אפל מתכננת להשתמש ב- Machine Learning ב"אפל רכב," במיוחד משום שהמעבדים הנוכחיים אינם מהירים מספיק כדי לקבל באופן אוטונומי החלטות נהיגה מרכזיות ללא הטכנולוגיה.
כבר היה צפוי שאפל תשתמש ב-Machine Learning (ML) ב-"Apple Car" הצפוי, ולא מעט מאז ראש הבינה המלאכותית של החברה, ג'ון ג'יאננדריה.הופקד כאחראי. אולם כעת, פטנט חדש שנחשף מסביר כיצד ייעשה שימוש ב-ML - וגם מדוע יש צורך בכך.
"הערכת מרחבי פעולה בגדלים שונים באמצעות למידת חיזוק," הואמודאגהמכונית הנהנית מ-ML הרעיון של מכונית לומדת מהטעויות שלה הוא קצת מפחיד, אבל זה יותר כמו שהמכונית מתחילה להשתמש בנתונים שהצטברו מכל המכוניות האלה.
הכל קשור לאופן שבו החלטות המתקבלות על ההגה צריכות להיות מהירות במיוחד. אפילו החלטה נכונה לגבי החלפת נתיב, למשל, או הימנעות מהתנגשות, עלולה להיות קטלנית אם היא לא תושלם מהר מספיק.
"עד לאחרונה יחסית", נכתב בפטנט, "בשל מגבלות החומרה והתוכנה הזמינות, המהירות המרבית שבה ניתן היה לבצע חישובים לניתוח היבטים רלוונטיים של הסביבה החיצונית של הרכב לא הייתה מספקת כדי לאפשר החלטות ניווט לא טריוויאליות. להיעשות ללא הדרכה אנושית".
נראה שהביטוי "עד לאחרונה יחסית", מרמז שהחומרה והתוכנה משתפרים. הם כן, אבל אז אפל אומרת שזה עדיין פשוט לא מספיק.
"גם עם המעבדים המהירים של היום, הזכרונות הגדולים והאלגוריתמים המתקדמים", הוא ממשיך, "עם זאת, המשימה של קבלת החלטות בזמן והגיוני... של סביבת הרכב נותרה אתגר משמעותי".
הפטנט מדבר על המורכבות של קבלת החלטות אוטונומית ש"לא מבוססת לא על הנחות פסימיות יתר על המידה, ולא על הנחות אופטימיות יתר על המידה". אז אולי מכוניות יוכלו לנהוג בעצמן, אבל הן לעולם לא יסעו לבד - כך ש"ההתנהגויות הבלתי צפויות" של נהגים אחרים במכוניות אחרות הן גורם.
בנוסף העולם האמיתי הוא הרבה יותר מבולגן מכל סביבת מבחן, אז אפל גם מציינת שהחלטות נהיגה אוטונומית יצטרכו להתקבל גם כאשר יש "נתונים לא שלמים או רועשים".
מעל 17,000 מילים, הפטנט מתאר מצבים הקשורים ל"מרחב הפעולה" של המכונית. זה הזמן והמרחק שבהם המכונית צריכה לקבל את החלטותיה.
"במדינות מסוימות, למשל כאשר הרכב נוסע על כביש מהיר ישר ריק במידה רבה ללא סיבובים אפשריים במשך כמה קילומטרים או מיילים", ממשיך הפטנט, "מספר הפעולות שיש להעריך עשוי להיות קטן יחסית; במדינות אחרות , שכן כאשר הרכב מתקרב לצומת צפוף, מספר הפעולות עשוי להיות גדול בהרבה".
פרט מהפטנט המציג דוגמה אחת לקבלת החלטות
בכל מקרה, מערכות המכונית צריכות לקבוע את "מצב הסביבה הנוכחי" סביב הרכב. אז ייתכן שיהיה צורך לזהות "קבוצה מתאימה של פעולות אפשריות או מוצעות שניתן לבצע."
פעולה יכולה להיות "פנה שמאלה" או "שינוי נתיב". לפחות בחלק מהמקרים, ניתן להשתמש ב-ML כדי לעזור למכונית להקצות מספר או ערך לכל החלטה אפשרית, ולאחר מכן לקבוע את דרך הפעולה הטובה ביותר.
"[לדוגמה,] ניתן להשתמש במספר מקרים או ביצועים של מודל למידת חיזוק ברכב כדי להשיג מדדי ערך בהתאמה לפעולות", אומר הפטנט, "ואפשר להשתמש במדדי הערך לבחירת הפעולה ליישום. "
פטנט זה נזקף לזכותם של שני ממציאים, מרטין לויהן ופקה טאפאני ראיקו.
עבודתו הקודמת הקשורה ללויןכולל פטנטל"מתכנן התנהגות" לרכב, עוד מערכת קבלת החלטות אוטונומית.
