Автономные электромобили скорее всего станут привычной вещью быстрее, чем об этом думает большинство людей, однако они все-таки так или иначе нуждаются в некоторой калибровке и перебалансировке, в первую очередь своего искусственного интеллекта. Вот и сегодня стало известно о том, что компания Waymo, которая разрабатывает и тестирует свои собственные электромобили одноименного типа, столкнулась с достаточно неожиданной – хотя в некотором роде ожидаемой – проблемой относительно искусственного интеллекта своих машин. Дело в том, что один эксперимент показал, что автономные машины Waymo испытывают значительные трудности в отношении работы в плотном трафике.
А точнее, в таких условиях, когда вокруг наблюдается не только плотный трафик, но также если рядом имеется заблокированный путь или строительные работы. Дело в том, что один популярный ютубер под ником JJRicks Studios, занимающийся проверками подобного рода умных систем, решил испытать в деле автономный электромобиль Waymo как раз в таких непростых условиях. Тест был проведен на территории города Чэндлер в Аризоне, где у компании имеется официальная лицензия на проведение своих испытаний – ютубер задал машине курс, при котором она должна была повернуть направо по специальной дороге мимо участка со строительными работами, но в момент необходимого поворота электромобиль просто не смог принять решение и остановился.
Это указывает непосредственным образом на то, что у автономных электромобилей Waymo еще имеются не вполне точные алгоритмы определения того, что можно считать помехой, при которой стоит останавливаться, а что нет. В любом случае, компания намерена и дальше продолжать свои эксперименты.
С другой стороны, есть вероятность того, что для изменения своих внутренних алгоритмов, электромобилям компании Waymo придется перейти на концептуально иной вариант платформы искусственного интеллекта, а для этого необходимо будет проводить огромное количество специфических тестов, что займет еще больше времени – впрочем, у самой компании пока что предостаточно времени для того, чтобы предпринять разные варианты тестирований в долгосрочной перспективе.
