A cura di Motherboard
2017.10.19
Diverse aziende stanno testando le loro versioni di macchine a guida autonoma direttamente su strada, in modo da poter verificare in un contesto reale — fra curve ed incroci pericolosi — le capacità degli algoritmi di intelligenza artificiale che le guidano.
Questo tipo di test, però, presenta dei limiti sia per quanto riguarda i rischi di arrecare danni agli oggetti ed alle persone in caso di malfunzionamenti sia per quanto riguarda il controllo sulle variabili in gioco — è impossibile infatti gestire a piacimento il traffico in modo da creare sfide difficili per le auto a guida autonoma.
La soluzione sembra essere quindi quella di rimuovere ogni tipo di costrizione materiale e trasferire questi test direttamente all’interno di una simulazione al computer.
“Circa 25.000 macchine a guida autonoma guidano 8 milioni di miglia nel nostro mondo virtuale, testando nuove capacità e ridefinendo quelle che hanno già appreso.”
Come rivelato in un post sul loro blog, ogni giorno, “circa 25.000 macchine a guida autonoma guidano circa 13 milioni di chilometri nel nostro mondo virtuale, testando nuove capacità e ridefinendo quelle che hanno già appreso.”
Se pensiamo al modo in cui noi esseri umani impariamo a guidare, possiamo immaginarci due diverse modalità: la prima e più diretta consiste nel seguire lezioni iniziali di guida per apprendere le nozioni di base — come accelerare, frenare, cambiare le marce — per poi passare ad una seconda fase, eseguita per lo più inconsciamente, che corrisponde all’astrazione ed al trasferimento delle conoscenze acquisite in modo da poterle applicare anche in situazioni mai viste prima.
Per intenderci, quando abbiamo appreso le regole del codice della strada ed abbiamo percorso almeno una volta una rotatoria ad una corsia, non abbiamo problemi ad utilizzare le nostre capacità per attraversare incolumi una rotatoria a doppia corsia, pur non avendone mai vista una in precedenza.
Lo stesso risultato non si potrebbe ottenere con una macchina a guida autonoma: al momento le capacità di apprendimento delle intelligenze artificiali sono indissolubilmente collegate ai dati su cui vengono addestrati gli algoritmi. Se l’AI non si è mai trovata davanti una rotatoria a due corsie nel migliore dei casi si potrebbe fermare a fianco della strada, nel peggiore potrebbe gettarsi nel traffico rischiando di creare danni agli altri conducenti — questa scelta dipende dalle regole di sicurezza che vengono introdotte in caso scenari del genere dovessero presentarsi.
Nel mondo virtuale è possibile addestrare gli algoritmi con migliaia di variazioni: aumentando il numero di veicoli, modificando il comportamento degli altri conducenti e la velocità delle auto, introducendo pedoni, ciclisti e persino ostacoli inaspettati.
E proprio qui entra in gioco il mondo virtuale: grazie ai dati raccolti dai sensori montati sulle auto a guida autonoma che effettuano i test su strada è possibile ricreare una simulazione “super-realistica” dell’ambiente stradale e, potendo modellare lo scenario a piacimento, è possibile addestrare gli algoritmi con migliaia di variazioni: aumentando il numero di veicoli, modificando il comportamento degli altri conducenti e la velocità delle auto, introducendo pedoni, ciclisti e persino ostacoli inaspettati, testando quindi esaustivamente ogni tipologia di situazione desiderata.
Tutto questo senza mettere in pericolo l’incolumità delle persone e senza dover seguire l’auto a guida autonoma nel suo percorso stradale.
Come per gli esseri umani, quindi, anche le intelligenze artificiali hanno bisogno di fare innumerevoli ore di pratica alla guida e potendo sfruttare simulazioni dell’ambiente stradale sempre più realistiche sarà possibile migliorare gli algoritmi per la guida autonoma in modo che nessuno scenario inaspettato colga impreparate le nostre auto.
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