Naukowcy umieścili czujniki na ludzkich palcach, aby rejestrować amplitudę tętna, kiedy badani byli w symulatorze jazdy. W ten sposób sprawdzono, jakie zdarzenia będą jest czynnikiem wyzwalającym strach. Algorytm wykorzystał te nagrania – 80 minut “wyjeżdżone” przez czworo kierowców. To pozwoliło SI nauczyć się przewidywać tętno przeciętnej osoby w zależności od sytuacji na wirtualnej drodze. Następnie program użył uzyskanych w ten sposób symptomów „strachu” jako przewodnika podczas nauki jazdy w wirtualnym świecie. Obrana metoda była dość prosta: jeśli człowiek byłby w danej sytuacji przestraszony, program rejestrował to jako sygnał „robię coś źle”. W ten sposób SI uczyło się jazdy w znacznie bardziej bezpiecznym środowisku.
Rezultat takiej metody uczenia? Jak się okazuje, całkiem wysoka skuteczność. Aby jedna zweryfikować metodę, dokonano jeszcze jednej próby. Naukowcy zastanawiali się, czy ten rodzaj bodźców tylko pośrednio wpłynął na wynik. Wyszkolili więc inne SI, także do kierowania pojazdem, ale w oparciu o zachowanie odległości od przeszkód. Efekt to 25 procent mniej kolizji w przypadku prowadzenia pojazdu przez SI, która nauczyła “się bać” w porównaniu z SI, która prowadziła samochód bez żadnej przy tym ludzkiej refleksji.
Wygląda na to, że metoda ta jest skuteczna i może przyczynić się do podniesienia bezpieczeństwa aut autonomicznych w przyszłości. Nie mogę się jednak oprzeć wrażeniu, że zaszczepienie SI instynktów samozachowawczych brzmi niemal jak początek wyjątkowo złowieszczej opowieści SF. Prosimy się o kłopoty? | CHIP
Szachiści komentują nasz news o wyczynie SI AlphaZero Google’a
