Intelligence artificielle

Prédire quand les voitures à l'IA autonome seront prédominantes

Prédire quand les voitures à l'IA autonome seront prédominantes


Dr. Lance B. Eliot, AI Insider

Définir une équation pour prédire quand les voitures à l'IA autonome seront dominantes

Nous apprécions tous une bonne équation. Combien de fois avez-vous cité ou vu la célèbre équation d’Einstein sur la matière et l’énergie?

L’une des formules probabilistes les plus connues est la célèbre équation de Drake, conçue par Frank Drake dans les années 1960 pour stimuler la discussion et les débats sur les chances qu’il y ait de la vie ailleurs dans notre galaxie et que nous puissions communiquer avec elle.

Un élément particulièrement controversé de ces efforts est de savoir si nous devrions ou non entreprendre une recherche passive ou une recherche plus active de vie intelligente qui pourrait exister ailleurs. Une recherche passive consiste simplement à tenter de capter un signal quelconque, puis à se faire alerter sur terre de ce que quelque chose existe peut-être. Une recherche active consiste à envoyer un signal permettant aux auditeurs d’au-delà de notre planète de savoir que nous sommes ici, et nous le faisons dans l’espoir de susciter une réponse. Bien sûr, générer une réponse pourrait être bon ou mauvais pour nous et le célèbre Stephen Hawking avait prévenu que nous pourrions créer un nid de frelons qui finirait par causer notre propre destruction et notre propre décès.

Quelle est la chance qu'il y ait une vie intelligente quelque part dans notre galaxie autre qu'ici, sur la Terre, que vous pourriez réfléchir?

Commençons par convenir que nous sommes principalement intéressés par la vie intelligente, ce qui signifie que s'il existe une sorte de vie primitive suintante quelque part et pour laquelle elle ne peut pas communiquer par des moyens modernes, nous la classerons comme indigne pour le moment. d'essayer de trouver.

Vraisemblablement, une forme de vie intelligente émettrait divers types de radiations électromagnétiques, comme nous le faisons effectivement ici-bas. L'astronome Frank Drake utilisait un appareil de radioastronomie à grande échelle en Virginie-Occidentale à la fin des années 50 pour détecter les ondes radio qui rebondissaient sur notre planète.

La vie est assurée par 100 millions de mondes

Les scientifiques et les astronomes circulaient en nombres, surtout qu'il pourrait y avoir 100 millions de mondes dans l'univers qui pourraient soutenir la vie telle que nous la connaissons. Comment est né ce chiffre de 100 millions? Il était basé sur la conviction qu'il pourrait y avoir 10 millions de millions de soleils, et peut-être un sur un million de planètes tournant autour du soleil, et peut-être un sur un million de planètes composées des éléments nécessaires. aspects pour favoriser la vie. Si vous multipliez cela, vous arriverez au nombre pratique de 100 millions de planètes qui, en théorie, pourraient avoir la vie dessus.

Frank Drake a choisi de convoquer une petite conférence réunissant ceux qui s'intéressent de près à la recherche sérieuse d'une vie intelligente et espère avoir une discussion animée. En préparant la conférence, il a décidé de noter un moyen de prédire les chances d'une vie intelligente dans notre galaxie.

L’équation que Frank a présentée est depuis lors devenue notoirement connue sous le nom d’équation de Drake, ce qui lui a valu le mérite de l’avoir dérivée. Au fil des ans, nombreux sont ceux qui ont souligné que l'équation n'incluait pas un certain nombre d'autres facteurs qui devraient probablement être inclus. C’est bien et Frank n’affirme pas que son équation est la solution ultime.

L’équation de Frank Drake consiste à essayer d’arriver à un nombre N, qui est censé être le nombre de civilisations de notre galaxie pouvant présenter une intelligence et pour lesquelles il pourrait être possible de communiquer avec elles.

Voici l’équation de Drake: N = étoile R x facteur p x facteur ne x facteur 1 x facteur i x facteur c x facteur L

Essentiellement, vous multipliez sept facteurs clés ensemble et vous obtiendrez le nombre N. Chacun des facteurs est logiquement raisonnable en termes de ce que vous vous attendriez à prendre en compte lors de la réalisation de ce type d'estimation. Les facteurs ont tendance à s’appuyer les uns sur les autres, de la même manière qu’en considérant un type de tarte, dans lequel vous pourriez trancher une tarte, de manière incrémentielle jusqu’à ce que vous arriviez à la tranche finale.

J'espère que vous pouvez voir que l'équation de Drake est en fait assez simple et facile à digérer. Je ne dénigre pas la formule en le disant. En fait, j'applaudis l'équation pour sa facilité de compréhension.

Si la formule avait été obscure, je doute qu'elle aurait gagné un tel intérêt et une telle popularité.

Multipliez les facteurs pour arriver à N

Un autre aspect fascinant est que les facteurs sont tous multipliés ensemble. Encore une fois, cela suggère la simplicité.

Les facteurs semblent être simples et l'équation semble simple, ce qui la rend idéale pour être utilisée et discutée. Entre-temps, convenons tous qu’il est un peu plus difficile de trouver les chiffres qui entrent dans ces facteurs. En fait, la plupart des débats sur l’équation de Drake ne sont pas l’équation en tant que telle, mais plutôt les estimations que l’on pourrait intégrer aux facteurs de l’équation.

Quel était le N que Drake et ses collègues ont inventé en 1961, sur la base de sa formule? Eh bien, le groupe a décidé qu'une fourchette serait la manière la plus prudente d'exprimer N, et ils sont généralement parvenus à une valeur comprise entre 1 000 et 100 000 000.

En défense de la fourchette estimée, vous pouvez dire qu'ils ont proposé un nombre supérieur à zéro et qu'il est également inférieur à un nombre vraiment grand, tel que des estimations en milliards.

L'équation de Drake est un peu comme une ancre utile. Avoir une ancre, c'est comme planter un arbre, et vous pouvez alors regarder le discours se développer autour de lui.

Qu'est-ce que cela a à voir avec les voitures autonomes AI?

Au Cybernetic AI Auto-Driving Car Institute, nous développons un logiciel d’IA pour les voitures autonomes. L’un des débats les plus virulents aux niveaux national et mondial concerne le moment où les voitures autonomes AI seront «ici» en termes de disponibilité. Cette question se pose continuellement lors des conférences et par ceux qui travaillent dans ce domaine, et elle est posée par le grand public, par les régulateurs et par de nombreuses autres parties prenantes.

Je propose que nous dérivions une sorte d'équation de Drake pour aider au débat. Permettez-moi d'élaborer.

J’aimerais tout d’abord clarifier et introduire la notion selon laquelle il existe différents niveaux de voitures autonomes. Le niveau le plus élevé est considéré comme le niveau 5. Une voiture autonome de niveau 5 est conduite par l'IA et aucun conducteur humain n'est impliqué.

Pour les voitures autonomes de niveau inférieur à 5, il doit y avoir un conducteur humain dans la voiture. Le conducteur humain est actuellement considéré comme le responsable des actes de la voiture. L'intelligence artificielle et le conducteur humain partagent la tâche de conduite.

Un autre aspect essentiel des voitures à intelligence artificielle réside dans le fait qu’elles conduiront également sur nos routes au milieu de voitures à propulsion humaine.

Caractéristiques de l'équation de prédiction

Pour en revenir à la prévision de l’avènement des voitures autonomes, examinons les caractéristiques d’une équation qui pourrait faciliter une tâche aussi importante.

Premièrement, considérons la question de savoir qui fait des prédictions sur l’avènement des voitures autoguidées.

Divers technologues donnent leur avis sur les voitures à conduite autonome avec intelligence artificielle et indiquent que nous verrons ces véhicules dans nos rues et nos chemins. L'un des avantages des technologues réside dans le fait qu'ils maîtrisent la technologie et sont en mesure de juger de l'efficacité de la progression de l'IA et des capacités autonomes.

Cependant, considérons également que ces technologues expérimentés dans les voitures autonomes et faisant des prédictions peuvent le faire sans rimes ni raisons tangibles. Parfois, ils procèdent à une proclamation «instinctive» ou instinctive.

Tout au long de l’histoire de la technologie, nous avons certainement constaté un certain nombre de prédictions plutôt optimistes qui ne se sont pas concrétisées dans les délais impartis. C’est un piège facile à tomber.

Nous devons également préciser que la technologie dans le cas des voitures à intelligence artificielle peut aller dans les deux sens, offrant des capacités pour atteindre l'autonomie, mais aussi en inhibant l'autonomie en raison du manque d'approches, de techniques et d'outils informatiques encore connus. En tant que tel, je trouve utile de considérer les avancées technologiques et leur formulation, tout en prenant en compte les obstacles technologiques connus qui sont même inconnus et qui seront découverts plus tard.

Beaucoup de technologues qui font des prédictions n'incluent souvent pas d'autres facteurs apparemment non liés à la technologie qui peuvent avoir un impact important sur le rythme de la technologie. C'est une délinquance d'omission, pourrait-on dire.

Quels types de facteurs affecteront l’avènement des voitures à l’IA autonome?

Pour l'instant, l'investissement et la réglementation favorisent le développement de voitures autonomes AI

Certains facteurs économiques vont soit encourager les dépenses consacrées au développement de voitures autonomes à l'IA, soit risquer de freiner et de miner ces dépenses s'ils sont retirés et utilisés à d'autres fins.

Un autre facteur clé est l'acceptation ou la résistance de la société à l'avènement des voitures autonomes. Il pourrait être difficile de faire un choix difficile concernant les progrès des voitures autonomes AI en termes de libération de celles-ci sur nos routes publiques, tout en les faisant participer à des accidents mortels.

Il est également crucial de prendre en compte le cadre réglementaire et son impact sur l’avènement des voitures autonomes. À l’heure actuelle, la réglementation relative à l’utilisation de voitures à propulsion artificielle sur nos routes est relativement souple et encourage cette innovation naissante. Si les autorités de réglementation subissent des pressions soudaines pour faire quelque chose à propos des voitures autonomes entraînant l'IA, par exemple lorsque des morts ou des blessures surviennent sur les routes, les voitures autonomes risquent de basculer rapidement vers un cadre réglementaire plus strict.

Soley ne peut pas compter sur une perspective de technologue

J'espère que vous êtes maintenant convaincu que toute équation essayant de prédire l'avènement de voitures autonomes avec intelligence artificielle ne devrait pas reposer uniquement sur la perspective d'un technologue. Nous voudrions inclure la perspective économique, une perspective sociétale et une perspective réglementaire également. Cela offre un mélange de perspectives et évitera, espérons-le, d'être pris au dépourvu ou à l'aveuglette si vous utilisez uniquement un facteur.

Chacun de ces facteurs n'est pas nécessairement indépendant de l'autre. En fait, il y a de fortes chances qu'ils aient tendance à aller dans la même direction, bien que parfois de manière différée.

En explorant l'ensemble des facteurs, vous pouvez faire valoir que chaque facteur peut devenir un promoteur et une propulsion pour les voitures à l'IA autonome, ou que chaque facteur peut être un adversaire qui a tendance à provoquer une résistance ou à freiner l'avènement de l'IA. voitures autonomes. C'est une sorte de tension push-pull. Il serait essentiel d’englober cette tension dans les facteurs utilisés dans une équation permettant de faire de telles prédictions.

Outre les facteurs essentiels, il y a d'autres questions à prendre en compte. Supposons, aux fins de cette nouvelle équation, que nous essayons de prédire l’avènement de véritables voitures autonomes au niveau 5 de la norme acceptée.

J'aimerais également mentionner que nous devons nous mettre d'accord sur ce que signifie l'avènement de quelque chose. Si vous pouviez créer une voiture auto-pilotée par l'IA de niveau 5, avez-vous réussi à atteindre un «avènement» de cet objet? Non je ne pense pas. Bien que vous ayez peut-être fait du bon travail et que vous soyez arrivé au niveau 5, jusqu'à ce que nous ayons un semblant de ces voitures autonomes conduisant à l'IA, il semble discutable de dire qu'elles sont arrivées.

Combien est donc un avènement? S'il y a des dizaines de vraies voitures à l'auto-intelligence qui voyagent dans nos rues, est-ce que ce serait un avènement ou avons-nous besoin de plus de centaines, voire de milliers. Quel est le nombre auquel nous aurions une prévalence de véritables voitures autonomes avec une IA?

Il existe différentes façons de mesurer la prévalence. Je vais simplifier les choses et suggérer que nous utilisions comme mesure le pourcentage de voitures en circulation à ce moment-là. Comme nous l’avons mentionné plus tôt, nous allons progressivement passer aux voitures à intelligence artificielle, ce qui entraînera le retrait des voitures classiques et l’augmentation du nombre de voitures autonomes.

De la population totale de toutes les voitures, nous pourrions convenir qu’une fois qu’un certain pourcentage devient de véritables voitures autonomes, nous avons atteint une prévalence. En supposant que vous soyez d'accord avec ce principe, nous pouvons alors décider s'il s'agit de 1%, 10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 60%, 70%, 70%, 80%, 90%, ou éventuellement même 100% avant de parler de prévalence (j’ai utilisé des nombres arrondis par dizaines, mais il peut bien sûr s'agir d’un nombre quelconque compris entre 1% et 100%).

Mettons 20% comme signification prévalente

Je vais utiliser 20% pour le moment. Pourquoi? Dans divers domaines d'étude, 20% sont souvent utilisés pour indiquer une prévalence. Cela provient de domaines de recherche environnementaux et souvent biologiques. Cela semble être un pourcentage suffisamment élevé pour que ce ne soit pas anodin, et pourtant pas si important qu’il semble quelque peu impossible à atteindre.

Aux États-Unis, où le nombre de voitures conventionnelles est d’environ 250 millions, l’apparition de voitures autoguidées par l’IA serait de 20%, ce qui représenterait un chiffre relativement décourageant pour 50 millions de voitures. C’est un chiffre décourageant, car pensez au temps qu’il faudrait probablement pour atteindre ce nombre. En d'autres termes, même si les voitures autonomes AI étaient immédiatement prêtes demain, il faudrait un certain temps pour produire autant de voitures autonomes, ainsi qu'un certain temps pour l'achat et la mise en service de ces voitures autonomes.

J’avais déjà prédit qu’une fois que nous aurions obtenu de véritables voitures autonomes, le taux d’adoption serait probablement assez rapide. Je dis cela parce que ces véritables voitures à intelligence artificielle vont être des générateurs d’argent. Quand il y aura de l'argent à gagner, la demande ira en flèche. Il ne s’agit pas que de parcs de voitures, mais comme je l’ai déjà dit, toute une industrie artisanale composée de consommateurs individuels achètera des voitures à intelligence artificielle pour exploiter ces véhicules à la fois à des fins personnelles et pour gagner de l'argent.

J’ai maintenant jeté les bases d’une équation à partir de laquelle on peut prédire l’avènement des voitures autonomes.

La dernière pièce du puzzle consiste à déterminer quand l'avènement pourrait être atteint. En utilisant une base, vous pouvez ensuite la multiplier par divers facteurs et voir si le N résultant est identique, supérieur ou inférieur à la base de l'homme de paille. Je me référerai à la base comme B-star.

Regardez la figure 1.

Nous essayons de résoudre pour N. Il y a l'étoile B de base qui est ensuite multipliée par huit facteurs.

Aux fins de définition:

  • N est le nombre d'années à la prévalence (YTP), en utilisant le plug-in 20% comme facteur de prévalence (PV)
  • L'étoile B est le nombre d'années de base, qui est ensuite ajusté par chacun des facteurs

Les facteurs clés comprennent:

  • Facteur TA: Technologique UNEévolutions, une fraction, estimation
  • Facteur À: Technologique Obstacles, une fraction, estimation
  • Facteur EP: Economic Payoff, une fraction, estimé
  • Facteur ED: Economic pluie, une fraction, estimation
  • Facteur SF: Sociétal Fl'avoritisme, une fraction, estimé
  • Facteur SO: Sociétal Opposition, une fraction, estimation
  • Facteur RE: Rréglementaire Enablement, une fraction, estimée
  • Facteur RR: Rréglementaire Rrestrictions, une fraction, estimation

L'équation consiste en ceci:

  • N (PV de 20%) = B-étoile x TA x TO x EP x ED x SF x SO x RE x RR

Comme je l'ai indiqué précédemment, il existe quatre facteurs fondamentaux liés à la technologie, à l'économie, à la société et à la réglementation. Pour chaque facteur, il y a le push-pull, ce qui signifie que chaque facteur peut être interprété comme un élément qui favorisera et poussera l'avènement des voitures autonomes, et il y a aussi un facteur compagnon qui est la force d'attraction qui s'éloigne. depuis l’avènement des voitures autonomes AI. C’est ensuite quatre facteurs clés qui sont doublés pour tenir compte de l’effet push-pull, pour arriver à 8 facteurs clés.

Semblable aux remarques précédentes au sujet de la convivialité des équations, j’ai gardé cette équation à 9 éléments, ce qui est comparable au nombre magique sept plus populaire, plus ou moins deux règle empirique. Les facteurs sont facilement compréhensibles. L'équation est facilement compréhensible.

Il n'est pas destiné à être le but ultime. Il est destiné à fournir une sorte d'ancre autour de laquelle une discussion et un débat peuvent avoir lieu. Sans avoir d'ancrage, les arguments et les discussions sur ce sujet sont souvent vides et détournés.

Regardez la figure 2.

Comme indiqué, j'ai rempli une feuille de calcul pour utiliser l'équation.

Au début, j’ai choisi de montrer ce qui pourrait se passer si vous envisagiez une perspective en tant que facteur solo. Par exemple, vous utilisez peut-être uniquement le point de vue d'un technologue et ces facteurs sont donc les seuls à être renseignés (le reste est supposé tomber de l'équation plutôt que de prendre la valeur zéro, ce qui effacerait bien sûr les calculs) . De la même manière, je montre une perspective solo économique, puis une perspective solo sociétale, et une perspective solo régulatrice.

Dans les deux dernières lignes de la feuille de calcul, je propose un mélange complet.

J’ai également choisi de montrer un point de vue optimiste et un point de vue pessimiste, pour chacune des instances de facteur solo et pour l’instance de mixage complet. Cela correspond au fait d’essayer d’arriver à une plage de valeurs plutôt qu’à une valeur singleton. La vue optimiste et la vue pessimiste fournissent une limite inférieure estimée et une limite supérieure estimée, respectivement.

Pour l'étoile B de base, la question se pose de savoir quel numéro utiliser pour cela. Étant donné que de nombreux experts semblent flotter autour du nombre de 15 ans, je l’ai utilisé dans cet exemple illustratif. Nous pourrions utiliser 5 ans, 10 ans, 20 ans, 25 ans ou 30 ans, tous médiatisés. Vraisemblablement, quelle que soit la base choisie, les facteurs devraient en définitive "corriger" la tendance tendancielle, quelle que soit la prédiction "réelle".

Nous sommes en train de mettre en œuvre une approche par la méthode Delphi pour arriver aux limites inférieure et supérieure de fond. La méthode Delphi est une méthode de prévision bien établie, souvent appelée ETE (Estimate-Talk-Estimate). Dans ce cas, un groupe d’experts dans le domaine des voitures à intelligence artificielle ont été invités à participer à une série de tournées Delphi. À chaque tour, les experts sélectionnés peuvent voir les indications des autres experts et ajuster leurs propres estimations à leur convenance.

Bien que la méthode Delphi soit généralement très appréciée, elle peut être critiquée pour son potentiel de pensée de groupe et peut parfois être affaiblie par un consensus excessif. Néanmoins, il est instructif et constitue un autre moyen de déclencher une discussion utile sur le sujet.

Conclusion

Quand y aura-t-il un avènement des voitures à l'IA autonome? Certains répondent à cette question par des intuitions amorphes. En utilisant l’équation proposée ici, on espère qu’un débat et une discussion plus concrets et structurés pourront avoir lieu.

Vous n'aimerez peut-être pas les facteurs utilisés, ou vous voudrez peut-être ajouter d'autres facteurs, mais au moins l'une ou l'autre des façons dont cette équation obtient l'arbre planté. C’est de ces racines que jaillira probablement une entreprise très complexe sur la question de l’avent.

Certains critiques des voitures autonomes avec intelligence artificielle ont déclaré que nous n’aurions jamais une vraie voiture autonome avec intelligence artificielle. Si tel est le cas, je suppose que le nombre pour N est égal à zéro (ce qui signifie que cela ne se produira jamais) ou peut-être à l'infini. Je suppose que je suis plus optimiste et que j’aimerais affirmer qu’il existe un nombre pour N, qui n’est ni zéro ni infini, et qui s'apparente davantage à une valeur inférieure à cent et probablement inférieure à 50.

Les équations, nous les aimons et nous les détestons parfois (par exemple, lorsque nous les mémorisons pour passer des tests ou des quiz). Regardez mon équation proposée et voyez ce que vous pensez. Plug-in certaines valeurs. Mull sur ce qui pourrait arriver dans le futur. Bien qu’il ne s’agisse pas d’une boule de cristal, il s’agit d’une sorte de livre de lecture sur la manière de penser à l’avenir et à l’émergence de véritables voitures autonomes.

Pour un podcast gratuit de cette histoire, visitez: http://ai-selfdriving-cars.libsyn.com/website

Les podcasts sont également disponibles sur Spotify, iTunes, iHeartRadio, etc.

Pour plus d'informations sur les voitures à moteur AI, voir: www.ai-selfdriving-cars.guru

Copyright 2019 Dr. Lance Eliot

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