AI 트렌드 인사이자 Lance Eliot
마인 크래프트 어디에나있는 것 같습니다. 이제 XNUMX 년이 넘은이 비디오 게임은 달성 월 126 억 200 만 명 이상의 활성 플레이어를 보유하고 있으며 게임 소프트웨어 사본이 XNUMX 억 개를 훨씬 넘었습니다. 게임 자체 외에도 많은 상품과 스핀 오프가 있습니다..
이 특별한 게임이 그토록 오래 지속되고 사랑스러운 이유는 무엇입니까? 많은 이론이 있습니다. 다소 명백한 측면 중 하나는 시작하기 매우 쉬운 게임이라는 것입니다. 게임을 쉽게 진행하고 생산성을 높이기 전에 많은 시간을 투자해야하는 일부 온라인 게임과 달리 마인 크래프트 그 핵심은 단순함이라고 할 수 있습니다. 대부분의 젊은이와 노인은 처음 로그인 할 때 즉시 게임을 적극적으로 사용할 수 있습니다.
또 다른 장점은 원하는만큼 게임을 할 수 있다는 것입니다. 다시 말해서, 그저 구불 구불하고 부족한 접근 방식을 취하고 싶은 사람들은 그렇게 할 수 있지만, 한계를 뛰어 넘어 이것을 코를 갈고있는 장-비틀 거리는 "오딜"(재미있는 다양성의)으로 만들고자하는 사람들은 똑같이 할 수 있습니다. 그런 종류의 스포츠 게임 경험을 두 배로 늘리십시오.
자율 주행 자동차의 측면과 게임 사이에 흥미로운 유사점이 있다는 사실에 놀랄 수도 있습니다. 마인 크래프트.
무슨 말을?
문제에 뛰어 들어 황금 덩어리와 귀중한 다이아몬드를 채굴하기 전에 자율 주행 자동차의 특성에 대한 편리한 배경부터 시작하겠습니다.
AI 자율 주행 차에 대한 내 프레임 워크는 다음 링크를 참조하십시오. https://aitrends.com/ai-insider/framework-ai-self-driving-driverless-cars-big-picture/
이것이 문샷 노력 인 이유는 여기에있는 설명을 참조하십시오. https://aitrends.com/ai-insider/self-driving-car-mother-ai-projects-moonshot/
리히터 척도의 유형으로서의 레벨에 대한 자세한 내용은 여기에서 내 토론을 참조하십시오. https://aitrends.com/ai-insider/richter-scale-levels-self-driving-cars/
레벨을 분기하는 것에 대한 논쟁은 여기 내 설명을 참조하십시오. https://aitrends.com/ai-insider/reframing-ai-levels-for-self-driving-cars-bifurcation-of-autonomy/
자율 주행 차의 수준 이해
설명하자면, 진정한 자율 주행 자동차는 AI가 자동차를 완전히 스스로 운전하고 운전 작업 중에 사람의 도움이없는 자동차입니다.
이러한 무인 차량은 레벨 4와 레벨 5로 간주되는 반면, 인간 운전자가 운전 노력을 공동 공유해야 하는 자동차는 일반적으로 레벨 2 또는 레벨 3으로 간주됩니다. 운전 작업을 공동 공유하는 자동차는 다음과 같이 설명됩니다. 반자동이며 일반적으로 ADAS(고급 운전자 지원 시스템)라고 하는 다양한 자동화된 추가 기능을 포함합니다.
레벨 5에는 아직 진정한 자율 주행 차가 없으며, 이것이 달성 될 수 있는지, 그리고 도착하는 데 걸리는 시간도 아직 알지 못합니다.
한편, 레벨 4의 노력은이 테스트가 그 자체로 허용되어야하는지에 대한 논란이 있지만 매우 좁고 선택적인 공공 도로 시험을 통해 점차 견인력을 얻으려고 노력하고 있습니다 (우리는 실험에서 모두 생사 기니피그입니다). 우리의 고속도로와 도로에서 일어나고 있습니다.
반자동 자동차에는 인간 운전자가 필요하기 때문에 이러한 유형의 자동차 채택은 기존 차량을 운전하는 것과 크게 다르지 않으므로이 주제에 대해 다루는 새로운 자체는 많지 않습니다. 잠시 후, 다음 사항이 일반적으로 적용됩니다.
반 자율 자동차의 경우 대중이 최근에 발생하고있는 혼란스러운 측면에 대해 미리 알고 있어야합니다. , 우리 모두는 운전자가 반 자율 자동차를 운전하는 동안 운전 작업에서주의를 끌 수 있다고 믿지 않도록 잘못 인도하지 않아야합니다.
레벨 2 또는 레벨 3으로 전환 할 수있는 자동화의 양에 관계없이 차량의 운전 행동에 대한 책임은 귀하에게 있습니다.
자율 주행 자동차의 원격 조종 또는 운전이 일반적으로 회피되는 이유는 여기에있는 설명을 참조하십시오. https://aitrends.com/ai-insider/remote-piloting-is-a-self-driving-car-crutch/
자율 주행 차에 대한 가짜 뉴스에주의하려면 다음 팁을 참조하십시오. https://aitrends.com/ai-insider/ai-fake-news-about-self-driving-cars/
AI 구동 시스템의 윤리적 의미는 중요합니다. http://aitrends.com/selfdrivingcars/ethically-ambiguous-self-driving-cars/
자율 주행 차와 관련하여 이탈이 정상화되는 함정에주의하십시오. https://aitrends.com/ai-insider/normalization-of-deviance-endangers-ai-self-driving-cars/
자율 주행 차 및 마인 크래프트
레벨 4 및 레벨 5 진정한 자율 주행 차량의 경우, 운전 작업에 인간 운전자가 관여하지 않습니다. 모든 탑승자는 승객이됩니다.; 티그는 AI가 운전을하고 있습니다.
에서 마인 크래프트 플레이어의 관점에서, AI가 자동차의 모든 운전을 수행하도록하는 것은 게임을하고 싶을 때 편리합니다. 마인 크래프트 운전 여행 중. 물론, 인간 운전자는 자동차 운전 중에 게임을해서는 안되며, 게임에 대해 생각조차하지 않아야합니다. 왜냐하면 그들의주의는 전적으로 안전 운전에 집중되어야하기 때문입니다. 어쨌든 인공 지능이 실제 운전을하면서 사람이 자율 주행 차 안에서 빙빙 놀면서 원하는대로 할 수 있습니다. 마인 크래프트 가족과 함께 크로스 컨트리 휴가 여행을 할 때.
자율 주행 차를 타는 동안 연결성과 대역폭을 제공하는 것 외에도 자율 주행 차의 미래를 살짝 엿볼 수있는 일부 디자인은 본질적으로 LED 스크린으로 차량의 내부 벽과 창문을 라이닝하는 것을 포함합니다. 일반적으로 외부 세계를 지워 버리고 자율 주행 차 안에서 누에 고치가 될 수 있습니다. 이것이 허용 할 수있는 Minecraft 플레이에 몰입 할 수 있다고 상상해보십시오.
자율 주행 차가 지정한 목적지에 도달하면 사무실이나 쇼핑몰에 도착할 때 완전히 몰입 한 차량에서 내리는 것이 얼마나 이상하게 보일지 상상해보십시오. 마인크래프트t 경험하고 현실 세계로 돌아옵니다.
종류의 매트릭스 확실히 순간의 유형입니다.
고려할 가치가있는 몇 가지 흥미로운 유사점은 다음과 같습니다.
ODD에 대한 자세한 내용은이 링크의 내 표시를 참조하십시오. https://www.aitrends.com/ai-insider/amalgamating-of-operational-design-domains-odds-for-ai-self-driving-cars/
오프로드 자율 주행 차 주제에 대한 자세한 내용은 다음과 같습니다. https://www.aitrends.com/ai-insider/off-roading-as-a-challenging-use-case-for-ai-autonomous-cars/
자율 주행 자동차 제조업체에 최고 안전 책임자가 있어야한다고 촉구했습니다. 여기에 특종이 있습니다. https://www.aitrends.com/ai-insider/chief-safety-officers-needed-in-ai-the-case-of-ai-self-driving-cars/
소송이 점차 자율 주행 자동차 산업의 중요한 부분이 될 것으로 예상됩니다. 여기에 대한 자세한 설명을 참조하십시오. http://aitrends.com/selfdrivingcars/self-driving-car-lawsuits-bonanza-ahead/
샌드 박스는 중요한 은유입니다
기초적인 측면부터 시작하겠습니다. 마인 크래프트 샌드 박스 비디오 게임으로 간주됩니다. 게임에 들어가면 표면적으로는 주변을 돌아 다닐 수있는 새로운 세계 또는 환경에있게됩니다. 어렸을 때 샌드 박스에서 놀았 던 것과 비슷합니다. 놀면서 재미있게 놀고, 새로운 것을 만들고, 새로운 것을 시도하고, 선택할 수 있습니다.ING 당신의 상상력과 장소에 따라 어느 정도 놀이터를 재 작업합니다.
또한 반드시 포인트를 획득하거나 승리를 시도하지 않고도 탐색 할 수 있습니다.
어떤 사람들은 이것을 게임이 아닌 게임이라고 비유합니다. 이는 전통적인 게임과 달리 승자가 될 필요가없고 "패자"가되는 것에 대한 큰 두려움이 없다는 것을 암시합니다 (잘 설명하기 위해 건강과 관련된 측면이 있습니다. 그리고 거미와 좀비와 같은 다양한 적대적인 생물의 잠재적 인 위협,하지만 대체로 더 스트레스가 많은 게임 에서처럼 당황하지 않습니다).
서바이벌 모드, 크리에이티브 모드, 어드벤처 모드 등 다양한 게임 모드를 선택할 수 있습니다. 이것이 바로 주위를 돌아 다니는 유휴 플레이어에서 대신 최고 수준의 플레이어가되기 위해 노력하고 탐색 및 성공에있어 귀하의 재능과 다재다능 함으로 유명해지기로 결정하는 것을 허용하는 것입니다. 마인 크래프트 경쟁이 치열한 스포츠 방식으로.
다른 맥락에서 샌드 박스 개념을 다시 살펴 보겠습니다.
자율 주행 차와 그 목적에 대해 생각할 때 핵심 기능은 운전 여행을 안전하게 수행하는 것입니다. AI 구동 시스템은 점수를 얻거나 특히 무언가에서이기려고하지 않습니다.
인간 운전자는 때로 자동차를 운전하는 스포츠를 다른 자동차를 능가하고 도로 속도를 낮추고 빨간 신호등을 돌진하여 시계를 이기기 위해 필사적으로 노력하는 스포츠라고 생각합니다. 자율 주행 차에 대한 가정은 완전히 합법적 인 방식으로 운전하고 도로 규칙을 준수하고 시민 운전자가되어 합법적으로 운전할 것이라는 가정입니다.
그런 의미에서 자율 주행 차는 도로 인프라의 샌드 박스에 있으며 A 지점에서 B 지점으로가는 길을 찾으려고합니다. 승객은 자율 주행 차에 탑승하여 목적지를 제공하고 AI 운전 시스템은 차량이 목적지에 안전하게 도달하는지 확인합니다. 일반적으로이를 수행하는 경주는 없습니다. 물론 자율 주행 차는 적시에 진행해야하고, 어리석게 굴지 말아야합니다. 교통 사고 나 다른 방법으로 방해가되는 일을했습니다.
나는 우리가 결국 스포츠 경기의 실제 경주장에서 자율 주행 차를 목격하게 될 것이라고 예측했다. 따라서 오늘날의 온화한 자율 주행 자동차는 AI 기반로드 웨이 스피드 스터 (폐쇄 트랙에서)를 운전하는 가늘고 평균적인 경주가 될 것이며, 운전 중에 "놀이"할 수있는 범위를 보여줍니다 (I 다톤 차량을 운전하는 것은 확실히 가볍게 받아 들여서는 안되며 매우 심각하고 치명적일 수 있으므로 "놀이"라는 단어를 신중하게 사용하십시오.
XNUMX 인칭 관점
내부 동안 마인 크래프트 플레이어로서 게임에서, 당신은 일반적으로 샌드 박스 환경에서 걷거나, 걷거나, 수영하거나 다른 방식으로 돌아 다니는 캐릭터에 거주하고 있습니다. 당신은 캐릭터를 변경하고 또한 적용하여 모양을 변경할 수 있습니다 c캐릭터의 "스킨"또는 커버링을 사용합니다.
일반적으로 XNUMX 인칭 모드로 환경을 봅니다. 즉, 마치 숲이 우거진 지역이나 일종의 공원 주변을 걷는 것처럼 주변 환경을 볼 수 있습니다. 당신은 앞에 나무와 덤불을 봅니다. 아마도 오른쪽에 작은 호수가있을 것입니다. 집이나 오두막 같은 것을 지을 때 팔다리가 곡괭이, 삽, 가위 등과 같은 물건을 집는 것을 지켜보고 있습니다.
대부분의 경우 XNUMX 인칭 모드에있는 것이 비교적 일반적이지만 편재하고 멀리서 자신을 볼 수있는 것처럼 XNUMX 인칭 시점으로 전환 할 수 있습니다.
이것이 자율 주행 차와 어떤 관련이 있는지 봅시다.
AI 주행 시스템은 비디오 카메라, 레이더, LIDAR, 초음파 장치, 열 화상 장치 등을 포함하여 자율 주행 차에 장착되거나 장착되는 다양한 센서를 사용합니다. 이들은 AI의 눈과 귀와 유사하며 운전 장면에 대한 데이터를 제공합니다. 센서에서 수집 된 데이터를 검사하여 AI는 근처의 자동차가 어디에 있는지, 보행자가 서있는 위치 등을 파악하려고합니다.
이 관찰 일반적으로 XNUMX 인칭 기준으로 수행됩니다. 마치 AI가 자율 주행 차 한가운데 서서 바깥을 바라 보는 것과 같다. 이 데이터는 자율 주행 차 주변에 무엇이 있는지 보여줍니다. 이러한 관점에서 내부 용어는 자율 주행 자동차를 에고 차량 (세계의 나머지 부분이 발산하는 차량의 관점에서 의미하는 "자아"라는 단어)으로 지칭하는 것입니다. 차량이 이동함에 따라 AI는 자율 주행 차에서 바깥 쪽을 바라 보는 것을 기반으로 주변을 재조정합니다.
물론 인간 운전자는 운전 장면에 대해 동일한 종류의 XNUMX 인칭 평가를 수행합니다. 당신은 당신의 눈이 앞을 내다보고 차량 앞에 무엇이 있는지 봅니다. 당신은 당신의 뒤에 무엇이 있는지보기 위해 어깨 너머로 봅니다. 계속해서, 당신은 당신이있는 곳과 당신이있는 곳과 관련된 모든 것이 존재하는 곳을 기준으로 세상을 계산하고 있습니다.
마음의 눈으로 자동차를 운전하는 동안 XNUMX 인칭 시점으로 전환 할 수 있습니다. 예를 들어, 차가 모퉁이에서 회전 할 때 길 모퉁이에 서있는 보행자가보고있는 것을 상상할 수 있습니다. 그들은 아마도 당신을 운전대에서보고 당신의 차가 단단히 회전하는 것을 지켜 봅니다. 나는 우리 대부분이 운전하는 동안 많은 XNUMX 인칭 관점 사고를하지 않는다고 감히 말할 수있다. 비록 그것이 때때로 확실히 마음을 가로 지르지 만 말이다.
자율 주행 차의 경우 미래에는 여러 가지 방법으로 2 인칭 관점을 수행 할 수있는 능력이 추가 될 것입니다. 하나는 자율 주행 차가 VXNUMXV (vehicle-to-vehicle) 전자 통신을 통해 서로 통신한다는 것입니다. 이를 통해 한 자율 주행 자동차가 근처의 다른 자율 주행 자동차에 메시지를 보낼 수 있으며, 아마도 도로 한가운데 앞쪽에 이물질이 있음을 경고 할 수 있습니다. 이 메시지를받는 다른 AI 구동 시스템은 파편을 경계해야합니다.
동일한 V2V는 다른 AI 구동 시스템에 대한 2 인칭 관점을 다소 제공 할 수 있습니다. 자율 주행 차가 전방에있는 자율 주행 차에 자전거가 리어 범퍼에 장착되어 있고 자전거가 제대로 묶이지 않아 떨어질 준비가 된 것을 관찰한다고 가정 해 보겠습니다. 이 후행 차량의 AI 구동 시스템은 전방 자율 주행 차에 VXNUMXV를 전송하고 상황이 잘못되었음을 알릴 수 있습니다. 그것은 XNUMX 인칭 관점을 구성 할 수있는 것과 비슷할 것입니다.
XNUMX 인칭의 경우에는 예상되는 드론 사용이 더욱 중요합니다.
자율 주행 차에는 드론이 함께 제공 될 가능성이 높습니다. 운전 중 AI는 드론을 발사 할 수 있습니다. 이 드론은 앞으로 몇 마일 더 멀리 날아가 교통 상황을 파악할 수 있습니다. 드론을 사용하여 AI는 원하는 목적지에 도달하기위한 신중한 경로가 무엇인지 알아낼 수 있습니다.
그것은 블록 세계입니다
처음 보는 사람들에게 가장 놀라운 측면 중 하나는 마인 크래프트 레고와 같은 블록 또는 비교적 단순한 3D 컴퓨터 생성 객체의 개념에서와 같이 주로 블록으로 구성된다는 것입니다 (이 블록은 환경의 초석으로 간주되고 여러 가지 방식으로 가단성이 있으며 함께 구성되어 전체 구조를 만들고 등).
블록 사용에 놀란 이유는 오늘날의 초 고화질 그래픽과 가장 저렴한 컴퓨터조차도 사실적인 장면을 묘사 할 수 있다는 점에서,이 세계적으로 유명한 게임이 블록의 원시적 요소를 사용하는 측면은 구식과 같고 현대 비디오 또는 온라인 게임을하는 구식 방식입니다.
컴퓨터 시뮬레이션 세계를 현실 세계처럼 보이게 할 수있는 부드러운 그래픽이 사람들이 기꺼이 참여하고 싶어하는 시대에 블록 기반 게임이 어떻게 인기를 끌 수 있을까요?
애니메이션 동물의 머리카락을 실제처럼 움직일 수있는 컴퓨터 그래픽 소프트웨어를 일반적으로 완성한 사람들의 모든 노력을 생각해보십시오. 또는 가짜 새가 하늘 주위를 펄럭 일 수 있습니다. 그러면 맹세 할 것입니다. 진짜 매 또는 독수리였습니다.
그리고 아직, 마인 크래프트 블록을 사용하고 있습니다. 이것이 무엇을 만드는지 주장 할 수 있습니다. 마인 크래프트 이렇게 대중적.
게임이 모든 실제 물리적 특성에서 실제 환경을 묘사하려고 시도했다면 더 이상 놀이터 나 샌드 박스에있는 것처럼 느껴지지 않을 것입니다. 그 모든 방해가되는 현실 세계의 물건들은 당신이 판타지 랜드 분위기에 빠져들지 못하게 막을 것입니다. 블록도 어린 시절의 즉각적인 선구자이며 어떤 종류의 샌드 박스에서 마음대로 플레이 할 수 있습니다.
철학적 영역으로 너무 멀리 들어가기 전에 자율 주행 차의 측면으로 돌아가 보겠습니다.
앞서 AI 구동 시스템이 일련의 센서에 의존한다고 언급했습니다. 이러한 센서는 데이터를 수집하고 있으며 AI는 데이터를 분석하여 원시 데이터를 운전 장면에 대해 이해할 수있는 것으로 바꿔야합니다. 예를 들어, 전방 카메라로 캡처 한 시각적 이미지는 자율 주행 차 바로 앞에 큰 물체가 있음을 나타낼 수 있습니다.
이 물체는 무엇입니까? 개체는 무엇을하고 있습니까?
AI 소프트웨어는 다양한 알고리즘과 잠재적으로 머신 러닝 (컴퓨터 패턴 매칭 용량)을 사용하여 물체를 자동차로 분류합니다. 이 확인 된 차는 자율 주행 차보다 앞서 있습니다. 센서의 여러 판독 값에 따르면 자율 주행 차보다 앞선이 차는 시속 35 마일의 속도로 움직이고 있습니다.
주변을 추적하기 위해 대부분의 AI 운전 시스템에는 운전 여행 중에 제작되고 유지되는 일종의 특수 내부 데이터베이스 또는 가상 세계가 있습니다.
이 가상 세계는 자율 주행 차보다 앞에 차가 있음을 나타낼 수 있습니다. 이 식별 된 자동차는 자동차로 표시되고 자율 주행 자동차 앞에있는 것으로 간주됩니다. 또한,이 차라는 물체는 시속 35 마일의 기존 속도로 앞으로 나아가고있는 것으로 표시됩니다. 자율 주행 차보다 앞서있는 차 자체의 사진을 가질 필요가 없다는 사실을 깨달으십시오. 적어도 가상 세계에서는 필요하지 않습니다. 대신, 가상 세계에는 지금까지 식별 된 특성과 함께 객체의 표시가 있습니다.
이 자율 주행 차 가상 세계의 목적은 무엇일까요?
AI 구동 시스템이 전방에 우회전해야한다고 가정합니다. 가상 세계를 통해 AI는 내부적으로 계산 된지도를 제작하거나 가상 객체를 기존에 제공된지도에 오버레이하고 자율 주행 자동차가 우회전을하기 위해 어떤 조치를 취해야하는지 파악해야합니다. 도로가 단일 차선 인 경우, 자율 주행 차보다 앞선 다른 차는 우회전을하는시기와 방법을 계산할 때 고려해야합니다.
그래서 뭐?
이 가상 세계는 블록의 세계와 비슷합니다.
예, AI 구동 시스템은 일종의 블록 세계를 사용하여 실제 세계를 추적합니다. 도로 옆에있는 주택은 블록 세계에서 주택으로 표시되어 있지만 사진을 찍을 필요가 없으며 여러 세부 사항 (집이 XNUMX 층인지 XNUMX 층인지 여부 등)을 추적 할 필요가 없습니다. 차량 운전 중에는별로 중요하지 않습니다).
아이러니하게도 Minecraft는 블록 세계를 사용하여 현실 세계에서 벗어나고 AI 구동 시스템은 블록 세계를 사용하여 현실 세계를 빠르고 쉽게 추적합니다.
마음을 날려.
결론
자율 주행 차와 자율 주행 차간에 만들 수있는 추가 유사점은 상당히 많습니다. 마인 크래프트 (이게 독자들의 관심을 불러 일으키면 더 많이 할 것입니다).
이 스타터 목록은 당신이 그들이 어떻게 비교되는지를 볼 수 있도록 간단한 일견을 제공하기를 바랍니다.
하나는 연주함으로써 말할 수 있습니다. 마인 크래프트, 당신은 간접적으로 자율 주행 자동차에 대해 배울 준비를하고 있습니다. 사실, 아마도 아이들은 마인 크래프트 오늘은 AI 기반의 진정한 자율 주행 자동차의 발전을 더욱 발전시킬 AI 개발자 및 엔지니어로 성장할 것입니다.
예, 당신은 이미 그것을 상상할 수 있습니다. 오늘날의 젊은이들은 매우 다재다능한 레드 스톤의 기초에서 자율 주행 자동차를 뚫고 나올 것입니다. 마인 크래프트 내부자 quip, 기뻐요).
Copyright 2021 Dr. Lance Eliot. 티그의 콘텐츠는 원래 AI Trends에 게시되었습니다.
[에드. 참고 : 자율 주행 자동차의 출현에 대한 엘리엇 박사의 지속적인 비즈니스 분석에 대한 독자의 관심은 온라인 포브스 칼럼을 참조하십시오. https://forbes.com/sites/lanceeliot/]
http://ai-selfdriving-cars.libsyn.com/website
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출처 : https://www.aitrends.com/ai-insider/autonomous-cars-and-minecraft-have-this-in-common/
