A Massachusetts-i Egyetemen az emberi viselkedés felismerésére tanítják az önvezető autók mesterséges intelligenciáját

A Massachusetts Institute of Technology (MIT) egy csoportja azt vizsgálja, hogy az önvezető autók mesterséges intelligenciája képes-e az őt körülvevő emberi járművezetők személyiségének osztályozására.

Az MIT Számítástechnikai és Mesterséges Intelligencia Laboratórium (CSAIL) csapata reméli, hogy az emberi járművezetők személyiségére vonatkozó pontos feltételezések jobban lehetővé teszik az autonóm autók számára, hogy megjósolják a járművezetők viselkedését. Ez egyértelműen nagyobb biztonságot jelentene egy olyan világban, ahol az AI által irányított autók keverednek a még mindig emberek által vezetett járművekkel.

Az önálló vezetésű autók jelenlegi mesterséges intelligenciája nagyrészt azt feltételezi, hogy minden ember ugyanúgy viselkedik, és rengeteg erőforrást használ az ahhoz való igazodásra, amikor nem. Ez azt jelenti, hogy az óvatosság irányába téved, és így például hosszasan várakozik kereszteződésekben.  Ez az óvatosság segíti a balesetek elkerülését egyrészt, másrészt veszélyes szituációt hozhat létre azáltal, hogy a túl konzervatív vezetési stílusa negatív reakciót vált ki a többi autóvezetőből.

A CSAIL csapatának új cikke ismerteti, hogy a szociálpszichológia és a játékelmélet módszerei hogyan használhatók az emberi vezetők osztályozására az AI számára hasznos módon. A Social Value Orientation (SVO) elnevezésű skálán a vezetőket aszerint értékelik, hogy egoisták („önző”) vagy altruisták és kooperatívak („proszociális”). A cél az AI kiképzése arra, hogy tegye meg azt, amit minden tinédzser már öntudatlanul is képes elvégezni: SVO-besorolást rendel a kormány mögött ülő emberekhez, ennek alapján kockázatértékelést készít, és ezeket az információkat saját magatartásának megváltoztatására használja.

Egy szimulált teszt segítségével, ahol a számítógépbe más autók viselkedését jellemző rövid mozgásrészleteket tápláltak be, a csapat 25% -kal javította az AI előrejelzését az autó mozgására. Például egy balra fordulási szimulációban a számítógép pontosabban tudta felmérni az útkereszteződésbe való belépés biztonságát, annak előrejelzése alapján, hogy mennyire lehet proszociális a másik vezető.

A csapat folytatja a többi vezető értékelésére szolgáló algoritmikus előrejelzések felépítését, így az még nem áll készen a valóságban való felhasználásra. A működő SVO-nak a járművekre gyakorolt biztonsági jelentősége – még akkor is, ha a jármű nem önvezető – jelentős. Például, ha egy autó belép a vezető holtterébe, értékelhető az SVO alapján, és információt nyújt a vezetőnek arról, hogy mire kell figyelnie. Egy közeledő agresszív vezetőre való figyelmeztetés javíthatja a látszólag szokatlan vagy agresszív viselkedésre adott reakciót.

„Az emberhez hasonló magatartás megteremtése az autonóm járművekben alapvető fontosságú az utasok és a környező járművek biztonsága szempontjából, mivel a kiszámítható módon történő viselkedés lehetővé teszi az emberek számára, hogy megértsék és megfelelően reagáljanak az AV tetteire” – mondja a kutatási beszámoló vezető szerzője, Wilko Schwarting.

Az MIT csapata tervezi, hogy továbblép a kutatással az SVO modellezés alkalmazása révén a gyalogosokra, kerékpárosokra és más közlekedőre. Azt is megvizsgálják, hogy a rendszer felhasználható lehet-e az autóiparon kívüli robotrendszerekre, például háztartási robotokra.

Forrás: New Atlas

https://newatlas.com/automotive/mit-self-driving-cars-human-emotion/