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自动驾驶新进展！微软和麻省理工学院开发了一种可以检测AI盲点的模型

发布于：2024-06-06 编辑：匿名来源：网络

据外媒报道，微软和麻省理工学院开发了一种模型，可以捕获这些自动驾驶汽车系统的虚拟“盲点”。

根据麻省理工学院的说法，这种方法可以让人工智能将一个人在特定情况下所做的事情与它在其他情况下会做的事情进行比较，并根据它与响应的匹配程度来改变其行为。

如果自动驾驶汽车不知道如何在救护车驶过时靠边停车，它可以通过观察真正的司机移到路边来学习。

自动驾驶汽车仍然容易出错，部分原因是人工智能训练只能解释有限的情况。

该模型还可以实时纠正，因此如果人工智能出现问题，人类驾驶员可以接管并指出问题。

研究人员甚至有一种方法可以防止自动驾驶汽车变得过度自信，并将给定响应的所有实例标记为安全。

机器学习算法不仅可以识别可接受和不可接受的响应，还可以使用概率计算来识别模式并确定某些东西是否真正安全或仍然存在潜在问题。

即使某项操作在 90% 的情况下都是正确的，它仍然可能会发现需要解决的弱点。

自动驾驶新进展！微软和麻省理工学院开发了一种可以检测AI盲点的模型

该技术尚未应用于该领域。

科学家们只是使用视频游戏测试了他们的模型，视频游戏的参数有限，条件相对理想。

微软和麻省理工学院仍需要用真车进行测试。

不过，如果这种方法有效，那么它可能会对自动驾驶汽车的实用化大有帮助。

早期的车辆在处理雪这样的简单物体时仍然存在问题，更不用说在快节奏的交通中，一个错误就可能导致车祸。

这有助于他们处理棘手的情况，而不需要复杂的定制解决方案或让乘客面临风险。

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