स्वायत्त वाहन उस पर AI प्रौद्योगिकी पर निर्भर हैं, उनके ड्राइविंग या विमान संचालन में स्वायत्त होने के लिए, उन्हें लोगों द्वारा नियंत्रित नहीं किया जा सकता है। इसलिए उन्हें कम से कम सुरक्षित और मज़बूती से मानव चालक या पायलट के रूप में ड्राइवरों और पायलटों के लिए आवश्यक जटिल निर्णय लेने चाहिए।
- उन्हें वस्तुओं को उस हद तक पहचानना चाहिए कि मूल्य और विशिष्ट व्यवहार दोनों उन वस्तुओं (यानी लोग, पालतू जानवर, संपत्ति, अवरोध, अभिशाप, घास, पेड़, पुल) को सौंपा जा सकता है
- उन्हें अपने ऑब्जेक्ट प्रकार के आधार पर ऑब्जेक्ट प्रकार की एक विस्तृत सरणी के प्रक्षेपवक्र का मानचित्रण करना चाहिए, उस प्रकार की वस्तु के बारे में क्या जाना जाता है, उम्र या स्थिति जैसी पता लगाने योग्य भिन्नताएं, और उस समय वस्तु क्या करने में शामिल होती है।
- वे ड्राइव-सक्षम सड़कों (मार्ग खंडों, कनेक्शन बिंदुओं और अन्य डेटा) के सार्वजनिक रूप से उपलब्ध प्रतिनिधित्व प्राप्त करने में सक्षम होना चाहिए, सड़कों की वर्तमान स्थिति के साथ प्रतिनिधित्व से मेल खाते हैं, और गंतव्य के लिए एक इच्छित मार्ग के साथ उनकी प्रगति को ट्रैक करते हैं।
- उन्हें इन वास्तविक समय के बदले में अपने पाठ्यक्रम की योजना बनानी चाहिए और कार्यों, ट्रैफिक कानून, ट्रैफ़िक सम्मेलनों, ट्रैफ़िक संकेतों और संकेतों, गंतव्य, ज्ञात संभावित मार्गों, विसंगतियों और विसंगतियों की भविष्यवाणी करना मुश्किल है।
- परिवर्तन और चुनौतियों का सामना किए बिना, यदि संभव हो तो वे गंतव्य तक पहुंचने के लिए योजना को बदल सकते हैं।
वाहन चलाना या पायलट करना एक खुफिया गहन कार्य है। एवीएस संभवतः भविष्य में निकट भविष्य में प्रति मिलियन मीटर की यात्रा के दौरान मृत्यु दर और चोटों के वितरण के संदर्भ में निकट भविष्य में सड़क पर मानव चालित वाहनों को पार कर जाएगा, क्योंकि मनुष्य के पास दो प्रमुख बाधाएं हैं जो उनकी खुफिया क्षमता को ऑफसेट करती हैं ड्राइवरों।
- लापरवाही, जैसा कि एक समय में मानसिक या शारीरिक रूप से मल्टीटास्किंग के रूप में परिभाषित किया जाता है जब खतरे दिखाई दे सकते हैं
- परिवहन से संबंधित या मनोवैज्ञानिक रूप से संबंधित लाभ प्राप्त करने के लिए जीवन, स्वास्थ्य, या दूसरों की संपत्ति को खतरे में डालने के रूप में स्वार्थ को परिभाषित किया गया है
यद्यपि उपरोक्त दोनों व्यक्तिपरक दिखाई देते हैं, लेकिन वे दुनिया के किसी भी अत्यधिक ट्रैफ़िक वाले मार्ग में किसी भी समय ट्रैफ़िक पैटर्न का नमूना लेकर आसानी से अनुभवजन्य रूप से सिद्ध हो सकते हैं। यह पायलटों का कम सच है।
हमें यह नहीं मान लेना चाहिए कि एवीएस में कृत्रिम बुद्धिमत्ता तब प्राप्त होती है जब मानव मन के व्यवहार की नकल की जाती है। एलन ट्यूरिंग इमिटेशन गेम के लिए यह मानदंड है, एक परीक्षण जिसका उद्देश्य प्राकृतिक भाषा संवाद के संदर्भ में खुफिया को परिभाषित करना था। लेकिन शब्द आम तौर पर लोगों को सीधे नहीं मारते हैं। वाहन अक्सर करते हैं।
यह बहुत ही सीमित दृष्टि होगी कि मानव मन को ड्राइविंग उत्कृष्टता के मॉडल के रूप में विचार करने के लिए संभावित एवी डिजाइन स्थान। एआई सिस्टम द्वारा कार्यों को उसी तरह से नहीं किया जाना चाहिए। एवी के एआई डिजाइन उद्देश्य इन चिंताओं और हितों के साथ अधिक सुसंगत होना चाहिए।
- सड़क या आकाश सुरक्षा कानून
- सामान्य और आपातकालीन स्थितियों में रास्ते के अधिकार के बारे में नैतिकता
- सार्वजनिक संसाधनों की समान पहुंच के संदर्भ में नागरिक अधिकारों की चिंता
- परिवहन प्रवाह को अधिकतम करने के लिए स्थानिक प्रवाह विवरण का संतुलन
- टकराव की आशंका जब जोखिम की भविष्यवाणी करना मुश्किल हो जाता है
ड्राइविंग या पाइलिंग एआई के संज्ञानात्मक और अनुकूली क्षमताओं पर ये आवश्यकताएं पूरी तरह से नियम-आधारित और यांत्रिक नहीं हैं। वाहन अपने संचालन में ज्यादातर यांत्रिक है, लेकिन यह भी असफलताओं की भविष्यवाणी करने के लिए आश्चर्यजनक या अन्य कठिन की तरह आश्चर्य प्रस्तुत करता है। वाहन का नियंत्रण शतरंज या खेल के समान नहीं है, जिसमें खेलने के निश्चित नियम और खेल-खेल के वातावरण को नियंत्रित किया जाता है।
हालांकि खुफिया आवश्यकताओं में एक बुद्धिमान प्रणाली के रूप में स्वयं की आत्म-जागरूकता शामिल नहीं है, आवश्यक आत्म-जागरूकता के रूप हैं।
- वाहन की बाहरी सतह की सापेक्ष स्थिति और अन्य वस्तुओं के सापेक्ष इसका अनुमानित पथ
- वाहन के परिचालन भागों की स्थिति
- यात्रियों का द्रव्यमान और स्थान और वाहन में कोई अन्य परिवहन की गई वस्तु
सवाल एक दिलचस्प और चुनौतीपूर्ण आवश्यकता के साथ समाप्त हुआ।
अनुभवी स्थिति से पहले कभी भी कार्य करने का एक अच्छा तरीका चुनें
एवी ड्राइविंग या पाइलिंग सिस्टम डिज़ाइन का शायद सबसे चुनौतीपूर्ण पहलू है।
के सवाल पर लौटते हुए, "स्वायत्त कारों को एआई के रूप में क्यों वर्गीकृत किया जाता है?", एआई का अर्थ वास्तव में अच्छी तरह से जवाब देने का एक महत्वपूर्ण पहलू है। शाब्दिक रूप से लिया गया, कृत्रिम बुद्धि शब्द दो चीजें निर्दिष्ट करता है।
- यह कृत्रिम है, क्योंकि यह स्वाभाविक रूप से प्रकृति में नहीं होता है
- यह बुद्धिमान है, इसमें यह उन तरीकों से अपनाया गया है, यदि वे तरीके यांत्रिक हैं, तो वे विस्तार के स्तर पर यांत्रिक हैं जो स्पष्टता से परे है, बिना अध्ययन के
वर्ष के रूप में निर्भर और सांस्कृतिक रूप से उस बुद्धिमत्ता की परिभाषा के रूप में निर्भर है, कोई अन्य परिभाषा दोनों वैज्ञानिक और भाषाई दृष्टिकोण से दशकों से अधिक टिकाऊ नहीं है। संकीर्ण परिभाषाओं के अनुसार, AV को AI की आवश्यकता नहीं हो सकती है, लेकिन AI की परिभाषा को इस पिछली परिभाषा के सबसेट में संकुचित करने के लिए कोई बाध्यकारी वैज्ञानिक कारण नहीं है।