Социалната интелигентност ли е ключът към масовото навлизане на автономните автомобили

04.06.2026   |   Начало»Технологии

Редактор
Мира Станкова

Редактор
Мира Станкова

Едно от първите тестови пътувания на автономно превозно средство в реални условия е проведено в кампуса на университета EPFL в Лозана, Швейцария, в началото на второто десетилетие на 21 век. Тогава автономен автобус, със студенти в него за всеки случай, пропътува няколко стотин метра по зададен маршрут със скорост от няколко километра в час. 15 години по-късно роботаксита вече могат да се видят по улиците на различни градове от Китай до Абу Даби. Онези, създадени от подразделението на Alphabet – Waymo, поеха по пътищата в Калифорния и Аризона и скоро може да пристигнат в Европа през Лондон. Илон Мъск пък твърди, че роботакситата на Tesla ще са налични в 25% до 50% от САЩ до края на годината. Властите и в Европейския съюз, и в Швейцария одобриха "ниво 3 на автономно управление", което позволява условно шофиране без ръце. Накратко, автономните превозни средства вече са тук или предстои да пристигнат.
 
Това обаче не означава, че в скоро време ще се превърнат в част от ежедневието ни. "Преди да пуснете автопарк от роботаксита в нов град, трябва да съберете много данни, за да обучите и тествате системата", коментира проф. Александър Алахи от Лабораторията за визуална интелигентност за транспорт в EPFL. "Това е така, защото всеки град има своя идентичност, базирана на визията си, улиците, пътните знаци, уличната сигнализация, особеностите на шофиране и поведението на другите ползватели на пътя, като пешеходците и водачите на двуколесни превозни средства, в динамични и статични условия."
 
Затова инженерите работят по създаването на модели, които могат да функционират във всеки град и в сложни среди, като същевременно са в състояние да се справят с неочаквани и критични ситуации.

Световни модели за автономно шофиране

"Ние развиваме това, което се нарича "световни модели", които могат да създават видео изображения на това, което е вероятно да се случи в дадена реална ситуация", посочва Алахи. "Тези модели използват генеративен изкуствен интелект, за да симулират критични ситуации, които са безпрецедентни или непредвидими – и за които има малко или никакви реални данни, и да създават изключително реалистични сценарии. След това можем да тестваме алгоритми по тези сценарии и да ги обучаваме във виртуални среди, усъвършенствайки по този начин системата за автономно шофиране."
 
За разлика от големите езикови модели, които нямат способността да предвиждат или да създават директни симулации за физически среди, световните модели учат от изображенията, идващи от сензорните данни, и могат да предвидят променливите, включително движение, сила и разположение в пространството. Така например, ако едно превозно средство попадне на потенциална аномалия, световният модел ще генерира няколко опции за това какво ще последва – спиране, смяна на платното или предприемане на друга превантивна мярка.

Ролята на социалната интелигентност

Изследователската група на Алахи проучва и начините за сдобиване на машините със социална интелигентност. "Един 18-годишен младеж може да се научи как да шофира за около 20 часа, защото вече има разбирането за физическия свят около себе си", обяснява Алахи. "Всичко, което трябва да направи, е да "осъвременява" това разбиране, за да шофира. Но никой AI модел днес не би могъл да се научи да шофира във всички градове за само 20 часа. Все пак, AI моделът ще бъде по-добър в шофирането от човек, защото ще има 360-градусово зрение и по-бързи рефлекси и никога няма да се разсейва от смартфона си. Така че нашата цел е да програмираме този тип социална интелигентност в машината, за да може тя да симулира човешко поведение. Тук предизвикателството е да направим модела така, че да бъде надежден във всяка ситуация, включително в много малко вероятните."
 
Засега автономните коли все още допускат грешки – често за удоволствие както на медиите, така и на създателите на конкурентни технологии. Алахи обаче е убеден, че тази технология занапред ще бъде ключова. "Автономните превозни средства могат да създадат свят с почти никакви автомобилни катастрофи. И нямам предвид само тежките, но и леките удари, които блокират трафика за часове. Те имат огромно социално и екологично въздействие, което се дължи на загубата на време и закъсненията, които задвижват цяла верига от събития. Нещо повече, машините съхраняват богатство от информация, която ние нямаме и която така или иначе не сме в състояние да обработим, което им позволява да взимат оптимизирани решения, като например за пестене на енергия."
 
В Лабораторията за ориентирана към човека система за екологична мобилност в EPFL проф. Кенан Джанг разглежда от макроикономическа гледна точка перспективата за добавяне на автономни превозни средства към нашите транспортни системи. "Използването на автономни превозни средства като таксита ще помогне за намаляване на частните пътувания и би могло да намали градския трафик. Но се нуждаем от високоефективна система, за да гарантираме, че роботакситата са толкова гъвкави, колкото личните автомобили – в противен случай хората няма да искат да ги използват." Тя също така смята, че автономните превозни средства могат да създадат нова форма на споделено шофиране. "Вместо да притежавате кола и да я държите паркирана през повечето време, вие можете да я дадете под наем на други хора, когато не ви трябва." Въпросът е колко години ще са необходими, за да стигнем дотам?

Ключови думи: роботаксита   автономно шофиране   изкуствен интелект   EPFL  

Област: Бизнес