ปัญญาประดิษฐ์ (AI) มีศักยภาพในการปฏิวัติวิธีที่เราขับเคลื่อนและขนส่งสินค้าและผู้คน รถยนต์ไร้คนขับหรือที่เรียกว่ายานยนต์ไร้คนขับเป็นยานพาหนะประเภทหนึ่งที่ใช้ AI และเทคโนโลยีขั้นสูงอื่นๆ เพื่อนำทางถนนและทางหลวงโดยไม่จำเป็นต้องมีคนขับ
รถยนต์ไร้คนขับมีประโยชน์หลายประการ ประการแรก พวกมันมีศักยภาพในการลดจำนวนอุบัติเหตุที่เกิดจากความผิดพลาดของมนุษย์ได้อย่างมาก สิ่งนี้อาจนำไปสู่การเสียชีวิตและการบาดเจ็บบนท้องถนนน้อยลง รถยนต์ไร้คนขับยังสามารถปรับปรุงการไหลของการจราจรและลดความแออัด เนื่องจากสามารถสื่อสารระหว่างกันและตัดสินใจได้แบบเรียลไทม์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางและความเร็ว
นอกจากนี้ รถยนต์ไร้คนขับยังส่งผลดีต่อสิ่งแวดล้อมด้วยการลดการใช้เชื้อเพลิงและการปล่อยมลพิษ นอกจากนี้ยังสามารถเพิ่มความคล่องตัวสำหรับผู้ที่ไม่สามารถขับรถได้เนื่องจากอายุ ความพิการ หรือปัจจัยอื่นๆ
ปัญญาประดิษฐ์ใช้ในรถยนต์ไร้คนขับอย่างไร?
ยังมีความท้าทายอีกมากที่ต้องแก้ไขก่อนที่รถยนต์ไร้คนขับจะแพร่หลาย หนึ่งในความท้าทายหลักคือการพัฒนาระบบ AI ที่เชื่อถือได้และปลอดภัยเพียงพอที่จะใช้บนถนนสาธารณะ นอกจากนี้ยังมีประเด็นด้านกฎระเบียบ กฎหมาย และจริยธรรมที่ต้องพิจารณา เช่น วิธีการรับประกันความปลอดภัยของผู้โดยสารและคนเดินถนน และวิธีจัดการกับความรับผิดชอบในกรณีที่เกิดอุบัติเหตุ
แม้จะมีความท้าทายเหล่านี้ แต่การพัฒนารถยนต์ไร้คนขับก็กำลังก้าวไปข้างหน้าอย่างรวดเร็ว หลายบริษัท รวมทั้งผู้ผลิตรถยนต์แบบดั้งเดิมและบริษัทด้านเทคโนโลยี กำลังลงทุนอย่างมากในเทคโนโลยีนี้ และรถยนต์ไร้คนขับกำลังได้รับการทดสอบแล้วบนถนนสาธารณะในบางพื้นที่ มีแนวโน้มว่าเราจะเห็นรถยนต์ไร้คนขับบนท้องถนนในอนาคตอันใกล้นี้ แม้ว่าจะเป็นเรื่องยากที่จะคาดเดาได้แน่ชัดว่าเมื่อใดที่มันจะกลายเป็นเรื่องปกติ
ปัญญาประดิษฐ์ในอุตสาหกรรมยานยนต์
ปัญญาประดิษฐ์ได้ปฏิวัติอุตสาหกรรมยานยนต์ในรูปแบบที่ครั้งหนึ่งเป็นไปไม่ได้ ตั้งแต่รถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเองไปจนถึงระบบจราจรอัจฉริยะ AI ได้เปลี่ยนวิธีที่เราเดินทางและโต้ตอบกับยานพาหนะของเรา ด้วยความช่วยเหลือของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง รถยนต์สามารถตัดสินใจได้ด้วยตัวเอง ปรับให้เข้ากับสภาพถนนและรูปแบบการจราจรที่เปลี่ยนแปลงไปแบบเรียลไทม์ สิ่งนี้ไม่เพียงทำให้การขับขี่ปลอดภัยขึ้นเท่านั้น แต่ยังทำให้มีประสิทธิภาพและสะดวกยิ่งขึ้นอีกด้วย
บทบาทหัวหอกของ AI ในการเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมค้าปลีก
AI ยังมีบทบาทสำคัญในการพัฒนารถยนต์ไฟฟ้าและรถยนต์ไฮบริด ช่วยให้ผู้ผลิตรถยนต์เพิ่มประสิทธิภาพการออกแบบเพื่อประสิทธิภาพและสมรรถนะสูงสุด อนาคตของอุตสาหกรรมยานยนต์ดูสดใส และเป็นที่ชัดเจนว่า AI จะยังคงมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาต่อไป
ต่อไปนี้เป็นวิธีที่ปัญญาประดิษฐ์ใช้ในรถยนต์ไร้คนขับ:
การรับรู้และการรับรู้
รถยนต์ไร้คนขับใช้เซนเซอร์หลายชนิด เช่น กล้อง ลิดาร์ เรดาร์ และเซนเซอร์อัลตราโซนิก เพื่อรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับสภาพแวดล้อม จากนั้นข้อมูลนี้จะถูกประมวลผลและวิเคราะห์โดยใช้อัลกอริทึม AI เพื่อสร้างแผนที่โดยละเอียดของสภาพแวดล้อมและระบุวัตถุ เช่น คนเดินถนน ยานพาหนะอื่นๆ สัญญาณไฟจราจร และป้ายบอกทาง
การตัดสินใจ
รถยนต์ไร้คนขับใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ตามข้อมูลที่รวบรวมจากเซ็นเซอร์ ตัวอย่างเช่น หากรถยนต์ที่ขับเองตรวจพบคนเดินเท้าที่กำลังข้ามถนน ระบบจะใช้ AI เพื่อกำหนดแนวทางการดำเนินการที่ดีที่สุด เช่น ชะลอความเร็วหรือหยุดรถ
การสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์
รถยนต์ไร้คนขับใช้ AI เพื่อคาดเดาพฤติกรรมของผู้ใช้ถนนคนอื่นๆ เช่น คนเดินถนนและยานพาหนะอื่นๆ สิ่งนี้ช่วยให้รถคาดการณ์ถึงปัญหาที่อาจเกิดขึ้นและดำเนินการอย่างเหมาะสมเพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาดังกล่าว
การประมวลผลภาษาธรรมชาติ
รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติบางคันมีเทคโนโลยีจดจำเสียงที่ช่วยให้ผู้โดยสารสื่อสารกับรถได้โดยใช้ภาษาธรรมชาติ เทคโนโลยีนี้ใช้ AI เพื่อทำความเข้าใจและตอบสนองต่อคำสั่งที่พูด
โดยรวมแล้ว AI เป็นองค์ประกอบสำคัญของรถยนต์ไร้คนขับ ช่วยให้พวกเขารับรู้ รับรู้ และนำทางสภาพแวดล้อม ตลอดจนตัดสินใจและตอบสนองต่อสภาวะที่เปลี่ยนแปลงได้แบบเรียลไทม์
การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับรถยนต์ขับเคลื่อนด้วยตนเอง
การเรียนรู้เชิงลึกเป็นการเรียนรู้ของเครื่องประเภทหนึ่งที่เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมเครือข่ายประสาทเทียมในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ โครงข่ายประสาทเทียมเหล่านี้สามารถเรียนรู้และจดจำรูปแบบในข้อมูล และสามารถใช้ในการทำงานต่างๆ มากมาย รวมถึงการรู้จำภาพและคำพูด การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการสร้างแบบจำลองเชิงทำนาย
ในบริบทของรถยนต์ไร้คนขับ การเรียนรู้เชิงลึกมักจะใช้เพื่อปรับปรุงความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของระบบปัญญาประดิษฐ์ที่ช่วยให้รถสามารถนำทางและตัดสินใจได้ ตัวอย่างเช่น สามารถฝึกอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกบนชุดข้อมูลรูปภาพและวิดีโอขนาดใหญ่เพื่อให้รถสามารถจดจำและจำแนกวัตถุในสภาพแวดล้อม เช่น คนเดินถนน ยานพาหนะอื่นๆ และป้ายจราจร
กรอบการเรียนรู้เชิงลึกของ PaddlePaddle ขยาย AI ไปสู่การใช้งานในอุตสาหกรรม
การเรียนรู้เชิงลึกยังใช้เพื่อปรับปรุงความแม่นยำของการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ในรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเอง ตัวอย่างเช่น รถยนต์สามารถใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลจากเซ็นเซอร์และทำนายความเป็นไปได้ที่คนเดินเท้าจะข้ามถนน ณ สถานที่ใดสถานที่หนึ่ง หรือโอกาสที่รถคันอื่นจะเปลี่ยนเลนกะทันหัน
ความสำคัญของ GDDR6 สำหรับรถยนต์ไร้คนขับ
GDDR6 (Graphics Double Data Rate 6) เป็นหน่วยความจำชนิดหนึ่งที่ใช้ในหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) เพื่อจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลสำหรับการเรนเดอร์กราฟิกและงานที่ต้องใช้การคำนวณสูงอื่นๆ ในบริบทของการขับขี่อัตโนมัติ GDDR6 มีความสำคัญเนื่องจากช่วยให้สามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมากด้วยความเร็วสูง ซึ่งจำเป็นสำหรับการทำงานของรถยนต์ไร้คนขับ
รถยนต์ไร้คนขับอาศัยเซ็นเซอร์ต่างๆ เช่น กล้อง, ลิดาร์, เรดาร์ และเซ็นเซอร์อัลตราโซนิก เพื่อรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับสภาพแวดล้อม จากนั้นข้อมูลนี้จะถูกประมวลผลและวิเคราะห์โดยใช้อัลกอริทึม AI เพื่อสร้างแผนที่โดยละเอียดของสภาพแวดล้อมและระบุวัตถุ เช่น คนเดินถนน ยานพาหนะอื่นๆ สัญญาณไฟจราจร และป้ายบอกทาง การประมวลผลและการวิเคราะห์ข้อมูลที่จำเป็นในการเปิดใช้งานงานเหล่านี้ต้องใช้การคำนวณสูง และต้องใช้หน่วยความจำความเร็วสูง เช่น GDDR6 เพื่อจัดเก็บและเข้าถึงข้อมูลอย่างรวดเร็ว
นอกเหนือจากการเปิดใช้งานการประมวลผลข้อมูลความเร็วสูงแล้ว GDDR6 ยังประหยัดพลังงานอีกด้วย ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการทำงานของรถยนต์ไร้คนขับ เนื่องจากจำเป็นต้องสามารถใช้งานได้เป็นเวลานานโดยไม่ต้องชาร์จใหม่
โดยรวมแล้ว GDDR6 เป็นเทคโนโลยีที่สำคัญสำหรับอนาคตของการขับขี่อัตโนมัติ เนื่องจากช่วยให้สามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมากที่จำเป็นสำหรับการทำงานของรถยนต์ไร้คนขับได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ
อัลกอริธึมปัญญาประดิษฐ์สำหรับยานยนต์และรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเอง
วิธีการเรียนรู้ทั้งภายใต้การดูแลและไม่ได้รับการดูแลถูกนำมาใช้ในอัลกอริทึม AI ของยานยนต์
การเรียนรู้ภายใต้การดูแล
การเรียนรู้ภายใต้การดูแลคือการเรียนรู้ของเครื่องประเภทหนึ่งซึ่งโมเดลได้รับการฝึกอบรมในชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับ ซึ่งหมายความว่าข้อมูลได้รับการติดป้ายกำกับด้วยเอาต์พุตที่ถูกต้อง เป้าหมายของการเรียนรู้แบบมีผู้สอนคือการเรียนรู้ฟังก์ชันที่จับคู่อินพุตกับเอาต์พุตตามข้อมูลที่มีป้ายกำกับ
ในระหว่างขั้นตอนการฝึกอบรม แบบจำลองจะถูกนำเสนอด้วยชุดของคู่อินพุต/เอาต์พุต และใช้อัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสมเพื่อปรับพารามิเตอร์ภายใน เพื่อให้สามารถคาดการณ์เอาต์พุตที่ได้รับอินพุตใหม่ได้อย่างแม่นยำ เมื่อโมเดลได้รับการฝึกอบรมแล้ว จะสามารถใช้ทำนายข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็นได้
การเรียนรู้ภายใต้การดูแลมักใช้สำหรับงานต่างๆ เช่น การจำแนกประเภท (การทำนายป้ายกำกับคลาส) การถดถอย (การทำนายค่าต่อเนื่อง) และการทำนายแบบมีโครงสร้าง (การทำนายลำดับหรือผลลัพธ์ที่มีโครงสร้างเป็นต้นไม้)
การเรียนรู้ภายใต้การบังคับบัญชาสามารถใช้ในรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองได้หลายวิธี นี่คือตัวอย่างบางส่วน:
- การจดจำวัตถุ: สามารถใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแลเพื่อฝึกโมเดลให้จดจำวัตถุในข้อมูลที่รวบรวมโดยเซ็นเซอร์ของรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น แบบจำลองสามารถฝึกให้รู้จักคนเดินถนน พาหนะอื่นๆ สัญญาณไฟจราจร และป้ายถนนในภาพหรือเมฆจุด Lidar
- การสร้างแบบจำลอง: สามารถใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแลเพื่อฝึกแบบจำลองเพื่อทำนายความเป็นไปได้ของเหตุการณ์บางอย่างที่เกิดขึ้นในสภาพแวดล้อม ตัวอย่างเช่น แบบจำลองอาจได้รับการฝึกฝนเพื่อทำนายความเป็นไปได้ที่คนเดินเท้าจะข้ามถนน ณ สถานที่ใดสถานที่หนึ่ง หรือความเป็นไปได้ที่รถคันอื่นจะเปลี่ยนเลนอย่างกะทันหัน
- การทำนายพฤติกรรม: สามารถใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแลเพื่อฝึกแบบจำลองเพื่อทำนายพฤติกรรมของผู้ใช้ถนนคนอื่นๆ เช่น คนเดินถนนและยานพาหนะอื่นๆ ตัวอย่างเช่น สามารถใช้ทำนายความเป็นไปได้ที่คนเดินถนนจะข้ามถนน ณ สถานที่ใดสถานที่หนึ่ง หรือทำนายความเป็นไปได้ที่รถคันอื่นจะเปลี่ยนเลนกระทันหัน
การเรียนรู้ที่ไม่มีผู้ดูแล
การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลคือการเรียนรู้ของเครื่องประเภทหนึ่งซึ่งโมเดลได้รับการฝึกอบรมในชุดข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ หมายความว่าข้อมูลไม่ได้ติดป้ายกำกับด้วยเอาต์พุตที่ถูกต้อง เป้าหมายของการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนคือการค้นหารูปแบบหรือความสัมพันธ์ในข้อมูล แทนที่จะทำนายผลลัพธ์เฉพาะ
อัลกอริทึมการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลไม่มีเป้าหมายเฉพาะในการทำนาย และใช้เพื่อค้นหารูปแบบและความสัมพันธ์ในข้อมูลแทน อัลกอริทึมเหล่านี้มักใช้สำหรับงานต่างๆ เช่น การทำคลัสเตอร์ (การจัดกลุ่มจุดข้อมูลที่คล้ายกันเข้าด้วยกัน) การลดขนาด (ลดจำนวนคุณลักษณะในข้อมูล) และการตรวจจับความผิดปกติ (การระบุจุดข้อมูลที่ผิดปกติหรือไม่เหมาะสมกับส่วนที่เหลือของ ข้อมูล).
การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลสามารถนำมาใช้ในรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองได้หลายวิธี นี่คือตัวอย่างบางส่วน:
- การตรวจจับความผิดปกติ: สามารถใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลเพื่อระบุเหตุการณ์ที่ผิดปกติหรือไม่คาดคิดในข้อมูลที่รวบรวมโดยเซ็นเซอร์ของรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น สามารถใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลเพื่อระบุคนเดินถนนที่กำลังข้ามถนนในสถานที่ที่ไม่คาดคิด หรือยานพาหนะที่เปลี่ยนเลนกระทันหัน
- การรวมกลุ่ม: สามารถใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลเพื่อจัดกลุ่มข้อมูลที่รวบรวมโดยเซ็นเซอร์ของรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ โดยจัดกลุ่มจุดข้อมูลที่คล้ายกันไว้ด้วยกัน ตัวอย่างเช่น สามารถใช้เพื่อจัดกลุ่มจุดข้อมูลที่สอดคล้องกับพื้นผิวถนนประเภทต่างๆ หรือเพื่อจัดกลุ่มจุดข้อมูลที่สอดคล้องกับสภาพการจราจรที่แตกต่างกัน
- การแยกคุณสมบัติ: สามารถใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลเพื่อดึงคุณสมบัติต่างๆ จากข้อมูลที่รวบรวมโดยเซ็นเซอร์ของรถยนต์ที่ขับเอง ตัวอย่างเช่น สามารถใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลเพื่อระบุคุณลักษณะใน Lidar Point Cloud ที่ตรงกับขอบของวัตถุในสภาพแวดล้อม หรือเพื่อระบุคุณลักษณะในภาพที่ตรงกับขอบของวัตถุในฉาก
ระดับความเป็นอิสระในรถยนต์ไร้คนขับ
รถยนต์ไร้คนขับมักจัดประเภทตามระดับของระบบอัตโนมัติ ตั้งแต่ระดับ 0 (ไม่มีระบบอัตโนมัติ) ไปจนถึงระดับ 5 (อัตโนมัติเต็มรูปแบบ) ระดับของระบบอัตโนมัติถูกกำหนดโดยสมาคมวิศวกรยานยนต์ (SAE) และมีดังนี้:
ระดับ 0: ไม่มีระบบอัตโนมัติ
ผู้ขับขี่สามารถควบคุมรถได้อย่างสมบูรณ์ตลอดเวลา
ระดับ 1: ความช่วยเหลือคนขับ
รถยนต์มีฟังก์ชันอัตโนมัติบางอย่าง เช่น การรักษาช่องทางเดินรถหรือระบบควบคุมความเร็วคงที่แบบปรับได้ แต่ผู้ขับขี่จะต้องระมัดระวังและพร้อมที่จะเข้าควบคุมทุกเมื่อ
ระดับ 2: ระบบอัตโนมัติบางส่วน
รถยนต์มีฟังก์ชันอัตโนมัติที่ก้าวหน้ามากขึ้น เช่น ความสามารถในการควบคุมการเร่งความเร็ว การเบรก และการบังคับเลี้ยวของยานพาหนะ แต่ผู้ขับขี่ยังคงต้องตรวจสอบสภาพแวดล้อมและพร้อมที่จะเข้าแทรกแซงหากจำเป็น
ระดับ 3: ระบบอัตโนมัติแบบมีเงื่อนไข
ยานพาหนะสามารถดำเนินการขับขี่ได้ทั้งหมดภายใต้เงื่อนไขบางประการ แต่ผู้ขับขี่ต้องพร้อมที่จะเข้าควบคุมหากยานพาหนะเผชิญกับสถานการณ์ที่ไม่สามารถรับมือได้
ระดับ 4: ระบบอัตโนมัติระดับสูง
รถยนต์สามารถทำงานการขับขี่ได้ทั้งหมดภายใต้สภาวะที่หลากหลาย แต่ผู้ขับขี่อาจยังจำเป็นต้องควบคุมในบางสถานการณ์ เช่น ในสภาพอากาศเลวร้ายหรือในสภาพแวดล้อมการขับขี่ที่ซับซ้อน
ระดับ 5: ระบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบ
รถยนต์สามารถทำงานการขับขี่ได้ทั้งหมดภายใต้เงื่อนไขใด ๆ และผู้ขับขี่ไม่จำเป็นต้องควบคุม
เป็นที่น่าสังเกตว่ารถยนต์ไร้คนขับยังไม่ถึงระดับ 5 และยังไม่ชัดเจนว่าจะถึงระดับนี้เมื่อใด รถยนต์ไร้คนขับส่วนใหญ่บนท้องถนนในปัจจุบันอยู่ในระดับ 4 หรือต่ำกว่า
รถยนต์ไร้คนขับ: ข้อดีและข้อเสีย
รถยนต์ไร้คนขับมีศักยภาพที่จะก่อให้เกิดประโยชน์มากมาย แต่ก็มีความท้าทายบางอย่างที่ต้องได้รับการแก้ไขก่อนที่จะแพร่หลาย
ข้อดี
- อุบัติเหตุที่ลดลง: รถยนต์ไร้คนขับมีศักยภาพในการลดจำนวนอุบัติเหตุที่เกิดจากความผิดพลาดของมนุษย์ได้อย่างมาก ซึ่งอาจนำไปสู่การเสียชีวิตและการบาดเจ็บบนท้องถนนน้อยลง
- ปรับปรุงการจราจร: รถยนต์ไร้คนขับสามารถปรับปรุงการไหลของการจราจรและลดความแออัดได้ด้วยการสื่อสารระหว่างกันและทำการตัดสินใจแบบเรียลไทม์เพื่อปรับเส้นทางและความเร็วให้เหมาะสมที่สุด
- เพิ่มความคล่องตัว: รถยนต์ไร้คนขับสามารถเพิ่มความคล่องตัวสำหรับผู้ที่ไม่สามารถขับรถได้เนื่องจากอายุ ความพิการ หรือปัจจัยอื่นๆ
- ประโยชน์ต่อสิ่งแวดล้อม: รถยนต์ไร้คนขับสามารถลดการใช้เชื้อเพลิงและการปล่อยมลพิษ ซึ่งอาจส่งผลดีต่อสิ่งแวดล้อม
จุดด้อย
- ข้อกังวลด้านความน่าเชื่อถือและความปลอดภัย: มีความกังวลเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือและความปลอดภัยของรถยนต์ไร้คนขับ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสถานการณ์การขับขี่ที่ซับซ้อนหรือคาดเดาไม่ได้
- การสูญเสียงาน: รถยนต์ไร้คนขับอาจนำไปสู่การตกงานสำหรับคนขับ เช่น คนขับแท็กซี่และรถบรรทุก
- ประเด็นด้านจริยธรรมและกฎหมาย: มีประเด็นด้านจริยธรรมและกฎหมายที่ต้องพิจารณา เช่น วิธีการรับประกันความปลอดภัยของผู้โดยสารและคนเดินถนน และวิธีจัดการกับความรับผิดในกรณีที่เกิดอุบัติเหตุ
- ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์: รถยนต์ที่ขับเองอาจเสี่ยงต่อการถูกโจมตีทางไซเบอร์ ซึ่งอาจทำให้ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวลดลงได้
ตัวอย่างรถขับเองในชีวิตจริง
มีตัวอย่างรถยนต์ไร้คนขับหลายคันที่กำลังพัฒนาหรือมีอยู่แล้วบนท้องถนน:
Waymo
Waymo เป็นบริษัทรถยนต์ไร้คนขับที่มี Alphabet บริษัทแม่ของ Google เป็นเจ้าของ รถยนต์ไร้คนขับของ Waymo กำลังได้รับการทดสอบบนถนนสาธารณะในหลายเมืองในสหรัฐอเมริกา รวมถึงเมืองฟีนิกซ์ รัฐแอริโซนา และเมืองดีทรอยต์ รัฐมิชิแกน
[เนื้อหาฝัง]
Tesla Autopilot
Tesla Autopilot เป็นระบบขับขี่กึ่งอัตโนมัติที่มีในเทสลาบางรุ่น แม้ว่ามันจะไม่ได้ขับเคลื่อนด้วยตัวเองอย่างสมบูรณ์ แต่ก็ช่วยให้รถสามารถจัดการกับงานการขับบางอย่างได้ เช่น การรักษาเลนและการเปลี่ยนเลน โดยได้รับข้อมูลจากคนขับน้อยที่สุด
[เนื้อหาฝัง]
ล่องเรือ
ล่องเรือ เป็นบริษัทรถยนต์ไร้คนขับที่มี General Motors เป็นเจ้าของ รถยนต์ไร้คนขับของครูซกำลังได้รับการทดสอบบนถนนสาธารณะในซานฟรานซิสโก แคลิฟอร์เนีย และฟีนิกซ์ รัฐแอริโซนา
[เนื้อหาฝัง]
แสงเงินแสงทอง
แสงเงินแสงทอง เป็นบริษัทรถยนต์ไร้คนขับที่กำลังพัฒนาเทคโนโลยีรถยนต์ไร้คนขับสำหรับการใช้งานที่หลากหลาย รวมถึงรถยนต์นั่งส่วนบุคคล รถส่งสินค้า และการขนส่งสาธารณะ รถยนต์ไร้คนขับของ Aurora ได้รับการทดสอบบนถนนสาธารณะในหลายเมืองในสหรัฐอเมริกา
[เนื้อหาฝัง]
ประเด็นที่สำคัญ
- ปัญญาประดิษฐ์มีบทบาทสำคัญในการพัฒนาและการทำงานของรถยนต์ไร้คนขับ
- AI ช่วยให้รถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเองรับรู้ รับรู้ และนำทางสภาพแวดล้อม ตลอดจนทำการตัดสินใจแบบเรียลไทม์โดยอิงจากข้อมูลที่รวบรวมจากเซ็นเซอร์
- การเรียนรู้เชิงลึกซึ่งเป็นการเรียนรู้ของเครื่องประเภทหนึ่งที่เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมเครือข่ายประสาทเทียมบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ มีการใช้กันอย่างแพร่หลายในการพัฒนารถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเอง
- รถยนต์ไร้คนขับมักจัดประเภทตามระดับของระบบอัตโนมัติ ตั้งแต่ระดับ 0 (ไม่มีระบบอัตโนมัติ) ไปจนถึงระดับ 5 (อัตโนมัติเต็มรูปแบบ)
- รถยนต์ไร้คนขับส่วนใหญ่ที่ขับอยู่บนท้องถนนในปัจจุบันอยู่ในระดับ 4 หรือต่ำกว่า ซึ่งหมายความว่ารถเหล่านี้สามารถทำหน้าที่ขับเคลื่อนได้ทั้งหมดภายใต้เงื่อนไขบางประการ แต่ผู้ขับขี่ต้องพร้อมที่จะเข้าควบคุมหากจำเป็น
- รถยนต์ไร้คนขับมีศักยภาพในการลดจำนวนอุบัติเหตุที่เกิดจากความผิดพลาดของมนุษย์ได้อย่างมาก ซึ่งอาจนำไปสู่การเสียชีวิตและการบาดเจ็บบนท้องถนนน้อยลง
- รถยนต์ไร้คนขับสามารถปรับปรุงการไหลของการจราจรและลดความแออัดได้ด้วยการสื่อสารระหว่างกันและตัดสินใจแบบเรียลไทม์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางและความเร็ว
- รถยนต์ไร้คนขับสามารถเพิ่มความคล่องตัวสำหรับผู้ที่ไม่สามารถขับรถได้เนื่องจากอายุ ความพิการ หรือปัจจัยอื่นๆ
- รถยนต์ไร้คนขับสามารถลดการใช้เชื้อเพลิงและการปล่อยมลพิษ ซึ่งอาจส่งผลดีต่อสิ่งแวดล้อม
- มีความท้าทายที่ต้องแก้ไขก่อนที่รถยนต์ไร้คนขับจะแพร่หลาย รวมถึงการพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์ที่เชื่อถือได้และปลอดภัยเพียงพอสำหรับการใช้งานบนถนนสาธารณะ ตลอดจนประเด็นด้านกฎระเบียบ กฎหมาย และจริยธรรม
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- เพลโตบล็อคเชน Web3 Metaverse ข่าวกรอง ขยายความรู้. เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://dataconomy.com/2022/12/artificial-intelligence-and-self-driving/
- 1
- a
- ความสามารถ
- สามารถ
- เกี่ยวกับเรา
- เข้า
- อุบัติเหตุ
- อุบัติเหตุ
- ตาม
- ความถูกต้อง
- แม่นยำ
- การกระทำ
- นอกจากนี้
- สูง
- AI
- ขั้นตอนวิธี
- อัลกอริทึม
- ทั้งหมด
- ช่วยให้
- Alphabet
- แล้ว
- แม้ว่า
- จำนวน
- การวิเคราะห์
- วิเคราะห์
- และ
- การตรวจจับความผิดปกติ
- อื่น
- คาดหวัง
- การใช้งาน
- เหมาะสม
- พื้นที่
- อาริโซน่า
- เทียม
- ปัญญาประดิษฐ์
- การโจมตี
- แสงเงินแสงทอง
- รถยนต์
- อัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- ยานยนต์
- อุตสาหกรรมยานยนต์
- อิสระ
- รถยนต์อิสระ
- ยานพาหนะอิสระ
- ใช้ได้
- ไม่ดี
- ตาม
- เพราะ
- กลายเป็น
- ก่อน
- กำลัง
- ด้านล่าง
- ประโยชน์ที่ได้รับ
- ที่ดีที่สุด
- นำมาซึ่ง
- แคลิฟอร์เนีย
- กล้อง
- ไม่ได้
- รถ
- รถยนต์
- ที่เกิดจาก
- บาง
- ความท้าทาย
- เปลี่ยนแปลง
- เปลี่ยนแปลง
- เมือง
- ชั้น
- การจัดหมวดหมู่
- จัด
- แยกประเภท
- ชัดเจน
- เมฆ
- Cluster
- การจัดกลุ่ม
- ร่วมกัน
- อย่างธรรมดา
- สื่อสาร
- การติดต่อสื่อสาร
- บริษัท
- บริษัท
- สมบูรณ์
- ซับซ้อน
- ส่วนประกอบ
- การประนีประนอม
- ความกังวลเกี่ยวกับ
- เงื่อนไข
- จุดด้อย
- ถือว่า
- การบริโภค
- เนื้อหา
- สิ่งแวดล้อม
- ต่อ
- ต่อเนื่องกัน
- ควบคุม
- สะดวกสบาย
- ได้
- หลักสูตร
- สร้าง
- ข้าม
- สำคัญมาก
- ล่องเรือ
- ขณะนี้
- ไซเบอร์
- การโจมตีทางไซเบอร์
- มืด
- ข้อมูล
- จุดข้อมูล
- การประมวลผล
- ชุดข้อมูล
- เสียชีวิต
- การตัดสินใจ
- ลึก
- การเรียนรู้ลึก ๆ
- การจัดส่ง
- การออกแบบ
- รายละเอียด
- การตรวจพบ
- กำหนด
- พัฒนา
- ที่กำลังพัฒนา
- พัฒนาการ
- ต่าง
- ยาก
- ค้นพบ
- สอง
- ลง
- ขับรถ
- คนขับรถ
- ไดรเวอร์
- การขับขี่
- แต่ละ
- อย่างมีประสิทธิภาพ
- ที่มีประสิทธิภาพ
- ติดตั้งระบบไฟฟ้า
- ที่ฝัง
- ปล่อยก๊าซเรือนกระจก
- ทำให้สามารถ
- ช่วยให้
- การเปิดใช้งาน
- พลังงาน
- วิศวกร
- พอ
- ทำให้มั่นใจ
- สิ่งแวดล้อม
- สภาพแวดล้อม
- พร้อม
- ความผิดพลาด
- โดยเฉพาะอย่างยิ่ง
- ตามหลักจริยธรรม
- เหตุการณ์
- เหตุการณ์
- เผง
- ตัวอย่าง
- ตัวอย่าง
- ขยาย
- สารสกัด
- ปัจจัย
- FAST
- คุณสมบัติ
- สองสาม
- หา
- บริษัท
- พอดี
- ไหล
- ดังต่อไปนี้
- ข้างหน้า
- กรอบ
- ฟรานซิส
- ราคาเริ่มต้นที่
- เชื้อเพลิง
- เต็ม
- อย่างเต็มที่
- ฟังก์ชัน
- ฟังก์ชั่น
- อนาคต
- General
- บริษัท General Motors
- โดยทั่วไป
- กำหนด
- Go
- เป้าหมาย
- ดี
- สินค้า
- GPUs
- กราฟิก
- บัญชีกลุ่ม
- จัดการ
- หนัก
- ช่วย
- การช่วยเหลือ
- จะช่วยให้
- โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม
- จุดสูง
- ทางหลวง
- ขอบฟ้า
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- ทำอย่างไร
- HTTPS
- เป็นมนุษย์
- เป็นลูกผสม
- แยกแยะ
- ระบุ
- ภาพ
- ภาพ
- ส่งผลกระทบ
- ความสำคัญ
- สำคัญ
- ปรับปรุง
- in
- รวมทั้ง
- เพิ่ม
- อุตสาหกรรม
- อุตสาหกรรม
- อินพุต
- แทน
- Intelligence
- ฉลาด
- โต้ตอบ
- ภายใน
- แทรกแซง
- แนะนำ
- การลงทุน
- ปัญหา
- IT
- การสัมภาษณ์
- การเก็บรักษา
- คีย์
- ที่รู้จักกัน
- ฉลาก
- เลน
- ภาษา
- ใหญ่
- นำ
- เรียนรู้
- การเรียนรู้
- กฎหมาย
- ประเด็นทางกฎหมาย
- ชั้น
- ระดับ
- LG
- ความรับผิดชอบ
- เบา
- น่าจะ
- ที่ตั้ง
- นาน
- LOOKS
- ปิด
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- ทำ
- มายากล
- หลัก
- สำคัญ
- ทำ
- การทำ
- หลาย
- แผนที่
- แผนที่
- การจับคู่
- ความกว้างสูงสุด
- สูงสุด
- ความหมาย
- หน่วยความจำ
- วิธีการ
- มิชิแกน
- ต่ำสุด
- การเคลื่อนย้าย
- แบบ
- โมเดล
- การตรวจสอบ
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- มีประสิทธิภาพมากขึ้น
- มากที่สุด
- มอเตอร์
- ย้าย
- การย้าย
- โดยธรรมชาติ
- ประมวลผลภาษาธรรมชาติ
- นำทาง
- ใกล้
- จำเป็น
- จำเป็นต้อง
- ต้อง
- เครือข่าย
- เครือข่ายประสาทเทียม
- ใหม่
- จำนวน
- วัตถุ
- ONE
- ทำงาน
- การดำเนินการ
- การเพิ่มประสิทธิภาพ
- เพิ่มประสิทธิภาพ
- อื่นๆ
- ของตนเอง
- เป็นเจ้าของ
- ก้าว
- คู่
- พารามิเตอร์
- บริษัท แม่
- ในสิ่งที่สนใจ
- รูปแบบ
- คน
- ดำเนินการ
- การปฏิบัติ
- งวด
- ต้นอินทผลัม
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- เล่น
- เล่น
- จุด
- จุด
- บวก
- ที่มีศักยภาพ
- ที่อาจเกิดขึ้น
- คาดการณ์
- ทำนาย
- คำทำนาย
- การคาดการณ์
- นำเสนอ
- ความเป็นส่วนตัว
- ปัญหาที่เกิดขึ้น
- กระบวนการ
- การประมวลผล
- PROS
- สาธารณะ
- ขนส่งมวลชน
- อย่างรวดเร็ว
- เรดาร์
- พิสัย
- ตั้งแต่
- รวดเร็ว
- คะแนน
- มาถึง
- พร้อม
- จริง
- เรียลไทม์
- การรับรู้
- รับรู้
- ลด
- ลด
- หน่วยงานกำกับดูแล
- ความสัมพันธ์
- ความเชื่อถือได้
- น่าเชื่อถือ
- ยังคง
- การแสดงผล
- จำเป็นต้องใช้
- ต้อง
- ตอบสนอง
- REST
- ค้าปลีก
- ปฏิวัติ
- ปฏิวัติ
- ความเสี่ยง
- ถนน
- บทบาท
- เส้นทาง
- ปลอดภัย
- ปลอดภัยมากขึ้น
- ความปลอดภัย
- ซาน
- ซานฟรานซิสโก
- ฉาก
- ขับเคลื่อนด้วยตัวเอง
- ความรู้สึก
- เซ็นเซอร์
- ลำดับ
- ชุด
- หลาย
- อย่างมีความหมาย
- สัญญาณ
- คล้ายคลึงกัน
- สถานการณ์
- สถานการณ์
- การชะลอตัว
- So
- สังคม
- แก้
- บาง
- หัวหอก
- โดยเฉพาะ
- การพูด
- การรู้จำเสียง
- ความเร็ว
- สหรัฐอเมริกา
- ยังคง
- การหยุด
- จัดเก็บ
- โครงสร้าง
- อย่างเช่น
- ฉับพลัน
- ระบบ
- ระบบ
- เอา
- เป้า
- งาน
- เทคโนโลยี
- เทคโนโลยี
- เทคโนโลยี
- เทสลา
- พื้นที่
- ของพวกเขา
- เวลา
- ครั้ง
- ไปยัง
- ร่วมกัน
- แบบดั้งเดิม
- การจราจร
- รถไฟ
- ผ่านการฝึกอบรม
- การฝึกอบรม
- การแปลง
- เปลี่ยน
- การขนส่ง
- การขนส่ง
- การเดินทาง
- รถบรรทุก
- ชนิด
- ภายใต้
- เข้าใจ
- ไม่คาดฝัน
- พร้อมใจกัน
- ประเทศสหรัฐอเมริกา
- หน่วย
- ทายไม่ถูก
- ใช้
- ผู้ใช้
- ใช้
- ความคุ้มค่า
- ความหลากหลาย
- พาหนะ
- ยานพาหนะ
- วิดีโอ
- เสียงพูด
- อ่อนแอ
- waymo
- วิธี
- สภาพอากาศ
- ที่
- ในขณะที่
- WHO
- กว้าง
- ช่วงกว้าง
- อย่างกว้างขวาง
- แพร่หลาย
- จะ
- ไม่มี
- คุ้มค่า
- YouTube
- ลมทะเล