Беспилотные автомобили заставят учиться на чужих ошибках Автопилот будет наблюдать за водителями

Обычно алгоритмы управления беспилотными автомобилями обучаются на основе гигантского массива данных, подробно описывающих все нюансы движения. Американские исследователи решили, что данных для обучения нейросети потребуется на порядок меньше, если автопилоты будут обучаться не только на собственном, но и на чужом опыте — наблюдая за действиями соседей по транспортному потоку и запоминая, как они отреагируют на те или иные ситуации. Затем эта информация используется искусственным интеллектом для принятия собственных решений.

Ученые считают, что такой алгоритм обучения будет гораздо эффективнее традиционного, поскольку автопроизводители не спешат делиться друг с другом накопленными данными. В результате это приводит к тому, что каждая компания выполняет, по сути, одни и те же действия — строит вооруженные набором сенсоров прототипы и платит операторам за то, чтобы они колесили по дорогам и собирали данные для обучения нейросети. Бостонские исследователи утверждают, что этот подход не учитывает массу различных нюансов.

Разработанный ими алгоритм учитывает, как автомобили объезжают препятствия, пропускают пешеходов, совершают маневры и взаимодействуют друг с другом на дороге. Таким способом беспилотные автомобили примеряют на себя многие ситуации и обучаются на примерах из реальной жизни. Свою систему ученые испытали в виртуальной реальности — и остались довольны. По их словам, количество инцидентов было минимальным, а трудности возникали лишь вследствие неминуемой разницы в стиле вождения и конструктивными отличиями между автомобилями.