Uber 자동 운전 차량 사망 사고의 원인은 소프트웨어에 있었던 것 같다. 그것은 구체적으로 어떤 객체를 무시하고 어떤에 맞는지를 판단하는 기능이다, 그리고 The Information지가 보도했다 . 이제 책임은 Uber의 현관 앞 바로 놓이게되지만, 원래 처음부터 그렇지 간주 여지가별로 없었다.
어떤 자동 운전 차량에도 그 시각 계와 백업은 다중화 된 때문에, 어느 하나의 오류가 라이더와 전면 카메라 바로 앞에서 도로를横切ろ려고했다 Elaine Herzberg [피해자]의 감지를 방해했다 것은있을 수 없다고 생각된다. 그런데 자동차는 브레이크를 잡아도 경보를 울릴 수도하지 않았다. 동승하고 있던 안전 운전자의 부주의도 함께이 오류는 Herzberg의 죽음에 결과했다.
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그래서있을 수있는 가능성은 다음의 두 가지 밖에 없다 :
- A : 객체 인식 시스템의 결함. 그것이 Herzberg와 그녀의 자전거 보행자 인식하는 데 실패했다. 자전거와 인간은 그 시스템이 가장 유능하게 식별 할 것에 속한 것이니 이것은있을 수 없다고 생각된다.
- B : 차 상위 논리의 결함. 그것은 어떤 개체에주의를 기울이고 그들에 대해 무엇을 할 것인가를 결정한다. 예를 들어 차를 자전거 주륜하고 있으면 서행 할 필요는 없다. 그러나 자동차의 전면 판에 자전거가 들어가 오면 차는 즉시 반응해야한다. 이것은 [이 로직] 인간의 주의력과 의사 결정을 모방하여 자동차가 새로운 개체를 발견했을 때 당황하지 않도록한다.
The Information이 인용하고있는 소식통은 Uber는 B가 문제 였다고 판단했다고 말하고있다. 구체적으로는, 그 시스템은 해당 했어야 객체를 무시하도록 설정되어 있었다. 즉 Herzberg는 검출되었지만, 擬陽性 간주 된 것 같다.
그것은 맛이 없다.
자동 운전 자동차의 감각 능력은 인간을 넘어 섰다. 칠흑의 어둠 속에서도 라이더의 시정은 수백 피트에 이른다. 객체 인식 시스템은 한 번에 수십 차나 보행자의 움직임을 쫓을. 레이더 및 기타 시스템은 자신의 주변 도로를 윙크 하나없이 감시한다.
그러나 우리 인간과 마찬가지로 이러한 감각은 모든 "뇌"에 종속한다. 중앙 처리 장치가 카메라와 센서로부터 정보를 수집, 그들을 조합 해 자신의 주변 세계의 의미있는 상을 만든다. 그리고 그 동상에 근거한 결정을 실시간으로 실시한다. Uber의 예에서 알 수 있듯이, 자동 운전 차 안에서 제작이 월등히 어려운 것이이 부분이다.
당신의 눈이 얼마나 우수하고 또한 당신의 두뇌에 무엇을보고 있는지 발견하지 않거나 올바른 반응이나 응답의 방법이 발견 않으면 아무런 의미도 없다.