¿Los datos de GTA de Rockstar son útiles para el desarrollo de IA de conducción autónoma?

Yo diría que sí.

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¿Qué pueden aprender los autos sin conductor jugando Grand Theft Auto?

Por supuesto, nunca puedes obtener las situaciones de la vida real en un videojuego de este tipo, pero de hecho puedes obtener una buena aproximación.

  • Puede simular bloqueos en un juego, lo que no podría hacer en la vida real, debido al costo.
  • Puedes entrenar tu IA miles de horas sin poner en peligro a ninguna persona en la calle con un modelo mal entrenado.

Construye una buena base, incluso si aún necesitara algunos ajustes en la vida real. Pero primero entrenar en un juego antes de salir a la calle es infinitamente mejor que poner una IA sin entrenamiento en las calles.

Cuanto más realistas sean los juegos de computadora, mejor podremos entrenar a la IA con ellos. Es barato, es eficiente, no pone en peligro vidas reales casi tanto como lo haría si entrenaras directamente en las calles.

Y la adquisición de buenos datos de las calles de todo el mundo (tráfico, congestiones, semáforos, peatones, condiciones climáticas, diferentes entradas visuales: niebla, lluvia, mañana, tarde, mediodía, invierno, verano, todo marca la diferencia) tomar horas, incluso años, para adquirir todos los datos relevantes. Para cuando esté listo para entrenar a su modelo con datos reales, los modelos entrenados en juegos de otras compañías ya dominarán las calles.

No necesita ser GTA, solo tome cualquier juego que simule la conducción de automóviles, el comportamiento de los peatones, el tráfico y el clima de manera más realista.

Respuesta corta: no.

Solo necesita mirar en YouTube para ver cuánto daño sufren esos autos. Si una IA fuera entrenada exclusivamente en esos datos para conducir de esa manera, las calles se volverían muy, muy inseguras.

Además, si mezcla los datos de GTA con datos del mundo real, se obtendrían resultados no deseados. Si observa el aprendizaje por refuerzo, por ejemplo, donde el agente está entrenado en el medio ambiente, en realidad sesgaría los datos del mundo real y le enseñaría a la IA algunas lecciones muy malas. La única forma en que los datos serían de algún tipo de uso es seleccionando partes de eso como datos negativos, como en lo que la IA no debería hacer.

Aprendizaje de refuerzo – Wikipedia

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