Por que os carros autônomos são classificados como IA?

Como os carros autônomos estão relacionados à inteligência artificial? Eu presumo que a inteligência artificial é quando somos capazes de copiar o estado mental da mente e executar tarefas da mesma maneira. Mas um carro autônomo não é apenas máquinas baseadas em regras que operam devido ao seu ambiente? Eles não têm consciência de si mesmos e não podem escolher uma boa maneira de agir em uma situação nunca antes experimentada.

Sei que muitas pessoas mencionam carros autônomos ao falar sobre IA, mas não estou realmente convencido de que eles estejam relacionados. Ou eu tenho um entendimento muito estrito do que é AI ou

Há uma definição clara de inteligência artificial, que contorna o problema de definir "inteligência" e que eu atribuiria a McCarthy , o fundador da área, embora eu só possa encontrar agora neste livro de H. Simon:

"... tendo a ver com encontrar maneiras de realizar tarefas inteligentes, realizar tarefas que, se fossem feitas por seres humanos, exigiriam nossa inteligência humana".

Então, no seu núcleo, chamamos de automação de toda tarefa AI, que só pode ser realizada pela mente humana. Na época, as pessoas pensavam que um computador capaz de jogar xadrez também seria inteligente de outras maneiras. Quando isso se tornou falso, o termo AI foi dividido em "IA estreita ou fraca", ou seja, um programa capaz de executar uma tarefa da mente humana e "IA geral ou forte", um programa que pode executar todas as tarefas da mente humana.

Os carros autônomos são de IA estreita.

Observe que todas essas definições não especificam se esses programas copiam o modo como a mente humana funciona ou se obtêm o mesmo resultado por meio de algoritmos completamente diferentes.

Outras respostas dizem sobre conjuntos de instruções para o carro em determinadas situações ou uma máquina de busca de objetivos, enquanto, na verdade, carros autônomos não têm um conjunto específico de instruções. A maioria dos carros autônomos usa aprendizado profundo para descobrir o que fazer em determinados eventos. Não dizemos a eles o que fazer. Eles aprendem o que fazer pelo exemplo.

As redes neurais usadas para automatizar carros precisam de grandes quantidades de dados para treinar. Usando os dados, o carro pode descobrir qual é a melhor ação para determinados eventos.

De acordo com este vídeo, o piloto automático da Tesla teve apenas uma vítima em 300.000.000 milhas. Para motoristas humanos, o número de vítimas em 2014 foi de 32.675. Isso é por 300.000.000.000 milhas. Isso significa que 1 em 90 milhões de motoristas humanos causa um acidente fatal, comparado a 1 em 300 milhões de carros automatizados. O Deep Learning superou nossa própria 'taxa de segurança', não por instrução, mas por aprender o que fazer por si mesmo. Se isso não é AI, não sei o que é.

Os carros autônomos exibem um nível de agência e resiliência de vários domínios. Por certas definições, eles são autoconscientes e são definitivamente projetados para falhar com segurança em um grande número de circunstâncias potencialmente desconhecidas, o que é semelhante aos agentes biológicos.

A IA realmente tem a ver com o estudo de agentes não biológicos e seus métodos de agência. Tudo o resto é apenas ciência da computação, eficiência algorítmica, biologia, arte, etc. Eventualmente, no entanto, o estudo da agência biológica e não biológica convergirá, e vamos chamá-lo de estudo da "inteligência".

Outros deram respostas muito detalhadas, esta é minha visão leiga da declaração do problema. O carro autônomo é uma máquina que busca objetivos. Ele tem um conjunto de objetivos com prioridades diferentes. Exemplo. Segurança dos ocupantes, segurança dos outros, vá do ponto A ao ponto B etc. Alguns são negociáveis, outros não.

Para satisfazer as metas, o sistema deve usar as entradas disponíveis (radar, GPS, câmera etc.) para determinar qual é o melhor curso de ação possível. Às vezes, quando não tem todas as informações (um caminhão que esconde um sinal de velocidade), ainda é necessário tomar uma decisão (memória histórica ou através da percepção do ambiente) para satisfazer seus objetivos de design. Daí a IA.

Os veículos autônomos dependem da tecnologia de IA, pois, para serem autônomos ao dirigir ou pilotar, não podem ser controlados por pessoas. Portanto, eles devem tomar decisões complexas exigidas dos motoristas e pilotos pelo menos com tanta segurança e confiabilidade quanto os motoristas ou pilotos humanos.

• Eles devem reconhecer os objetos na medida em que o valor e o comportamento típico possam ser atribuídos a esses objetos (ou seja, pessoas, animais de estimação, propriedades, barreiras, meio-fio, grama, árvores, pontes)
• Eles devem mapear trajetórias de uma ampla variedade de tipos de objetos com base em seu tipo de objeto, o que se sabe sobre esse tipo de objeto, variações detectáveis ​​como idade ou condição e o que o objeto parece estar envolvido no momento.
• Eles devem ser capazes de adquirir representações publicamente disponíveis de estradas passíveis de dirigir (segmentos de rota, pontos de conexão e outros dados), combinar a representação com o estado atual das estradas e acompanhar seu progresso ao longo de uma rota pretendida até o destino.
• Eles devem planejar seu curso em vez desses procedimentos em tempo real e difíceis de prever, leis de trânsito, convenções de trânsito, sinais e sinais de trânsito, com base no destino, rotas possíveis conhecidas, descontinuidades e anomalias.
• Eles devem poder alterar o plano para chegar ao destino, se possível, independentemente das mudanças e desafios encontrados.

Dirigir ou pilotar um veículo é uma tarefa intensiva em inteligência. A única razão pela qual os AVs provavelmente ultrapassarão veículos movidos a humanos nas estradas em um futuro próximo em termos de distribuição de taxas de mortes e feridos por milhão de metros de viagens em um futuro próximo é porque os seres humanos têm duas desvantagens principais que compensam seu potencial de inteligência. motoristas.

• Descuido, como definido como multitarefa, mental ou fisicamente, em um momento em que perigos podem aparecer
• O egoísmo, definido como arriscar a vida, a saúde ou a propriedade de terceiros para obter uma vantagem relacionada ao transporte ou psicologicamente

Embora os dois acima pareçam subjetivos, eles podem ser facilmente comprovados empiricamente, através de uma amostra de padrões de tráfego a qualquer momento em qualquer estrada com tráfego intenso no mundo. Isso é menos verdade para os pilotos.

Não devemos presumir que a inteligência artificial nos AVs seja alcançada quando o comportamento da mente humana é copiado. Esse é o critério do jogo de imitação de Alan Turing, um teste cujo objetivo era definir inteligência no contexto do diálogo em linguagem natural. Mas as palavras normalmente não matam as pessoas diretamente. Veículos costumam fazer.

Seria uma visão muito limitada o espaço potencial de design de AV para considerar as mentes humanas como o modelo de excelência em direção. As tarefas não devem ser executadas da mesma maneira pelo sistema de IA. Os objetivos de design de IA dos AVs devem ser mais consistentes com essas preocupações e interesses.

• Leis de segurança rodoviária ou aérea
• Ética quanto ao direito de passagem em situações normais e de emergência
• Preocupações com direitos civis em termos de acesso igual aos recursos públicos
• Balanceamento dos detalhes do fluxo espacial para maximizar a produtividade do transporte
• Aversão à colisão quando é difícil prever riscos

Esses requisitos sobre as capacidades cognitivas e adaptativas da IA ​​de condução ou pilotagem não são apenas mecânicos e baseados em regras. O veículo em si é principalmente mecânico em sua operação, mas também apresenta surpresas como explosões ou outras falhas difíceis de prever. O controle do veículo não é como xadrez ou um jogo com regras de jogo e ambiente de jogo fixos.

Embora os requisitos de inteligência NÃO incluam a autoconsciência de si próprio como um sistema inteligente, existem formas de autoconsciência necessárias.

• A posição relativa da superfície externa do veículo e seu caminho projetado em relação à de outros objetos
• O estado das partes operacionais do veículo
• Massa e localização dos passageiros e quaisquer outros objetos transportados no veículo

A pergunta terminou com um requisito interessante e desafiador.

Escolha uma boa maneira de agir em uma situação nunca antes experimentada

Esse é talvez o aspecto mais desafiador do design de sistemas de condução ou pilotagem AV.

Voltando à pergunta "Por que os carros autônomos são classificados como IA?", O significado da IA ​​é realmente um aspecto crítico de se responder bem. Tomado literalmente, o termo inteligência artificial especifica duas coisas.

• É artificial, pois não ocorre naturalmente na natureza
• É inteligente, na medida em que se adapta de maneira que, se essas formas são mecânicas, são mecânicas em um nível de detalhe que está além do óbvio sem um estudo considerável

Por mais dependente do ano e culturalmente dependente da definição de inteligência, nenhuma outra definição é tão sustentável ao longo de décadas, tanto do ponto de vista científico quanto linguístico. Por definições mais restritas, os AVs podem não exigir IA, mas não há razão científica convincente para restringir a definição de IA a um subconjunto dessa definição anterior.