Los vehículos autónomos NO son tanto sobre IA (al menos AGI, también conocido como “IA fuerte”) * más bien sobre:
WP: Visión por computadora: “La inteligencia artificial y la visión por computadora comparten otros temas, como el reconocimiento de patrones y las técnicas de aprendizaje. En consecuencia, la visión por computadora se ve a veces como parte del campo de la inteligencia artificial o del campo de la informática en general”. (tenga en cuenta que esta discusión de AI en la página se enumeró en ” Campos relacionados “, pero a menudo la visión por computadora a menudo se coloca bajo el paraguas de AI, o al menos usa AI “débil”).
WP: Inteligencia artificial: “Los problemas centrales (u objetivos) de la investigación de IA incluyen razonamiento, conocimiento, planificación, aprendizaje, procesamiento del lenguaje natural (comunicación), percepción y la capacidad de mover y manipular objetos. [6] La inteligencia general todavía está entre los objetivos a largo plazo del campo. [7] ”
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Tenga en cuenta cuánto de esto, por ejemplo, PNL (que es “AI-complete”) y artificial “inteligencia general” (AGI), no está relacionado con la visión por computadora.
La parte importante de la visión por computadora (y tenga en cuenta que se realizó por primera vez, hace 20 años, antes de la era del “aprendizaje profundo”, que sin embargo la mejoró mucho) es, por ejemplo:
WP: reconocimiento de señales de tráfico
Este tipo aquí, Schmidhuber, (e IDSIA) es, supongo, una de las 5 mejores personas en IA, si no la primera o dos personas:
Primer reconocimiento de patrones visuales sobrehumanos 2011
“dos veces mejor que los humanos
tres veces mejor que el competidor artificial más cercano
seis veces mejor que el mejor método no neuronal [..]
Los reconocedores de señales de tráfico son obviamente importantes para los autos sin conductor. Hace 20 años, aparecieron en el tráfico los primeros automóviles totalmente autónomos (Ernst Dickmanns y Mercedes Benz, 1994) [3] “.
Métodos similares que pienso del mismo tipo:
Reconocimiento de escritura a mano con redes neuronales profundas rápidas y redes recurrentes LSTM y aprendizaje profundo (Juergen Schmidhuber)
[Nota “Reconocimiento de escritura a mano, no es PNL, también convierte la escritura a mano en” texto “digital. No es realmente útil para automóviles, incluso para letras impresas, más común en las señales de tráfico de los EE. UU. El automóvil no necesita reconocer / comprender “texto”, solo el “signo”, este versus otro.]
* Sí, la planificación (generalmente considerada como IA “débil”) es necesaria para elegir la ruta correcta, pero su GPS ya lo hace, y estoy excluyendo eso de la discusión más específica. Su automóvil nunca podría confiar únicamente en un mapa y GPS (no más que un conductor humano). Esa parte se considera un problema resuelto, y como otros llamados problemas de IA sufren el problema de que cuando se resuelven, las personas tienden a no considerarlo más como IA (ya que pueden explicarlo a una computadora, es decir, programarlo algorítmicamente) .
Sé algo sobre IA, pero no tanto sobre visión por computadora, no es un experto … pero vea también: WP: flujo óptico.
Una de las razones por las que los automóviles podrían conducir mejor que los humanos es que dependemos de la luz visible. Estoy bastante seguro, los autos usan radar o ambos. No estoy seguro, pero creo que la “visión por computadora” también se aplica a las “imágenes” de radar.
Yo diría que la IA “real”, AGI está contraindicada para los automóviles, por la misma razón que la inteligencia humana. Si bien manejamos autos en “piloto automático” (a veces olvidamos que lo estamos haciendo, y a veces terminamos en el lugar equivocado (de forma segura)), también nos distraemos con otras cosas, por ejemplo, conversaciones, y creo que queremos nuestro auto sin conductor. tener una mentalidad única al conducir, y AGI no puede tener una sola mentalidad. Creo que eso se desprende de AGI y partes “completas de AI” (“IA fuerte”) de IA como el procesamiento del lenguaje natural.
