自動駕駛新進展！微軟和MIT開發(fā)出可以檢測AI盲點的模型
近日，據(jù)外媒報道，微軟和麻省理工開發(fā)了一個模型，可以捕捉這些自動駕駛汽車系統(tǒng)的虛擬的“盲點”。據(jù)麻省理工稱，這種方法讓人工智能將一個人在特定情況下的行為與它本來會做的行為進行比較，并根據(jù)它與反應的匹配程度來改變其行為。
如果一輛自動駕駛汽車在救護車疾馳而過時不知道如何靠邊停車，它可以通過觀察一名真實的司機移到路邊來學習。
自動駕駛汽車仍然容易出錯，部分原因是人工智能訓練只能解釋這么多情況。而該模型還可以實時修正，如果人工智能出了問題，一個人類司機就可以接管并指出了問題。
研究人員甚至有辦法防止無人駕駛汽車變得過于自信，并將給定響應的所有實例標記為安全。機器學習算法不僅可以識別可接受和不可接受的響應，還可以使用概率計算來識別模式，并確定某樣東西是真正安全的，還是仍然存在潛在的問題。即使一個行動在90％的情況下是正確的，它可能仍然會看到它需要解決的弱點。
這項技術還沒有應用到這個領域�？茖W家們只是用電子游戲來測試他們的模型，在游戲中有有限的參數(shù)和相對理想的條件。
微軟和麻省理工學院仍然需要用真正的汽車進行測試。不過，如果這種方法奏效，它可能在讓自動駕駛汽車變得實用方面大有作為。早期的車輛在處理像雪天這樣簡單的事情上仍然存在問題，更不用說在快節(jié)奏的交通中，一個錯誤就可能導致撞車。這可以幫助他們處理棘手的情況，而不需要精心設計的定制解決方案或將乘客置于危險之中。
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