Le auto a guida autonoma sono ancora molto lontane dall’essere perfette e commettono errori di guida dovuti soprattutto al fatto che le intelligenze artificiali non sono ancora in grado di gestire tutte le condizioni di guida. Microsoft e il MIT potrebbero aver trovato una soluzione valida per colmare queste lacune e hanno sviluppato un “modello” che sarebbe grado di cogliere questi “punti ciechi” virtuali, come li descrive il MIT.
L’idea che starebbe alla base di questo modello è il confronto tra le azioni della IA con quelle umane in una determinata circostanza. In base a questo confronto, l’IA sceglierebbe poi come agire. Per esempio, se un’intelligenza artificiale di un’auto a
non sa come comportarsi quando un’ambulanza sta per arrivare, potrebbe capire come agire osservando un conducente in carne e ossa di un’altra auto che si sposta verso il lato della strada. Il modello progettato da Microsoft e il MIT funzionerebbe anche con le correzioni in tempo reale. Se l’IA dovesse sbagliare un’azione, un autista umano può subentrare e indicare che qualcosa è andato storto.
I ricercatori hanno persino trovato un modo per impedire che il veicolo senza conducente diventi troppo sicuro. Un algoritmo di machine lerning non solo identifica le risposte accettabili e inaccettabili, ma utilizza sofisticati calcoli di probabilità per individuare i modelli e determinare se qualcosa è veramente sicuro oppure no. Anche se un’azione è giusta il 90% delle volte, potrebbero esserci ancora delle difficoltà da affrontare.
Per quanto molto interessante, questa tecnologia non è ancora pronta a test reali sulle strade. Attualmente, infatti, i ricercatori stanno testando questi modelli all’interno di alcuni videogiochi dove è possibile effettuare specifici test in ambienti ideali e privi di rischi.
Se lo sviluppo di questa tecnologia dovesse procedere positivamente, potrebbe fare molto per rendere le auto a guida autonoma più sicure.
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