تخيل أن السيارة ذاتية القيادة لم تعد تكتفي بالفرملة أو الانعطاف فقط، بل أصبحت قادرة أيضاً على شرح السبب في اللحظة نفسها.

باحثون من MIT وشركة Motional طوروا نظاماً جديداً اسمُه CW Net، يترجم قرارات الشبكات العصبية داخل السيارة إلى مفاهيم مفهومة للبشر مثل الاقتراب من مركبة متوقفة أو الاقتراب الشديد من دراجة هوائية.

أهمية هذا التطور أنه يعالج مشكلة الصندوق الأسود، وهي واحدة من أكبر أزمات الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة. فبدلاً من أن نرى السيارة تتصرف من دون تفسير واضح، يمكن للمهندسين ومشغلي السلامة معرفة السبب الحقيقي وراء كل قرار تقريباً.

وفي اختبارات حقيقية على طرق لاس فيغاس، ساعد النظام الباحثين على اكتشاف أخطاء لم تكن واضحة من السلوك وحده، مثل تخيل السيارة وجود مركبة غير موجودة أمامها. والأهم أن هذه الشفافية لم تؤثر كثيراً على الأداء، إذ كان الفارق أقل من 1 بالمئة مقارنة بأنظمة القيادة المنافسة.

برأيكم، هل وجود سيارة تشرح قراراتها لحظة بلحظة سيجعلكم تثقون أكثر بالقيادة الذاتية.

#الذكاء_الاصطناعي #السيارات_ذاتية_القيادة #MIT #التقنية #السلامة_المرورية #التعلم_العميق #أخبار_التقنية#مجلة ايليت فوتو ارت.