¿Por qué los autos autónomos se clasifican como AI?

¿Cómo se relacionan los automóviles autónomos con la inteligencia artificial? Supongo que la inteligencia artificial es cuando podemos copiar el estado mental humano y realizar tareas de la misma manera. Pero, ¿no es un automóvil autónomo solo máquinas basadas en reglas que funcionan debido a su entorno? No son conscientes de sí mismos y no pueden elegir una buena manera de actuar en una situación nunca antes experimentada.

Sé que muchas personas a menudo mencionan autos autónomos cuando hablan de IA, pero no estoy realmente convencido de que estén relacionados. O tengo una comprensión demasiado estricta de lo que es la IA o

Hay una definición clara de inteligencia artificial, que evita el problema de definir "inteligencia" y que le atribuiría a McCarthy , el fundador del campo, aunque solo puedo encontrarlo ahora en este libro de H. Simon:

"... tener que ver con encontrar formas de hacer tareas inteligentes, hacer tareas que, si fueran hechas por seres humanos, requerirían nuestra inteligencia humana".

Entonces, en esencia, llamamos a la automatización de cada tarea AI, que solo puede ser realizada por la mente humana. En ese momento, la gente pensaba que una computadora capaz de jugar al ajedrez también sería inteligente de otras maneras. Cuando esto resultó ser falso, el término AI se dividió en "IA estrecha o débil", es decir, un programa capaz de hacer una tarea de la mente humana, y "IA general o fuerte", un programa que puede hacer todas las tareas de la mente humana.

Los autos autónomos son IA estrecha.

Tenga en cuenta que todas estas definiciones no especifican si estos programas copian la forma en que funciona la mente humana o si llegan al mismo resultado a través de algoritmos completamente diferentes.

Otras respuestas hablan sobre conjuntos de instrucciones para el automóvil en ciertas situaciones, o una máquina de búsqueda de objetivos, mientras que, de hecho, los automóviles autónomos no tienen un conjunto específico de instrucciones. La mayoría de los autos autónomos utilizan el aprendizaje profundo para descubrir qué hacer en ciertos eventos. No les decimos qué hacer. Aprenden qué hacer con el ejemplo.

Las redes neuronales utilizadas para automatizar automóviles necesitan grandes cantidades de datos para entrenar. Usando los datos, el automóvil puede determinar cuál es la mejor acción para ciertos eventos.

Según este video, el piloto automático de Tesla solo tuvo una víctima en 300.000.000 de millas. Para los conductores humanos, el número de víctimas en 2014 fue de 32.675. Eso es por 300,000,000,000 millas. Eso significa que 1 de cada 90 millones de conductores humanos causa un accidente fatal, en comparación con 1 de cada 300 millones de automóviles automatizados. El aprendizaje profundo superó nuestra propia "tasa de seguridad", no por instrucción, sino por aprender qué hacer por sí mismo. Si eso no es IA, no sé qué es.

Los autos sin conductor exhiben un nivel de agencia y resiliencia multidominio. Según ciertas definiciones, son conscientes de sí mismos y definitivamente están diseñados para fallar de manera segura en una gran cantidad de circunstancias potencialmente desconocidas, que es similar a los agentes biológicos.

La IA realmente tiene que ver con el estudio de agentes no biológicos y sus métodos de agencia. Todo lo demás es solo ciencias de la computación, eficiencia algorítmica, biología, arte, etc. Eventualmente, el estudio de la agencia biológica y no biológica convergerá, y lo llamaremos el estudio de "inteligencia".

Otros han dado respuestas muy detalladas, esta es mi visión laica del enunciado del problema. El auto sin conductor es una máquina de 'búsqueda de objetivos'. Tiene un conjunto de objetivos con diferentes prioridades. Ejemplo. Seguridad de los ocupantes, seguridad de los demás, ir del punto A al punto B, etc. Algunos son negociables, otros no.

Para satisfacer los objetivos, el sistema debe usar las entradas disponibles (radar, GPS, cámara, etc.) para determinar cuál es el mejor curso de acción posible. En momentos en que no tiene toda la información (un camión que oculta una señal de velocidad), aún debe tomar una decisión (memoria histórica o conciencia de su entorno) para satisfacer sus objetivos de diseño. De ahí la IA.

Los vehículos autónomos dependen de la tecnología de inteligencia artificial en el sentido de que, para ser autónomos en su conducción o pilotaje, no pueden ser controlados por personas. Por lo tanto, deben tomar decisiones complejas que se requieren de los conductores y pilotos, al menos de manera tan segura y confiable como los conductores o pilotos humanos.

• Deben reconocer los objetos en la medida en que tanto el valor como el comportamiento típico puedan asignarse a esos objetos (es decir, personas, mascotas, propiedades, barreras, bordillos, césped, árboles, puentes)
• Deben mapear las trayectorias de una amplia gama de tipos de objetos en función de su tipo de objeto, lo que se sabe sobre ese tipo de objeto, las variaciones detectables como la edad o la condición, y lo que el objeto parece estar involucrado en el momento.
• Deben poder adquirir representaciones disponibles públicamente de carreteras que se puedan conducir (segmentos de ruta, puntos de conexión y otros datos), hacer coincidir la representación con el estado actual de las carreteras y seguir su progreso a lo largo de una ruta prevista hacia el destino.
• Deben planificar su curso en lugar de estas acciones en tiempo real y difíciles de predecir, leyes de tránsito, convenciones de tránsito, señales y señales de tránsito, determinado destino, posibles rutas conocidas, discontinuidades y anomalías.
• Deben ser capaces de alterar el plan para llegar al destino si es posible, independientemente de los cambios y desafíos encontrados.

Conducir o pilotar un vehículo es una tarea intensiva de inteligencia. La única razón por la cual los AV probablemente superarán los vehículos conducidos por humanos en la carretera en el futuro cercano en términos de la distribución de las tasas de muertes y lesiones por millón de metros de viaje en el futuro cercano es porque los humanos tienen dos discapacidades clave que compensan su potencial de inteligencia. conductores

• Descuido, como se define como la multitarea, ya sea mental o físicamente en un momento en que pueden aparecer peligros
• El egoísmo, como se define como arriesgar la vida, la salud o la propiedad de otros para obtener una ventaja relacionada con el transporte o psicológicamente.

Aunque los dos anteriores parecen ser subjetivos, se pueden probar empíricamente fácilmente al tomar una muestra de patrones de tráfico en cualquier momento en cualquier carretera altamente transitada del mundo. Esto es menos cierto para los pilotos.

No debemos suponer que la inteligencia artificial en AV se logra cuando se copia el comportamiento de la mente humana. Ese es el criterio para el juego de imitación de Alan Turing, una prueba que pretendía definir la inteligencia en el contexto del diálogo del lenguaje natural. Pero las palabras normalmente no matan a las personas directamente. Los vehículos a menudo lo hacen.

Sería una visión muy limitada el potencial espacio de diseño AV para considerar las mentes humanas como el modelo de excelencia en la conducción. El sistema de IA no debe realizar las tareas de la misma manera. Los objetivos de diseño de IA de los AV deberían ser más consistentes con estas preocupaciones e intereses.

• Leyes de seguridad vial o del cielo
• Ética sobre el derecho de paso en situaciones normales y de emergencia.
• Preocupaciones de derechos civiles en términos de igualdad de acceso a los recursos públicos.
• Equilibrio de los detalles del flujo espacial para maximizar el rendimiento del transporte.
• Aversión a la colisión cuando surgen riesgos difíciles de predecir

Estos requisitos sobre las capacidades cognitivas y adaptativas de la IA de conducción o pilotaje no se basan únicamente en reglas y son mecánicos. El vehículo en sí es principalmente mecánico en su funcionamiento, pero también presenta sorpresas como reventones u otras fallas difíciles de predecir. El control del vehículo no es como el ajedrez o un juego con reglas de juego fijas y un entorno de juego fijo.

Aunque los requisitos de inteligencia NO incluyen la autoconciencia de sí mismo como un sistema inteligente, se requieren formas de autoconciencia.

• La posición relativa de la superficie exterior del vehículo y su trayectoria proyectada con respecto a la de otros objetos.
• El estado de las partes operativas del vehículo.
• La masa y ubicación de los pasajeros y cualquier otro objeto transportado en el vehículo.

La pregunta terminó con un requisito interesante y desafiante.

Elija una buena manera de actuar en una situación nunca antes experimentada

Ese es quizás el aspecto más desafiante de la conducción AV o el diseño del sistema de pilotaje.

Volviendo a la pregunta de "¿Por qué los automóviles autónomos se clasifican como AI?", El significado de AI es de hecho un aspecto crítico para responder bien. Tomado literalmente, el término inteligencia artificial especifica dos cosas.

• Es artificial, ya que no ocurre naturalmente en la naturaleza.
• Es inteligente, ya que se adapta de manera que, si esas formas son mecánicas, son mecánicas a un nivel de detalle que está más allá de lo obvio sin un estudio considerable.

Como depende el año y la dependencia cultural como lo es esa definición de inteligencia, ninguna otra definición es tan sostenible durante décadas desde perspectivas científicas y lingüísticas. Según definiciones más limitadas, los AV pueden no requerir IA, pero no existe una razón científica convincente para limitar la definición de IA a un subconjunto de esta definición previa.