一項(xiàng)即將在AAAI上發(fā)表的，涉及拉德布德大學(xué)，奧斯丁大學(xué)，美國(guó)大學(xué)的研究人員的新研究表明，一種新的不確定性推理方法可以幫助人工智能更快地找到更安全的選擇，例如在自動(dòng)駕駛汽車(chē)中。加利福尼亞，伯克利和艾恩德霍芬科技大學(xué)。

研究人員定義了一種新的方法來(lái)處理所謂的“不確定的，部分可觀察的馬爾可夫決策過(guò)程”或uPOMDP。用外行的話來(lái)說(shuō)，這些是估算事件發(fā)生可能性的現(xiàn)實(shí)世界模型，例如自動(dòng)駕駛汽車(chē)，會(huì)面臨很多未知的情況下，它開(kāi)始行駛時(shí)，為了驗(yàn)證人工智能自動(dòng)駕駛汽車(chē)的，廣泛的計(jì)算運(yùn)行分析AI會(huì)如何處理各種情況。研究人員認(rèn)為，他們的新方法，這些模擬練習(xí)，可以成為遠(yuǎn)更現(xiàn)實(shí)，從而使AI更快地做出更好，更安全的決策。

使理論成為現(xiàn)實(shí)

POMDP已經(jīng)用于模擬和建模許多情況。它們可以幫助預(yù)測(cè)流行病的蔓延，計(jì)算飛機(jī)和航天器如何避免碰撞，甚至可以用來(lái)調(diào)查和保護(hù)瀕危物種。“我們知道這些模型非常擅長(zhǎng)真實(shí)地捕捉現(xiàn)實(shí)世界。但是，使用它們需要大量的處理能力，這意味著它們?cè)趯?shí)際應(yīng)用中的使用通常仍然受到限制，”其中一位Nils Jansen說(shuō)。主要作者。“這種新方法使我們能夠獲取所有計(jì)算結(jié)果和理論信息，并在更加一致，常規(guī)的基礎(chǔ)上在現(xiàn)實(shí)世界中使用它。”

自動(dòng)駕駛汽車(chē)

團(tuán)隊(duì)的突破是通過(guò)將現(xiàn)實(shí)世界的不確定性明確納入模型來(lái)實(shí)現(xiàn)的。詹森：“例如，當(dāng)前的模型可能只是告訴您，無(wú)人駕駛汽車(chē)中的驅(qū)動(dòng)器有80%的可能性是完全安全的。目前尚不清楚另外20%的情況將發(fā)生什么，以及可能發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)類型用這種新方法，系統(tǒng)可以對(duì)可能出了什么問(wèn)題進(jìn)行更詳細(xì)的解釋，并在進(jìn)行計(jì)算時(shí)將這些因素考慮在內(nèi)。對(duì)于用戶而言，這意味著他們擁有更具體的示例找出可能出問(wèn)題的地方，并進(jìn)行更好，更充分的調(diào)整以避免這些特定的風(fēng)險(xiǎn)。”

以前，其他研究人員已經(jīng)考慮過(guò)研究人員對(duì)這些uPOMPDPs采取的方法，但僅在特定的有限情況和思想實(shí)驗(yàn)中才考慮。詹森解釋說(shuō)：“但是，我們第一次能夠?qū)⑦@些先前的理論思想實(shí)驗(yàn)變成一種實(shí)用和現(xiàn)實(shí)的方法。” “這被認(rèn)為是一個(gè)獨(dú)特而困難的問(wèn)題，但是由于采用了跨學(xué)科的方法，我們得以取得真正的突破。

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