Bởi Lance Eliot, Người trong cuộc Xu hướng AI

Tôi nên kiện! Đó là những gì bạn bè tôi bảo tôi làm.

Họ đang xem xét thiệt hại ở chắn bùn bên phải và lốp trước bên phải của xe tôi. Tôi đang vô tình lái xe trên một con phố ở trung tâm thành phố Los Angeles và gặp phải một ổ gà lớn. Tôi đã thực hiện giới hạn tốc độ cho phép và không lái xe liều lĩnh.

Khi tôi rẽ vào một góc cua, một ổ gà bất ngờ xuất hiện ngay sau khi rẽ, và phía bên phải xe của tôi chắc chắn sẽ lao vào vết nứt nhựa đường.

Tôi đoán là tôi đã đi tương đối chậm khi rẽ và đối với tôi, dường như tốc độ thấp như vậy sẽ khiến việc va vào ổ gà không thành vấn đề.

Tuy nhiên, có tiếng nổ lớn và tiếng cào khi tôi va vào ổ gà. Tôi nhanh chóng tấp vào lề đường để kiểm tra nhanh chiếc xe của mình. Chắn bùn đã bị bong tróc và hơi cong. Chiếc lốp có vẻ còn nguyên vẹn nhưng bây giờ có một vết lồi lõm kỳ lạ giống như củ hành trên bề mặt cao su.

Chắc chắn, tôi không phải là người đầu tiên thấy mình trở thành nạn nhân của ổ gà đặc biệt này.

Con phố cụ thể này rất nổi tiếng vì nó dẫn bạn đến đoạn đường nối của Xa lộ Cao tốc Harbor. Thông thường, mỗi ngày, nhân viên văn phòng ở trung tâm thành phố LA sẽ đi theo con đường này vào buổi tối sau giờ làm việc để lên xa lộ và về nhà. Tôi cá rằng có rất nhiều tài xế đã đâm vào ổ gà đó. Có lẽ tôi nên khởi kiện tập thể thay vì chỉ tự mình khởi kiện!

Ổ gà trong tâm trí

Những ổ gà như con quái vật này có xu hướng trở nên tồi tệ hơn theo thời gian. Ngày càng có nhiều ô tô rơi vào, đâm hoặc lăn qua, tất cả đều khiến hố ngày càng rộng và sâu.

Tôi không nói rằng đây là một trong những sinh vật quái dị như vực thẳm khổng lồ dường như nuốt chửng toàn bộ ô tô. Phải thừa nhận rằng ổ gà này vẫn còn ở giai đoạn sơ khai. Tuy nhiên, dù bạn muốn mô tả nó như thế nào đi nữa, cái hố đó tương đối nguy hiểm và đã cắn nát xe của tôi.

Tôi khá lo lắng khi va phải ổ gà.

Sau đó, tôi tự hỏi liệu những người lái xe khác có thể mất kiểm soát xe hoặc giật mình đến mức có thể lái xe điên cuồng sau khi tông vào ổ gà hay không. Tôi quan sát một lúc để xem những người lái xe khác đã làm gì, và nhìn chung hầu hết họ đều có vẻ thích thú khi sải bước và va chạm mạnh vào ổ gà. Chắc hẳn họ đã từng trải qua ổ gà này trước đây, hoặc có lẽ đã gặp quá nhiều ổ gà trên khắp khu vực Nam California đến mức không muốn đánh vào ổ gà nữa.

Có một số tài xế đã tông vào ổ gà và chắc chắn có vẻ như suýt mất lái trong giây lát. Họ rẽ về phía lề đường chỉ cách cái hố vài bước chân. Tôi cho rằng có thể nếu một người đi bộ tình cờ đứng đúng vị trí đó trên vỉa hè, có lẽ ngay bên lề đường, có thể đang đợi để đi thang máy dùng chung, họ có thể đã gặp nguy hiểm.

Chắc hẳn phải có một người lái xe nào đó thực sự bị sốc khi lao vào ổ gà, mặc dù khả năng này không xa vời như bạn nghĩ. Có rất nhiều người lái xe ở Los Angeles mà tôi dám nói có lẽ không nên có bằng lái xe vì họ dường như lái xe mà không có bất kỳ sự cẩn thận nào hoặc lái xe như một con chuột sợ hãi lao thẳng về phía trước một chút. Một thiếu niên mới tập lái xe có thể bị bất ngờ khi đâm vào hố và có thể mất kiểm soát xe. Ngoài ô tô, tôi còn tính đến tác động của việc người đi xe máy đâm vào ổ gà và ý nghĩ đó khiến tôi rùng mình.

Một số bạn có thể nghĩ rằng tôi đã không chú ý đúng mức đến đường đi và nếu tôi cảnh giác hơn thì tôi đã nhìn thấy ổ gà trước khi lao vào nó. Tôi muốn tranh luận quan điểm đó với bạn. Tôi quay lại góc cua và lái xe rẽ lại, muốn xem liệu có khả thi để nhìn thấy ổ gà trước khi rẽ hay không. Tôi cho rằng tôi đang cố gắng thu thập bằng chứng để khởi kiện, hoặc ít nhất là để có thể giải thích cho bạn bè lý do tại sao tôi “ngu ngốc” đâm vào ổ gà.

Ở chỗ rẽ, có quá nhiều vật thể khác ở gần nên không thể nhìn rõ con đường phía sau góc đường. Có một vòi cứu hỏa gần góc. Có một chỗ dành cho người đi bộ. Có một biển báo về thời điểm bạn có thể đỗ xe trên con phố đó. Có một tấm biển chỉ tên đường. Nhìn chung, ngay cả khi bạn biết tìm ổ gà, nó vẫn bị che khuất bởi các vật thể khác ở góc.

Khi rẽ, bạn sẽ chỉ có một tích tắc để nhìn thấy ổ gà. Tôi ước tính rằng bạn sẽ cần phải bò ở tốc độ thấp nhất có thể của một chiếc ô tô để có đủ thời gian nhận thấy ổ gà trước tiên và sau đó thực hiện động tác né tránh. Chúng ta cũng hãy nhớ rằng nếu bạn nhìn thấy ổ gà một cách kỳ diệu kịp thời để thực hiện động tác né tránh, bạn sẽ thực hiện thao tác nào?

Nếu bạn cố gắng đánh lái rộng sang bên trái quanh ổ gà, sẽ có nguy cơ tông vào một chiếc xe khác đang đi trên đường. Nếu đi bên trái là không khôn ngoan thì đi bên phải cũng không khôn ngoan hoặc tệ hơn. Không có đủ chỗ để cố gắng đi sang bên phải ổ gà, cuối cùng bạn sẽ phải lái xe vào lề đường. Bạn có thể cố gắng len lỏi trực tiếp qua ổ gà, đặt lốp bên phải của bạn ngay bên phải ổ gà, đảm bảo giữ lốp trong rãnh cạnh lề đường và không lao lên lề đường. Đây là một cách tiếp cận khá khéo léo và lẽ ra phải thực hiện một số bước chuẩn bị nâng cao để có được đúng khoảnh khắc vị trí trước khi đến lỗ.

Nói chung, tôi sẽ nói rằng cách tiếp cận “an toàn nhất” là cứ tiếp tục cắn đạn và đâm vào ổ gà, giả sử rằng bạn không được báo trước về sự hiện diện của nó. Đánh vào ổ gà và đảm bảo giữ quyền kiểm soát xe của bạn dường như là một cách tiếp cận ít rủi ro hơn so với các lựa chọn thay thế khác. Cố gắng phanh ngay khi bạn gặp ổ gà cũng là một khả năng khác, nhưng tôi cá rằng một chiếc ô tô phía sau cũng đang rẽ tương tự sẽ có khả năng tông vào phía sau xe của bạn. Tôi nhận ra rằng bạn có thể nói rằng đó là lỗi của họ, và tôi cũng có quan điểm đó, mặc dù tôi thà mạo hiểm làm hỏng hệ thống treo hoặc lốp xe của mình còn hơn là bị một chiếc xe khác tông từ phía sau và có thể bị đòn roi.

Đối với những người trong thời đại siêu kỹ thuật số, bạn có thể đang la mắng tôi và kêu ca rằng tôi nên sử dụng một ứng dụng giao thông trên điện thoại thông minh của mình để có thể cảnh báo tôi về ổ gà.

Thật vậy, có một số ứng dụng liên quan đến giao thông hoặc đường bộ cho phép phương pháp tiếp cận nguồn lực cộng đồng để theo dõi cơ sở hạ tầng đường bộ đang xuống cấp. Những người sử dụng ứng dụng này có thể đánh dấu các điểm có ổ gà và những khó khăn khác trên đường. Những người khác sử dụng ứng dụng sau đó có thể được cảnh báo trước.

Có một số ứng dụng cũng cho phép truyền mục đã đăng tới đội sửa chữa đường bộ địa phương.

Tất nhiên, không phải đội sửa chữa đường bộ sẽ ngay lập tức xuất hiện và sửa chữa lỗ hổng hoặc các vấn đề khác trên đường. Tỷ lệ cược là họ có hàng trăm hoặc có thể hàng nghìn loại vấn đề đường bộ được báo cáo như vậy. Họ cần ưu tiên những việc họ đang làm. Phải mất thời gian để đội thợ có mặt và thực hiện việc sửa chữa. Có lẽ, những nhược điểm tồi tệ nhất trên đường có nguy cơ cao nhất đối với người lái xe và người đi bộ đang được ưu tiên cao hơn so với các loại vấn đề đường bộ khó chịu nhưng không phải là “sát thủ” khác.

Một mối lo ngại được bày tỏ bởi những người nghiên cứu cơ sở hạ tầng đường bộ đang xuống cấp của chúng ta là chúng ta dường như đang sa lầy trong một chế độ liên tục phải sửa chữa nhanh chóng. Cách tiếp cận sửa chữa và quên đi này bị bác bỏ bởi thực tế là thường thì việc sửa chữa được thực hiện chỉ kéo dài trong một thời gian ngắn. Đối với ổ gà ở góc đường, giả sử một đội sửa chữa đổ một ít nhựa đường mới vào. Nó có thể lấp đầy lỗ hổng trong một khoảng thời gian ngắn. Trong khi đó, ô tô tiếp tục lăn qua miếng vá và ổ gà có khả năng sẽ tái sinh. Chắc chắn rồi, ổ gà có thể lại trở thành một con quái vật và chu kỳ đến để thực hiện một cách khắc phục nhanh khác sẽ lặp lại.

Hiệp hội Kỹ sư Xây dựng Hoa Kỳ gần đây đã công bố một báo cáo cho biết có khoảng 57% đường ở Los Angeles có thể được đánh giá ở tình trạng kém. Với tình trạng tồi tệ, họ khẳng định rằng những con đường đó đang xuống cấp đáng kể, thấp hơn nhiều so với tiêu chuẩn đường bộ và có nguy cơ hư hỏng tổng thể rất cao. Trong chuyến đi làm kéo dài từ một đến hai giờ hàng ngày của tôi ở Nam California, tôi hoàn toàn đồng ý rằng dường như ít nhất một nửa số con đường ở đây đang ở tình trạng tồi tệ. Có lẽ nhiều hơn nữa. Có lẽ nhiều hơn nữa.

Những người trong số các bạn không ở California có lẽ không đặc biệt thông cảm với hoàn cảnh đường bộ của chúng tôi ở chỗ bạn có thể gặp phải điều gì đó đang xảy ra ở nơi bạn sống có tình trạng khó xử trên đường tương tự, có lẽ còn tệ hơn cả đường của chúng tôi. Đây là một con số lớn đối với bạn: 4.6 nghìn tỷ đô la. Đó là mức mà Hiệp hội Kỹ sư Xây dựng Hoa Kỳ ước tính là mức giá tích lũy cần thiết để biến cơ sở hạ tầng giao thông vận tải của Hoa Kỳ đạt mức trên trung bình (hiện tại, họ nói rằng Hoa Kỳ có thể là D+).

Câu chuyện của tôi về ổ gà thực sự là một mô hình thu nhỏ của cơ sở hạ tầng đường bộ tổng thể của chúng ta. Chúng ta có rất nhiều cơ sở hạ tầng đang sụp đổ xung quanh chúng ta. Chúng ta phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng để đi làm, đi đến cửa hàng và sinh hoạt. Cơ sở hạ tầng đang xuống cấp và hao mòn. Những nỗ lực khắc phục nhanh chóng chỉ có tác dụng giữ mọi thứ nguyên vẹn trong giây lát. Người ta có thể cho rằng những cách sửa chữa nhanh chóng đó cuối cùng sẽ che giấu những vấn đề bao quát và do đó chúng ta đang tự lừa dối mình bằng cách thực hiện những cách sửa chữa nhanh chóng.

Nền kinh tế của chúng ta phụ thuộc vào khả năng lái xe trên đường. Người ta có thể nói rằng xã hội của chúng ta phụ thuộc vào khả năng lái xe trên đường của chúng ta. Cơ sở hạ tầng đường bộ phức tạp và đan xen là bản chất của cách chúng ta sống.

Thật dễ dàng để coi nó là đương nhiên.

Khi tôi nói với mọi người rằng chúng ta cần phải làm gì đó với con đường của mình, tôi thường ngáp và được bảo rằng tất cả chúng ta chỉ cần ngừng than vãn (tuy nhiên, một khi chính họ đã đâm phải ổ gà và cảm thấy “đau đớn” vì những con đường ngày càng tồi tệ của chúng ta, họ đột nhiên chuyển sang làm điều gì đó về cơ sở hạ tầng!). Khi tôi nói với mọi người về số tiền gần 5 nghìn tỷ đô la cần đầu tư vào cơ sở hạ tầng của chúng ta để duy trì hoạt động và hy vọng củng cố nó, con số khổng lồ đến mức hầu hết mọi người không thể hiểu được số tiền đó là bao nhiêu.

Xe tự hành và cơ sở hạ tầng tồi tệ

Điều này có liên quan gì với những chiếc xe tự lái không người lái AI?

Tại Viện xe tự lái AI điều khiển học, chúng tôi đang phát triển phần mềm AI cho xe tự lái. Một khía cạnh liên quan đến việc đảm bảo rằng AI có thể xử lý việc lái xe trên những con đường gồ ghề và đối phó với cơ sở hạ tầng đường bộ đang xuống cấp của chúng ta.

Cho phép tôi giải thích.

Trước tiên, tôi muốn làm rõ và giới thiệu khái niệm rằng có nhiều cấp độ khác nhau của ô tô tự lái AI. Cấp cao nhất được coi là Cấp 5. Xe tự lái Cấp 5 là xe do AI điều khiển và không có người lái xe tham gia. Đối với thiết kế ô tô tự lái Cấp độ 5, các nhà sản xuất ô tô thậm chí còn loại bỏ bàn đạp ga, bàn đạp phanh và vô lăng, vì đó là những bộ phận được sử dụng bởi người lái xe. Xe tự lái Cấp độ 5 không do con người điều khiển và cũng không có kỳ vọng rằng người lái xe sẽ có mặt trong xe tự lái. Tất cả đều nằm trên vai của AI để điều khiển ô tô.

Đối với xe ô tô tự lái dưới Cấp độ 5 và Cấp độ 4, trên xe phải có người lái xe. Người lái xe hiện được coi là bên chịu trách nhiệm cho các hành vi của chiếc xe. AI và người lái xe con người đang đồng chia sẻ nhiệm vụ lái xe. Bất chấp sự đồng chia sẻ này, con người vẫn phải hoàn toàn đắm chìm vào nhiệm vụ lái xe và sẵn sàng mọi lúc để thực hiện nhiệm vụ lái xe. Tôi đã nhiều lần cảnh báo về sự nguy hiểm của thỏa thuận đồng chia sẻ này và dự đoán nó sẽ tạo ra nhiều kết quả không tốt.

Đối với khuôn khổ chung của tôi về xe tự lái AI, xem bài viết của tôi: https://aitrends.com/selfdrivingcars/framework-ai-self-driving-driverless-cars-big-picture/

Đối với các cấp độ của xe tự lái, xem bài viết của tôi: https://aitrends.com/selfdrivingcars/richter-scale-levels-self-driving-cars/

Để biết lý do tại sao những chiếc xe tự lái AI Cấp 5 giống như một chiếc xe lửa, xem bài viết của tôi: https://aitrends.com/selfdrivingcars/self-driving-car-mother-ai-projects-moonshot/

Đối với những nguy hiểm của việc chia sẻ nhiệm vụ lái xe, xem bài viết của tôi: https://aitrends.com/selfdrivingcars/human-back-up-drivers-for-ai-self-driving-cars/

Hãy tập trung vào đây vào chiếc xe tự lái cấp 5 thực sự. Phần lớn các ý kiến áp dụng cho những chiếc xe tự lái cấp 5 ít hơn, nhưng chiếc xe tự lái AI hoàn toàn tự động sẽ nhận được sự chú ý nhiều nhất trong cuộc thảo luận này.

Dưới đây là các bước thông thường liên quan đến nhiệm vụ lái xe AI:

• Thu thập và giải thích dữ liệu cảm biến
• Cảm biến nhiệt hạch
• Cập nhật mô hình thế giới ảo
• Lập kế hoạch hành động AI
• Điều khiển xe ban hành lệnh

Một khía cạnh quan trọng khác của ô tô tự lái AI là chúng sẽ lái trên đường của chúng ta giữa những chiếc ô tô do con người điều khiển. Có một số chuyên gia nghiên cứu về ô tô tự lái AI liên tục đề cập đến một thế giới Utopian, trong đó chỉ có ô tô tự lái AI trên đường công cộng. Hiện tại có khoảng hơn 250 triệu ô tô thông thường chỉ tính riêng ở Hoa Kỳ và những chiếc ô tô đó sẽ không biến mất một cách kỳ diệu hoặc trở thành ô tô tự lái AI cấp độ 5 thực sự trong một đêm.

Thật vậy, việc sử dụng xe hơi do con người điều khiển sẽ tồn tại trong nhiều năm, có thể là nhiều thập kỷ và sự ra đời của những chiếc xe tự lái AI sẽ xảy ra trong khi vẫn còn những chiếc xe do con người điều khiển trên đường. Đây là một điểm rất quan trọng vì điều này có nghĩa là AI của những chiếc xe tự lái cần phải có khả năng cạnh tranh với không chỉ những chiếc xe tự lái AI khác, mà còn cả những chiếc xe tự lái. Thật dễ dàng để hình dung một thế giới đơn giản và khá phi thực tế, trong đó tất cả các xe tự lái AI đang tương tác với nhau một cách lịch sự và là dân sự về các tương tác trên đường. Đó không phải là điều sẽ xảy ra trong tương lai gần. Xe hơi tự lái AI và xe hơi do con người điều khiển sẽ cần để có thể đối phó với nhau.

Đối với bài viết của tôi về sự hội tụ lớn đã đưa chúng ta đến thời điểm này, xem: https://aitrends.com/selfdrivingcars/grand-convergence-explains-rise-self-driving-cars/

Xem bài viết của tôi về những tình huống khó xử về đạo đức đối với những chiếc xe tự lái AI: https://aitrends.com/selfdrivingcars/ethically-ambiguous-self-driving-cars/

Để biết các quy định tiềm năng về xe tự lái AI, hãy xem bài viết của tôi: https://aitrends.com/selfdrivingcars/assessing-federal-regulations-self-driving-cars-house-bill-passed/

Để biết dự đoán của tôi về xe tự lái AI trong những năm 2020, 2030 và 2040, hãy xem bài viết của tôi: https://aitrends.com/selfdrivingcars/gen-z-and-the-fate-of-ai-self-driving-cars/

Quay trở lại chủ đề cơ sở hạ tầng giao thông đang đổ nát của chúng ta, hãy xem xét tình huống này có thể gây ra những tác động gì đối với xe tự lái AI, cùng với việc cân nhắc về tương lai của cơ sở hạ tầng được đóng khung trong bối cảnh đầy hy vọng và khả năng ra đời của xe tự lái AI ô tô.

Cơ sở hạ tầng đổ nát

Chúng ta sẽ bắt đầu với giả định rằng trong tương lai gần, đường sá sẽ tiếp tục xuống cấp và đó sẽ là một thực tế đáng buồn và không thể tránh khỏi của cuộc sống.

Vì vậy, các nhà phát triển AI nên làm gì đối với AI dành cho xe tự lái? Một số nhà phát triển AI nói với tôi rằng họ không cần phải làm gì đặc biệt cả. Đường là đường. Tốt hay xấu, có lẽ không cần phải quan tâm. Theo cuốn sách của họ, chỉ cần tập trung vào việc AI có thể lái ô tô là đủ.

Tôi có xu hướng không đồng ý với cách tiếp cận trực tiếp của họ.

Chúng tôi tin rằng AI phải được chuẩn bị đặc biệt cho cơ sở hạ tầng tồi tệ, có ổ gà, hố, vết nứt, mảnh vụn và các vạch sơn trên đường sẽ bị mờ hoặc biến mất và các biển báo đường phố có thể bị che khuất hoặc mất tích. , v.v. Đây đều là những hậu quả tiềm tàng và không thể tránh khỏi nếu Hercules không làm gì đó để cải thiện cơ sở hạ tầng.

Một khía cạnh thu hút sự chú ý của các nhà phát triển AI dường như không tin vào việc quan tâm đến cơ sở hạ tầng không phù hợp liên quan đến việc tôi đề cập đến sự mờ nhạt hoặc biến mất của các vạch kẻ làn đường và vạch phân làn. Điều này khiến các nhà phát triển AI đột nhiên chú ý. Lý do khiến họ chú ý là vì nhiều người trong số họ đang sử dụng kỹ thuật điều hướng cổ điển hiện nay là quan sát các vạch kẻ làn đường và vạch làn đường để biết AI sẽ định vị xe tự lái ở đâu.

Hệ thống AI sử dụng các cảm biến camera để thử và phát hiện vị trí của các điểm đánh dấu làn đường và vạch làn đường đó. Sau đó, khi được phát hiện như vậy, AI sẽ hướng dẫn các bộ điều khiển của xe tự lái đi trong các vạch đó khi di chuyển trên một làn đường và cũng nhằm mục đích chuyển làn. Điều cần thiết là phương pháp tiếp cận AI này phải có sẵn các vạch kẻ đường tương đối rõ ràng và rõ ràng. Nếu không có vạch kẻ làn đường, hệ thống AI gần như không thể phân biệt đâu là làn đường và nơi nào để giữ xe tự lái khi di chuyển trên đường.

Tất nhiên, người lái xe cũng phụ thuộc vào vạch kẻ làn đường và vạch phân làn, nhưng họ cũng có thể xử lý rất nhiều sự mơ hồ khi các chỉ báo làn đường mỏng hoặc không liên tục. Con người chúng ta dường như có khả năng đánh giá trong đầu một làn đường có thể hoặc phải ở đâu, ngay cả khi bản thân làn đường đó không nổi bật hoặc đã biến mất theo một con đường được đánh dấu. Đó là con người chúng ta tốt như thế nào. Chắc chắn, tôi nhận ra rằng một số người thực sự bối rối trong những trường hợp như vậy và họ có thể len ​​lỏi hoặc đi vào làn đường giả định của người khác, nhưng nhìn chung những người lái xe có năng lực nhất có thể xử lý sự mơ hồ này khi nó xảy ra.

Vì vậy, vấn đề là kỹ thuật AI truyền thống dựa vào vạch kẻ làn đường và vạch phân làn rõ ràng có thể bị suy yếu khi đường đi trở nên tồi tệ hơn. Điều quan trọng là phải nâng cấp AI để tinh vi hơn trong việc xác định vị trí làn đường. Nếu chúng ta không tăng cường AI cho việc này, thì hy vọng được ca ngợi về việc có ít tử vong hơn do sự ra đời của xe tự lái AI sẽ bị đặt dấu hỏi nhiều hơn.

Để xem bài viết của tôi về chủ đề không có trường hợp tử vong nào, hãy xem: https://aitrends.com/selfdrivingcars/self-driving-cars-zero-fatalities-zero-chance/

Để biết sự nguy hiểm của các phương pháp tiếp cận AI của người thổi sáo đơn giản, hãy xem bài viết của tôi: https://aitrends.com/selfdrivingcars/pied-piper-approach-car-following-self-driving-cars/

Điều quan trọng là AI phải thành thạo việc lái xe phòng thủ, hãy xem bài viết của tôi: https://aitrends.com/selfdrivingcars/art-defensive-driving-key-self-driving-car-success/

Theo bài viết của tôi, đây là những loại điểm yếu có thể xảy ra khi lái xe: https://aitrends.com/selfdrivingcars/ten-human-driving-foibles-self-driving-car-deep-learning-counter-tactics/

Một khía cạnh khác của hệ thống AI là nó cần sử dụng tất cả khả năng của mình để thử và phát hiện các vấn đề và chướng ngại vật trên đường, điều này sẽ càng quan trọng hơn khi cơ sở hạ tầng đổ nát tiếp tục xuống cấp.

Ví dụ về ổ gà

Hãy sử dụng ví dụ về ổ gà của tôi.

Như đã đề cập, tôi không thể phát hiện ổ gà trước khi rẽ phải ở góc đường trung tâm thành phố. AI có thể làm tốt hơn không?

Tôi không chắc nó có thể xảy ra trong trường hợp này vì hình ảnh trực quan đi vào camera của xe tự lái sẽ không dễ dàng phát hiện ra ổ gà trước đó, các cảm biến cũng sẽ bị chặn về mặt thị giác cũng như mắt tôi bởi nhiều loại khác nhau. chướng ngại vật ở góc phố như cột đèn, vòi chữa cháy, v.v. Radar của xe tự lái có thể sẽ không phản xạ tốt khỏi khu vực đường phố quanh góc đường. LIDAR cũng có thể không phát hiện được ổ gà. Vân vân.

Khi AI bắt đầu điều khiển chiếc xe tự lái quanh góc cua, nó sẽ có cơ hội phát hiện ra ổ gà. Giả sử AI không được đào tạo để làm như vậy hoặc không được thiết lập đặc biệt để đối phó với ổ gà? Trong trường hợp đó, rất có thể AI sẽ lái thẳng vào ổ gà và thậm chí không nhận ra chuyện gì đang xảy ra. Đột nhiên, chiếc xe tự lái va chạm và bị đẩy sang một bên, tất cả những điều này có thể hoàn toàn là một bí ẩn đối với AI. AI thậm chí có thể mất quyền kiểm soát xe tự lái, cho phép xe tự lái lao vào làn đường của người khác hoặc lao lên lề đường.

AI có thể thông qua IMU (Đơn vị đo lường quán tính) có thể nhận ra rằng có điều gì đó đang xảy ra khi sự cân bằng tổng thể của xe tự lái bị lệch, nhưng nếu nó chưa phát hiện ra ổ gà thì sẽ không biết tại sao nó lại tự lái. - Xe đang lái bỗng nhiên đi chệch hướng.

Để biết các khía cạnh về IMU trên xe tự lái, hãy xem bài viết của tôi: https://aitrends.com/selfdrivingcars/proprioceptive-inertial-measurement-units-imu-self-driving-cars/

Đối với bài viết của tôi về các trường hợp cạnh, hãy xem: https://aitrends.com/selfdrivingcars/edge-problems-core-true-self-driving-cars-achieving-last-mile/

Để biết về xe ô tô tự lái an toàn và AI, hãy xem bài viết của tôi: https://aitrends.com/selfdrivingcars/safety-and-ai-self-driving-cars-world-safety-summit-on-autonomous-tech/

Để biết các khía cạnh về thời gian phản ứng của hệ thống AI, hãy xem bài viết của tôi: https://aitrends.com/selfdrivingcars/cognitive-timing-for-ai-self-driving-cars/

Liệu AI có thể nhanh chóng chống lại tác động vật lý của tình trạng chao đảo do va vào ổ gà không?

Liệu nó có thể khắc phục được lực đẩy mà ô tô tự lái gặp phải khi lăn vào và lao qua ổ gà không?

Ngay cả khi nó có thể phát hiện ra ổ gà trước khi va phải nó, liệu AI có thể xác định một cách thích hợp các lựa chọn thay thế như chuyển hướng hoặc cố gắng dừng lại và đánh giá rủi ro liên quan đến những lựa chọn thay thế đó, từ đó đưa ra “ hợp lý” lựa chọn phải làm gì?

Đây là những câu hỏi nghiêm túc liên quan đến khả năng lái xe của AI.

Tư duy phát triển AI

Tôi cho rằng một số nhà phát triển AI sẽ khẳng định rằng dù sao thì AI cũng phải sẵn sàng cho ổ gà và không có trường hợp đặc biệt nào liên quan đến việc xử lý những tệ nạn trên đường này. Mặc dù điều này đúng một phần, nhưng nó cũng trái ngược với ý kiến ​​cho rằng với cơ sở hạ tầng xuống cấp, ổ gà sẽ không còn là một sự kiện hiếm gặp mang tính chất nguy hiểm nữa mà thay vào đó sẽ là một cuộc chạm trán thường xuyên và có thể xảy ra.

AI có thể cần phải đối mặt với việc phải lái xe xuống bất kỳ con phố nào và né một vết nứt lớn trên con phố đó, và một ổ gà ở đây, rồi một ổ gà khác cách bên trái vài feet, và có thể các mảnh vụn bị cắt ra từ ổ gà bởi một chiếc xe trước đó đã đâm vào hố.

Tôi có xu hướng gọi đây là chế độ bóng né AI. AI cần có khả năng chơi một loại trò chơi bóng né để di chuyển trong và xung quanh các chướng ngại vật và vấn đề trên đường khác nhau. Tôi nghi ngờ rằng hầu hết các nhà phát triển AI đã cân nhắc việc đảm bảo rằng AI có thể xử lý nỗ lực lặp đi lặp lại và liên tục này của rất nhiều hành động né tránh được xâu chuỗi lại với nhau, làm như vậy trong khi vẫn giữ cho xe tự lái an toàn trên đường và không đâm vào bất kỳ xe nào khác hoặc gần đó người đi bộ.

Về bản chất, giả định thông thường là xe tự lái sẽ gặp phải một điểm bất thường, AI sẽ có thể xử lý nó một cách rõ ràng và sau đó nếu một điểm bất thường khác xuất hiện thì nó sẽ hoàn toàn muộn hơn, được coi là một sự cố riêng biệt và hoàn toàn độc lập. của lần gặp đầu tiên. Thực tế là nhiều con đường có khả năng trở thành một bãi lầy xuống cấp trên một con đường nhất định, thường là do mật độ giao thông đông đúc trên con đường cụ thể đó.

Ngoài ra, khi đường bắt đầu xuống cấp, nó thường tăng tốc độ xuống cấp vì có một loại động lực khiến đường gồ ghề trở nên gồ ghề nhanh hơn và sớm hơn so với một con đường vốn kiên cường hơn và không dễ bị va chạm. Nguyên tắc chung là một con đường xấu đi sẽ có xu hướng trở nên tồi tệ hơn, có lẽ là như vậy theo cấp số nhân. Tồi tệ hơn sinh ra tồi tệ hơn. Trong khi đó, một con đường ở tình trạng tốt ban đầu có thể sẽ có khả năng “chống chọi” với việc bị xé nát, và chỉ khi đạt đến một ngưỡng nào đó, nó mới trở thành một quả cầu tuyết theo phương ngôn, dần dần trở thành một trận tuyết lở theo thời gian.

Để phát hiện và tránh các mảnh vụn trên đường, hãy xem bài viết của tôi: https://aitrends.com/selfdrivingcars/roadway-debris-cognition-self-driving-cars/

Đối với bài viết của tôi về không gian trống của khung cảnh đường phố, hãy xem: https://aitrends.com/selfdrivingcars/street-scene-free-space-detection-self-driving-cars-road-ahead/

Để biết chủ nghĩa lý tưởng về xe tự lái AI, hãy xem bài viết của tôi: https://aitrends.com/selfdrivingcars/idealism-and-ai-self-driving-cars/

Để biết sự nguy hiểm của lối suy nghĩ ích kỷ của nhà phát triển AI, hãy xem bài viết của tôi: https://aitrends.com/selfdrivingcars/egocentric-design-and-ai-self-driving-cars/

Một khía cạnh có thể giúp xe tự lái AI đối phó với những con đường gồ ghề là việc sử dụng liên lạc điện tử V2V (xe với xe).

Khi tôi lái xe vòng qua góc cua và đâm vào ổ gà, sẽ rất hữu ích nếu tôi có thể liên lạc ngay với xe phía sau. Lẽ ra tôi nên dặn người lái xe phía sau coi chừng ổ gà. Tôi cũng có thể đã ra hiệu rằng tôi sẽ dừng lại đột ngột để tránh đâm vào hố, và do đó tôi muốn họ không tông vào phía sau xe của tôi khi tôi dừng lại bất ngờ.

Với việc sử dụng V2V, một chiếc xe tự lái AI thực sự có thể yêu cầu một chiếc xe tự lái AI khác làm những việc đó. Có lẽ, một cách có trật tự, một AI sẽ giúp đỡ một AI khác. Mỗi chiếc xe tự lái theo sau sẽ được cảnh báo trước về ổ gà. Điều này cũng sẽ cho phép những chiếc xe tự lái AI đó hoạt động phối hợp với nhau, thường được gọi là một bầy, cho phép mỗi chiếc tránh ổ gà bằng cách thực hiện các thao tác phối hợp và tính giờ.

Để biết thêm về OTA, xem bài viết của tôi: https://aitrends.com/selfdrivingcars/air-ota-updating-ai-self-driving-cars/

Đối với bầy đàn và AI, hãy xem bài viết của tôi: https://aitrends.com/selfdrivingcars/swarm-intelligence-ai-self-driving-cars-stigmergy-boids/

V2V không phải là viên đạn bạc

Điều đáng lo ngại nhất đối với chiếc V2V này sẽ là người điều khiển con người hòa vào các ô tô trên đường.

Giả sử khi tôi vào cua, tôi đang ngồi trên một chiếc xe tự lái cấp 5 và nó cố gắng sử dụng V2V để cảnh báo cho xe phía sau. Có thể chiếc xe phía sau tôi cũng là xe tự lái Cấp 5, có V2V và nó nghe điện tử xe tự lái của tôi và tuân thủ các khía cạnh lái xe được đề xuất. Hoặc cũng có thể có một người lái xe ở phía sau tôi. Liệu họ có nhận được V2V không? Nếu họ nhận được V2V, liệu họ có chọn tuân theo các đề xuất do AI đưa ra về chiếc xe tự lái của tôi không?

Ngoài ra còn có khả năng xuất hiện của giao tiếp điện tử V2I (xe với cơ sở hạ tầng). Giả sử có một thiết bị điện toán ở đâu đó gần góc mà tôi đang rẽ (những thiết bị này đôi khi được gọi là thiết bị điện toán biên). Thiết bị có thể đã nhận được dấu hiệu cho thấy có một ổ gà ở góc và nó được lên kế hoạch sửa chữa sau một tháng. Trong khi đó, nó phát ra thông báo rằng có ổ gà và hãy cảnh giác với nó. Một chiếc xe tự lái AI được trang bị V2I sẽ nhận được tin nhắn và được cảnh báo để giải quyết vấn đề.

Một phần nguyên nhân khiến cơ sở hạ tầng đường bộ có thể nhanh chóng xuống cấp có thể là do sự ra đời của xe tự lái AI.

Bạn có thể bị sốc khi nghĩ rằng sự xuất hiện của xe tự lái AI bằng cách nào đó có thể làm xấu đi cơ sở hạ tầng đường bộ, vì AI được cho là người lái xe lịch sự, tuân thủ luật pháp và cố gắng lái xe sạch sẽ và hợp pháp nhất có thể (Tôi đã vạch trần Nhân tiện, những giả định đó!).

Lý do khiến sự ra đời của ô tô tự lái AI có thể sẽ làm trầm trọng thêm cơ sở hạ tầng đang xuống cấp là do chúng ta tin rằng chúng ta sẽ muốn sử dụng ô tô tự lái AI không ngừng nghỉ. Người ta dự đoán rằng xe tự lái AI sẽ được sử dụng rộng rãi cho mục đích chia sẻ xe. Bạn đang làm việc vào ban ngày và cho phép chiếc xe tự lái AI của bạn kiếm tiền cho bạn khi bạn ở văn phòng. Tương tự như vậy, vào ban đêm, khi bạn đang tựa đầu vào gối trên giường, xe tự lái AI của bạn đang ở ngoài đó để kiếm tiền.

Rất có thể chúng ta sẽ chứng kiến ​​hàng loạt hoạt động của ô tô tự lái chạy suốt ngày đêm, chờ đón và trả khách. Việc lái xe liên tục này sẽ đi thêm nhiều dặm nữa trên những con đường vốn đã nghèo nàn của chúng ta. Nhiều dặm hơn trên những con đường bị hư hỏng có nghĩa là những con đường đó sẽ tiếp tục bị hư hỏng. Chúng ta có thể dự đoán nó sẽ khiến những con đường đó trở nên tồi tệ hơn rất nhiều. Việc xe tự lái liên tục va chạm với xe tự lái là một hình phạt mà cơ sở hạ tầng đang đổ nát sẽ không thể dễ dàng chịu đựng được.

Để sử dụng xe tự lái AI không ngừng nghỉ, hãy xem bài viết của tôi: https://aitrends.com/selfdrivingcars/non-stop-ai-self-driving-cars-truths-and-consequences/

Để biết các khía cạnh về khả năng chi trả của xe tự lái AI, hãy xem bài viết của tôi: https://aitrends.com/selfdrivingcars/affordability-of-ai-self-driving-cars/

Để biết bài viết của tôi về lý do tại sao xe tự lái AI sẽ lái xe trái phép, hãy xem: https://aitrends.com/selfdrivingcars/illegal-driving-self-driving-cars/

Để biết tính toán biên, hãy xem bài viết của tôi: https://aitrends.com/selfdrivingcars/edge-computing-ai-self-driving-cars/

Tôi cho rằng một tin tốt tiềm năng là những chiếc xe tự lái AI hy vọng sẽ sử dụng Machine Learning (ML) và do đó có thể ngày càng trở nên tốt hơn trong việc phát hiện những con đường tệ hại và lái xe đủ trên những con đường tệ hại. Tôi đã đề cập trước đó về việc chia sẻ xe tự lái V2V với nhau. Một hình thức chia sẻ khác sẽ là thông qua liên lạc điện tử OTA (Over-The-Air).

OTA bao gồm xe tự lái AI cung cấp cho đám mây của nhà sản xuất ô tô hoặc công ty công nghệ dữ liệu mà xe tự lái AI đang thu thập khi lái xe trên đường. Điều này sẽ bao gồm dữ liệu camera, dữ liệu video, dữ liệu radar, v.v. Ở cấp độ đám mây, nhà sản xuất ô tô hoặc công ty công nghệ có thể phân tích và cố gắng sử dụng ML cũng như học sâu để cải thiện cách vận hành của xe tự lái AI. Những cải tiến này có thể được đưa trở lại xe tự lái AI, cung cấp các bản cập nhật hoặc bản vá khi có vấn đề gì đó trong phần mềm cần được nâng cấp hoặc sửa chữa.

Hãy xem lại ví dụ về ổ gà của tôi một lần nữa. Một chiếc ô tô tự lái AI có thể đã được cảnh báo trước về ổ gà vì một chiếc ô tô tự lái AI trước đó trong cùng đội xe đã báo cáo nó lên đám mây thông qua OTA. Khía cạnh về ổ gà này sau đó cũng được đưa trở lại phần còn lại của xe tự lái AI trong đội xe thông qua OTA. Hơn nữa, ngoài việc chỉ có bản đồ chỉ dẫn vị trí của ổ gà, các khía cạnh của Học máy sẽ cố gắng tìm ra cách để đối phó với ổ gà.

Do đó, những chiếc xe tự lái AI trong đội xe sẽ không chỉ nhận thức được sự tồn tại của ổ gà mà còn có một số chiến thuật và chiến lược lái xe để đối phó với nó. Có lẽ một khía cạnh là thậm chí không rẽ phải mà đi lên một con phố khác để rẽ phải như mong muốn. Một chiến thuật khác có thể là đánh lái rộng khi rẽ, làm như vậy trước tiên bằng cách cảnh báo xe bên cạnh xe tự lái AI. Mỗi chiến thuật này sẽ dựa trên ngữ cảnh, nghĩa là lựa chọn không phải lúc nào cũng giống nhau và thay vào đó, bối cảnh như thời gian trong ngày hoặc điều kiện thời tiết có thể quyết định lựa chọn nào là tốt nhất tại thời điểm đưa ra quyết định lái xe. .

Để xem bài viết của tôi về việc bắt chước như một kỹ thuật học sâu, hãy xem: https://aitrends.com/selfdrivingcars/imitation-deep-learning-technique-self-driving-cars/

Đối với Ensemble Machine Learning, hãy xem bài viết của tôi: https://aitrends.com/ai-insider/ensemble-machine-learning-for-ai-self-driving-cars/

Đối với Học máy liên kết, hãy xem bài viết của tôi: https://aitrends.com/selfdrivingcars/federated-machine-learning-for-ai-self-driving-cars/

Đối với bài viết của tôi về phỏng sinh học, hãy xem: https://aitrends.com/selfdrivingcars/biomimicry-robomimicry-ai-self-driving-cars-machine-learning-nature/

Cho đến nay, tôi đã tập trung vào việc giúp AI có thể thành thạo trong việc đối phó với cơ sở hạ tầng đang xuống cấp.

Có lẽ tôi không nên quá tin tưởng vào định mệnh.

Hãy tưởng tượng rằng chúng ta cùng nhau có đủ ý chí để làm điều gì đó thực chất đối với cơ sở hạ tầng đang đổ nát.

Làm gì đó về cơ sở hạ tầng

Tùy thuộc vào trạng thái của ô tô tự lái AI tại thời điểm tiến tới cải thiện cơ sở hạ tầng, chúng ta có thể sử dụng dữ liệu từ ô tô tự lái AI để hiểu rõ hơn về nơi xảy ra cơ sở hạ tầng xuống cấp nhiều nhất. Hãy nhớ rằng những chiếc xe tự lái AI sẽ có vô số cảm biến và sẽ di chuyển khắp các con đường và liên tục ghi lại những hình ảnh trực quan, radar, LIDAR, v.v.

Đây là một lượng dữ liệu khổng lồ có thể được sử dụng để khai thác khi cố gắng ưu tiên nơi đầu tư năng lượng và tiền bạc của chúng ta vào việc cải thiện cơ sở hạ tầng. Dữ liệu này có thể tiết lộ những con đường nào được đi lại nhiều nhất và những con đường nào được đi lại ít nhất. Nó có thể tiết lộ độ gồ ghề của đường. Có rất nhiều phân tích và số liệu hữu ích có thể được phân biệt từ bộ sưu tập dữ liệu khổng lồ này.

Một yếu tố khác liên quan đến việc có nên sửa chữa cơ sở hạ tầng như thể chúng ta sẽ tiếp tục chỉ có những chiếc ô tô thông thường hay không, hay liệu có nên xem xét thực hiện các loại cải tiến hoặc nâng cấp khác đối với cơ sở hạ tầng gắn liền với sự ra đời của ô tô tự lái AI hay không.

Ví dụ, tôi đã đề cập ở đây về việc sử dụng điện toán ranh giới, đây sẽ là một lợi ích cho xe tự lái AI. Có lẽ cơ sở hạ tầng đang sụp đổ có thể được tăng cường bằng cách áp dụng điện toán biên.

Cũng sẽ có OTA diễn ra và chúng tôi cần mạng nhanh để xử lý loại chuyển động dữ liệu đó. Trước đây tôi đã mô tả tầm quan trọng của 5G trong các bài phát biểu và bài viết của mình. Có lẽ cơ sở hạ tầng có thể bao gồm việc áp dụng 5G trên cơ sở rộng rãi trên các tuyến đường của chúng ta.

Chúng ta sẽ cần một điều khoản để xử lý những chiếc xe tự lái AI bị hỏng hóc. Tôi nhận ra rằng một số chuyên gia cho rằng xe tự lái AI sẽ không bao giờ hỏng hóc, nhưng đây là một lời nói điên rồ. Một chiếc ô tô là một chiếc ô tô. Sẽ có rất nhiều lý do khiến một chiếc xe tự lái AI gặp sự cố, bao gồm cả như đã chỉ ra trước đó rằng chúng sẽ cố gắng chạy không ngừng nghỉ 24×7. Chúng ta sẽ phải đối mặt với việc kéo những chiếc xe tự lái AI bị hỏng, một chủ đề khác mà tôi đã đề cập trong các bài thuyết trình và bài viết của mình, đồng thời, cơ sở hạ tầng có thể được định hình để hỗ trợ xử lý thích hợp những tình huống này.

Đối với bài viết của tôi về 5G, hãy xem: https://aitrends.com/selfdrivingcars/5g-and-ai-self-driving-cars/

Để kéo xe tự lái AI, hãy xem bài viết của tôi: https://aitrends.com/selfdrivingcars/towing-and-ai-self-driving-cars/

Để sửa chữa xe tự lái AI, hãy xem bài viết của tôi: https://aitrends.com/selfdrivingcars/auto-recalls/

Để biết khi xe tự lái AI bị treo, hãy xem bài viết của tôi: https://aitrends.com/selfdrivingcars/freezing-robot-problem-and-ai-self-driving-cars/

Kết luận

Với cơ sở hạ tầng đường bộ hiện tại đang bị rạn nứt, chúng ta cần sẵn sàng cho sự ra đời của ô tô tự lái AI. Sẽ thật đáng tiếc nếu những chiếc xe tự lái AI không thể sẵn sàng sử dụng những con đường có thể không thể vượt qua vào thời điểm AI sẵn sàng lên đường. Hãy nghĩ đến điều trớ trêu là chúng ta có thể có trong tay những chiếc ô tô tự lái nhưng lại không thể đi đâu vì đường sá tồi tàn. Hoặc, chúng ta có thể đưa ô tô tự lái AI vào đường và chúng hoạt động không ngừng nghỉ đối với chúng ta khiến đường sá trở nên đổ nát nhanh chóng.

Một khía cạnh liên quan đến việc đảm bảo rằng AI đủ hiểu biết để có thể xử lý cơ sở hạ tầng tệ hại. Mặc dù vậy, AI chỉ có thể làm được rất nhiều điều về vấn đề này. Nó sẽ giống như yêu cầu tất cả người lái xe phải học cách lái xe thận trọng để không gây xáo trộn quá mức trên đường. Tốt hơn vẫn là sửa chữa cơ sở hạ tầng.

Sửa chữa nó không chỉ có nghĩa là làm cho những gì đã tồn tại có thể sử dụng được mà còn có nghĩa là chúng tôi muốn thực hiện các nâng cấp và cải tiến phù hợp với sự xuất hiện của ô tô tự lái AI. Phương châm thường được nghe về “sửa những con đường xấu” nên được tăng cường bởi lời kêu gọi “cải tiến công nghệ những con đường” để chúng ta có được tác động tổng hợp của những con đường tốt, hiểu biết về công nghệ phù hợp với sự phổ biến của xe tự lái AI ô tô.

Nghĩ mà xem, tôi sẽ dựng sẵn một số biển báo nói lên điều này và đứng ở ổ gà vào ngày mai để cảnh báo cho đồng loại của mình về những gì chúng ta cần làm tiếp theo.

Bạn vui lòng vẫy tay chào tôi và bấm còi ủng hộ nhé?

Bản quyền 2020 Tiến sĩ Lance Eliot

Nội dung này ban đầu được đăng trên Xu hướng AI.

[Ed. Lưu ý: Đối với độc giả quan tâm đến các phân tích kinh doanh đang diễn ra của Tiến sĩ Eliot về sự ra đời của những chiếc xe tự lái, hãy xem cột Forbes trực tuyến của anh ấy: https://forbes.com/sites/lanceeliot/]

Nguồn: https://www.aitrends.com/ai-insider/crumbled-infrastructure-and-ai-autonomous-cars/