuchmaschine". Es hat eine Reihe von Zielen mit unterschiedlichen Prioritäten. Beispiel. Sicherheit der Insassen, Sicherheit anderer, Gehen Sie von Punkt A nach Punkt B usw. Einige sind verhandelbar, andere nicht.

Um die Ziele zu erreichen, sollte das System die verfügbaren Eingaben (Radar, GPS, Kamera usw.) verwenden, um die bestmögliche Vorgehensweise zu bestimmen. In Zeiten, in denen nicht alle Informationen vorhanden sind (ein LKW, der ein Geschwindigkeitsschild versteckt), muss er dennoch eine Entscheidung treffen (historische Erinnerung oder durch Kenntnis seiner Umgebung), um seine Designziele zu erreichen. Daher die KI.

Autonome Fahrzeuge sind insofern auf KI-Technologie angewiesen, als sie, um autonom zu fahren oder zu steuern, nicht von Menschen gesteuert werden können. Daher müssen sie komplexe Entscheidungen treffen, die von Fahrern und Piloten mindestens so sicher und zuverlässig wie menschliche Fahrer oder Piloten verlangt werden.

• Sie müssen Objekte in dem Maße erkennen, in dem sowohl der Wert als auch das typische Verhalten diesen Objekten zugeordnet werden können (dh Menschen, Haustiere, Eigentum, Barrieren, Bordsteine, Gras, Bäume, Brücken).
• Sie müssen Trajektorien einer Vielzahl von Objekttypen basierend auf ihrem Objekttyp, dem, was über diesen Objekttyp bekannt ist, erkennbaren Abweichungen wie Alter oder Zustand und dem, woran das Objekt zu diesem Zeitpunkt beteiligt zu sein scheint, abbilden.
• Sie müssen in der Lage sein, öffentlich verfügbare Darstellungen von fahrbaren Straßen (Routensegmente, Verbindungspunkte und andere Daten) zu erfassen, die Darstellung mit dem aktuellen Zustand der Straßen abzugleichen und ihren Fortschritt entlang einer beabsichtigten Route zum Ziel zu verfolgen.
• Sie müssen ihren Kurs anstelle dieser Echtzeit- und schwer vorhersehbaren Aktionen, Verkehrsgesetze, Verkehrskonventionen, Verkehrszeichen und -signale planen, wenn das Ziel, bekannte mögliche Routen, Diskontinuitäten und Anomalien gegeben sind.
• Sie müssen in der Lage sein, den Plan zu ändern, um das Ziel zu erreichen, wenn dies überhaupt möglich ist, unabhängig von Änderungen und Herausforderungen.

Das Fahren oder Steuern eines Fahrzeugs ist eine nachrichtendienstintensive Aufgabe. Der einzige Grund, warum AVs in naher Zukunft die von Menschen angetriebenen Fahrzeuge auf der Straße in Bezug auf die Verteilung der Todes- und Verletzungsraten pro Million Meter Fahrt in naher Zukunft wahrscheinlich übertreffen werden, liegt darin, dass Menschen zwei wesentliche Nachteile haben, die ihr Intelligenzpotential ausgleichen Treiber.

• Nachlässigkeit, definiert als Multitasking, entweder geistig oder körperlich zu einem Zeitpunkt, an dem Gefahren auftreten können
• Egoismus, definiert als das Risiko des Lebens, der Gesundheit oder des Eigentums anderer, um einen transportbezogenen oder psychologischen Vorteil zu erlangen

Obwohl die beiden oben genannten subjektiv erscheinen, können sie leicht empirisch nachgewiesen werden, indem zu jedem Zeitpunkt auf einer stark frequentierten Straße der Welt eine Stichprobe von Verkehrsmustern entnommen wird. Dies gilt weniger für Piloten.

Wir sollten nicht davon ausgehen, dass künstliche Intelligenz in AVs erreicht wird, wenn das Verhalten des menschlichen Geistes kopiert wird. Das sind die Kriterien für Alan Turings Imitationsspiel, ein Test, der Intelligenz im Kontext des Dialogs in natürlicher Sprache definieren sollte. Aber Worte töten Menschen normalerweise nicht direkt. Fahrzeuge oft.

Es wäre eine sehr begrenzte Vision des potenziellen AV-Designraums, den menschlichen Verstand als Modell für herausragende Fahrleistungen zu betrachten. Die Aufgaben sollten vom KI-System nicht auf die gleiche Weise ausgeführt werden. Die KI-Entwurfsziele von AVs sollten diesen Bedenken und Interessen besser entsprechen.

• Straßen- oder Himmelsicherheitsgesetze
• Ethik in Bezug auf Vorfahrt in normalen und Notfallsituationen
• Bürgerrechte betreffen den gleichberechtigten Zugang zu öffentlichen Mitteln
• Ausgleich von räumlichen Flussdetails zur Maximierung des Transportdurchsatzes
• Kollisionsaversion, wenn schwer vorhersehbare Risiken auftreten

Diese Anforderungen an die kognitiven und adaptiven Fähigkeiten der fahrenden oder pilotierenden KI sind nicht nur regelbasiert und mechanisch. Das Fahrzeug selbst ist in seinem Betrieb größtenteils mechanisch, bietet aber auch Überraschungen wie Ausbrüche oder andere schwer vorhersehbare Ausfälle. Fahrzeugkontrolle ist überhaupt nicht wie Schach oder ein Spiel mit festen Spielregeln und einer festen Spielumgebung.

Obwohl die Intelligenzanforderungen NICHT das Selbstbewusstsein als intelligentes System beinhalten, sind Formen des Selbstbewusstseins erforderlich.

• Die relative Position der Außenfläche des Fahrzeugs und sein projizierter Pfad relativ zu der anderer Objekte
• Der Zustand der Betriebsteile des Fahrzeugs
• Die Masse und der Standort von Passagieren und anderen transportierten Gegenständen im Fahrzeug

Die Frage endete mit einer interessanten und herausfordernden Anforderung.

Wählen Sie einen guten Weg, um in einer nie zuvor erlebten Situation zu handeln

Dies ist möglicherweise der schwierigste Aspekt beim Design von AV-Fahr- oder Pilotsystemen.

Zurück zur Frage: "Warum werden autonome Autos als KI eingestuft?", Ist die Bedeutung von KI in der Tat ein kritischer Aspekt für eine gute Antwort. Wörtlich genommen bezeichnet der Begriff künstliche Intelligenz zwei Dinge.

• Es ist künstlich, da es in der Natur nicht natürlich vorkommt
• Es ist insofern intelligent, als es sich so anpasst, dass, wenn diese Wege mechanisch sind, sie auf einer Detailebene mechanisch sind, die ohne nennenswerte Untersuchung jenseits der Offensichtlichkeit liegt

So jahr- und kulturabhängig diese Definition von Intelligenz auch ist, keine andere Definition ist über Jahrzehnte hinweg sowohl aus wissenschaftlicher als auch aus sprachlicher Sicht so nachhaltig. Durch engere Definitionen erfordern AVs möglicherweise keine KI, aber es gibt keinen zwingenden wissenschaftlichen Grund, die Definition der KI auf eine Teilmenge dieser vorherigen Definition zu beschränken.