يشير عدد الحوادث التي تنطوي على مركبات ذاتية القيادة إلى أنه من المستحيل الاستمرار في الاعتماد على البشر لتعليم السيارة القيادة، وأن الذكاء الاصطناعي يجب أن يتعلم بنفسه
بقلم: ييجال رايشيلجوز، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشركة Kortika.
خلقت صناعة السيارات ذاتية القيادة توقعات لطرق أكثر أمانًا وانخفاضًا كبيرًا في عدد الحوادث. لكن في الآونة الأخيرة، تزايد عدد التقارير عن الحوادث في الصناعة على الرغم من أن عدد المركبات ذاتية القيادة على الطريق لا يزال صغيرًا جدًا. وهذه الحقيقة لا تفاجئ العاملين في هذا المجال وتزعجهم كثيرا. السباق بين الشركات العملاقة للاستيلاء على سوق المركبات ذاتية القيادة الذي تبلغ قيمته تريليون دولار، يدفعها إلى الخروج بسرعة بتصريحات وإطلاق نماذج مركبات ترتقي بمستوى القدرة التكنولوجية التي تمتلكها. ومن المتوقع أن يزداد عدد المركبات ذاتية القيادة على الطريق بشكل كبير في السنوات المقبلة، وإذا لم تتحسن قدراتها، فإن عدد الحوادث سيزداد أيضا. ومن أجل تجنب ذلك، يجب مواجهة التحديات التكنولوجية في الطريق إلى القيادة الذاتية الآمنة بمساعدة التغيير الإدراكي وليس مجرد التحسن التدريجي في القوة الحاسوبية للمركبة وكمية البيانات التي يمكنها معالجتها.
نحن السائقون البشر نتمتع بقدرة غير عادية على قراءة وفهم المواقف المعقدة على الطريق في الوقت الفعلي. توقع السيناريوهات التي قد تتطور خلال الثواني القليلة القادمة وأدخل العامل البشري في منظومة الاعتبارات. وفي المقابل، تعتمد المركبات ذاتية القيادة اليوم على التعلم الموجه الذي يقتصر على التعرف على الأشياء التي تم تعريفها لها مسبقًا من قبل الناس.
ولسد الفجوة مع السائق البشري، هناك حاجة إلى قدرات الذكاء الاصطناعي التي تمكن من التعلم في الوقت الحقيقي، والتكيف مع ظروف الطريق، والقدرات التنبؤية وتحليل التفاعلات بين العوامل على الطريق. يُطلق على الأساس التكنولوجي الذي يمكّن هذه القدرات اسم التعلم غير الموجه - وهو تقنية قادرة على اكتشاف وإنشاء تمثيلات للأشياء والمواقف والسلوكيات من خلال تدفق المعلومات العشوائية القادمة بشكل مستمر من كاميرات السيارة. وكما يتعلم البشر من البيئة التي يتواجدون فيها، فإن هذه التكنولوجيا تمنح أيضًا السيارة ذاتية القيادة السريعة الاستقلالية للتعلم وفهم العالم من حولها من أجل اتخاذ القرارات الصحيحة حتى في الحالات المعقدة.
ولذلك، لا يمكن لصناعة المركبات ذاتية القيادة أن تستمر في الاعتماد على البشر الذين يقومون بإدخال البيانات في النظام، في محاولة لرسم خريطة لجميع الحالات النهائية المحتملة التي ستواجهها المركبات التي تسافر حول العالم على الطرق. ولذلك، يجب على الصناعة أن تتخلى عن استخدام "الذكاء الاصطناعي" وتتحول إلى استخدام "الذكاء الاصطناعي المستقل"، وهو الكأس المقدسة لصناعة المركبات ذاتية القيادة وشرط ضروري لوجودها. لقد دخلنا فترة من العقود الصعبة التي سينتقل فيها العالم من القيادة اليدوية إلى القيادة الذاتية الكاملة. حيث سيتعين على أجهزة الكمبيوتر التعامل مع عدد متزايد من الحالات المعقدة على الطريق والتي يشارك فيها العامل البشري أيضًا. على سبيل المثال، إذا ارتدت كرة على الطريق، يجب أن يعرف النظام أنها ليست مجرد كرة، فمن المحتمل أن يتبعها شخص ما ويستعد للفرملة. إن متطلبات صناعة السيارات تدفع بالفعل مطوري الذكاء الاصطناعي الرائدين إلى تطوير قدرات لم يُنظر إليها إلا مؤخرًا على أنها خيال علمي، مثل الحدس والاستقلالية. ومن المرجح أن تؤدي هذه القدرات إلى ثورات تكنولوجية، تتجاوز صناعة السيارات بكثير، وستؤدي إلى تعطيل أسواق أخرى مثل سوق الدفاع، ومجال الإنتاج المستقل وعالم الروبوتات.
نحن في كورتيكا نركز على تطوير تقنية "الذكاء الاصطناعي المستقل"، والتي تحاكي نشاط الدماغ البشري الذي تطور عبر ملايين السنين لتطوير القدرات المعرفية المتقدمة. بدأ طريقنا كجزء من البحث في التخنيون حول أنسجة المخ الحية، محاولين الإجابة على أسئلة أساسية مثل ما هي وحدة البناء الحسابية لأنسجة القشرة في الدماغ، وكيف يتعاون عدد كبير من هذه الوحدات معًا وتتعلم بشكل مستقل. لقد قمنا في Cortica بتطوير برنامج يعيد إنتاج هذه المبادئ ويحاكي عملية التعلم البشري. إن دمج هذه التكنولوجيا في المركبات ذاتية القيادة يسمح لهم بتعلم القيادة بأنفسهم أثناء القيادة وحتى مشاركة الأفكار التي قاموا بإنتاجها مع بعضهم البعض لتحسين قاعدة البيانات العامة للقيادة الآمنة.
تعليقات 2
على عكس البشر، تعلمت سيارة واحدة، وجميع السيارات تعرف.
لم أفهم ما هو موضوع المقال الجديد.
لم أتوقع في أي وقت مضى أننا سنتعلم قيادة المخابرات الملكية، كما لو كانت طالبة قيادة.
إذا كان الأمر كذلك - فهذا عار على الجهود المبذولة لأنه من المستحيل تعليم عدد لا حصر له من المواقف. تمامًا كما لا يمكنك تعليم الشخص أن يكون ذكيًا.
المفهوم المطروح في المقال هو مفهوم صحيح، ولكن لم أكن أعتقد أن البعض يعتقد خلاف ذلك.