הנקראות ביותר

בינה מלאכותית לא תספיק

ריבוי התאונות של רכבים אוטונומיים מלמד שאי-אפשר להמשיך להסתמך על בני אדם

רכב אוטונומי / צילום: shutterstock
רכב אוטונומי / צילום: shutterstock

ענף הרכב האוטונומי יצר ציפייה לכבישים בטוחים יותר וצמצום משמעותי בכמות התאונות. אך לאחרונה עולה כמות הדיווחים על התאונות בענף - למרות שמספר הרכבים האוטונומיים על הכביש עדיין קטן מאוד. עובדה זו אינה מפתיעה את העוסקים בתחום ומטרידה אותם מאוד. המרוץ בין חברות הענק לכבוש את שוק טריליוני הדולרים של הרכב האוטונומי דוחף אותן לצאת מהר עם הצהרות והשקת דגמי רכבים, שמקדימים את רף היכולת הטכנולוגית שיש ברשותן. מספר הרכבים האוטונומיים על הכביש צפוי לגדול באופן דרמטי כבר בשנים הקרובות ואם יכולותיהם לא ישתפרו - יגדל גם היקף התאונות. כדי להימנע מכך יש להתמודד עם האתגרים הטכנולוגיים בדרך לנהיגה אוטונומית בטוחה בעזרת שינוי תפיסתי ולא רק בשיפור הדרגתי בכוח המיחשוב של הרכב וכמות הנתונים שהוא מסוגל לעבד.

לנו הנהגים האנושיים יש יכולת יוצאת דופן להבין בזמן אמת סיטואציות מורכבות על הכביש. לחזות את התסריטים שעלולים להתפתח בכמה השניות הבאות ולהכניס למערכת השיקולים גם את הגורם האנושי. לעומתנו, הרכבים האוטונומיים של היום מבוססים על למידה מונחית, שמוגבלת לזיהוי אובייקטים שהוגדרו עבורם ע"י אנשים.

כדי לסגור את הפער מול נהג אנושי, יש צורך ביכולות בינה מלאכותית המאפשרות למידה בזמן אמת, הסתגלות לתנאי הדרך, יכולות חיזוי וניתוח אינטראקציות בין הגורמים על הכביש. הבסיס הטכנולוגי המאפשר את היכולות האלה נקרא "למידה בלתי מונחית" - טכנולוגיה המסוגלת לגלות ולייצר ייצוגים של אובייקטים, סיטואציות והתנהגויות מתוך זרימה של מידע אקראי המגיע באופן רציף ממצלמות הרכב.

בדיוק כמו שבני אדם לומדים מהסביבה שבה הם נמצאים, כך גם טכנולוגיה זו נותנת לרכב האוטונומי את האוטונומיה ללמוד את העולם סביבו כדי לקבל החלטות נכונות גם במקרים מורכבים.

לכן ענף הרכב האוטונומי לא יכול להמשיך להתבסס על בני אדם שיזינו נתונים למערכת, בניסיון למפות את כל מקרי הקצה האפשריים שהרכבים יפגשו על הכבישים. הענף חייב לנטוש את השימוש ב"בינה מלאכותית" ולעבור ל"בינה מלאכותית אוטונומית", שהיא הגביע הקדוש של הענף ותנאי הכרחי לקיומו.

קיראו עוד ב"גלובס"


פנינו לתקופה של עשרות שנים מאתגרות בהן העולם יעבור מנהיגה ידנית לאוטונומיות מלאה. במהלכן מחשבים יצטרכו להתמודד עם מספר הולך וגדל של מקרים מורכבים על הכביש בהם מעורב גם הגורם האנושי. לדוגמה אם כדור קפץ לכביש על המערכת לדעת שלא מדובר רק בכדור, סביר שיגיח אחריו אדם ויש להתכונן לבלימה. דרישות ענף הרכב דוחפות כבר כיום את מפתחי הבינה המלאכותית המובילים לפתח יכולות שנראו רק לא מזמן כמדע בדיוני, כגון אינטואיציה ואוטונומיה. יכולות אלה ככל הנראה יביאו למהפכות טכנולוגיות, הרבה מעבר לענף הרכב, וישבשו שווקים נוספים כמו השוק הביטחוני, תחום הייצור האוטונומי ועולם הרובוטיקה.

אנחנו מתמקדים בפיתוח טכנולוגיית "בינה מלאכותית אוטונומית", שמדמה את פעילות המוח האנושי אשר עבר אבולוציה במשך מיליוני שנים לפיתוח יכולות קוגניטיביות מתקדמות. הדרך שלנו התחילה במסגרת מחקר בטכניון על רקמת מוח חי, בניסיון לענות על שאלות בסיסיות, כגון מה היא אבן הבניין החישובית של רקמות הקורטקס במוח, איך מספר רב של יחידות אלה משתפות פעולה יחד ולומדות באופן עצמאי. פיתחנו תוכנה המשחזרת עקרונות אלה ומחקה את תהליך הלמידה האנושי. שילוב טכנולוגיה זו ברכבים אוטונומיים מאפשר להם ללמוד נהיגה לבד, תוך כדי נסיעה ואף לחלוק את התובנות שהפיקו זה עם זה כדי לשפר את מאגר המידע הכללי.

■ הכותב הוא מנכ"ל וממייסדי קורטיקה. 

עקבו אחרינו ברשתות
רוצה להשאר מעודכן/ת בנושא הסיפורים הגדולים של השבוע?
אני מאשר/ת קבלת תוכן פירסומי מגלובס
נושאים נוספים בהם תוכל/י להתעדכן
נדל"ן
גלובס טק
נתוני מסחר
שוק ההון
נתח שוק
דין וחשבון
מטבעות דיגיטליים
✓ הרישום בוצע בהצלחה!