Mengapa Pembelajaran Penguatan Akan Membuka Kunci Mobil Otonomi untuk Misa

Otak manusia dapat mengambil banyak informasi tentang adegan di depannya untuk mengambil keputusan. Seekor rusa melompat di depan mobil? Membanting rem. Sebuah mobil melambat di depan? Ganti jalur.

Untuk kendaraan otonom, keputusan ini tidak mudah. Kami mungkin tidak mendaftar bahwa otak kami bahkan memproses semua informasi yang diperlukan untuk mengambil tindakan, tetapi sistem otonom harus memperhitungkan banyak variabel sebelum menerapkan rem. Jika sistem tidak membaca jalan dengan benar, tabrakan fatal dapat terjadi. Sebuah cerita yang diterbitkan di MIT Tinjauan Teknologi pada hari Senin menggambarkan bagaimana perusahaan teknologi otomotif Mobileye menggunakan pembelajaran penguatan untuk melatih kecerdasan buatan di belakang kendaraan otonom. Metode ini bergantung pada data mengemudi di dunia nyata, dan semakin besar kumpulan data, semakin cepat A.I. belajar cara menghindari crash. Namun ada satu masalah. Perusahaan mobil yang kompetitif tidak ingin berbagi.

Saat ini, insinyur perangkat lunak harus memperhitungkan setiap skenario yang mungkin terjadi dan memprogram mobil untuk menghadapinya. Namun di dunia nyata, jalanan adalah lingkungan yang sangat dinamis dan beragam. Tidak ada cara bagi insinyur untuk mengantisipasi setiap situasi yang mungkin terjadi.

Daripada memrogram mobil untuk mengantisipasi setiap skenario, insinyur dapat memprogram mobil untuk mempelajari cara menavigasi skenario sendiri. Penguatan pembelajaran pada dasarnya melatih kendaraan otonom dengan menghargai hasil yang baik. Setelah bereksperimen dan tidak menabrak, mobil belajar apa yang harus dilakukan dalam berbagai situasi dan dapat menerapkannya pada skenario masa depan.

Namun, kunci penguatan pembelajaran untuk kendaraan otonom adalah data. Banyak dan banyak data. Agar mobil dapat mempelajari semua skenario berbeda yang mungkin ditemui, data yang dikumpulkan di dunia nyata harus tersedia untuk perangkat lunak mobil agar dapat mempelajari apa yang harus dilakukan.

Membuat perusahaan mobil membagikan data mereka adalah tantangan besar. Pesaing tidak dikenal karena berbagi apa yang membuat mobil mereka tergerak. Tetapi jika mereka benar-benar membuka data mereka ke perusahaan seperti Mobileye, maka kendaraan yang dapat mengemudi sendiri (setidaknya di jalan raya) akan menjadi kenyataan jauh lebih cepat.