除了人類(lèi)進(jìn)行分類(lèi)之外，還期望AI系統將進(jìn)行分類(lèi)?？紤]基于A(yíng)I的真正無(wú)人駕駛汽車(chē)的使用案例，該案例通常需要對駕駛過(guò)程中遇到的道路對象進(jìn)行分類(lèi)。
自動(dòng)駕駛汽車(chē)的傳感器正在收集有關(guān)汽車(chē)周?chē)澜绲拇罅繑祿?。這包括來(lái)自車(chē)載攝像機，雷達，激光雷達，超聲波裝置等的數據。隨著(zhù)數據被傳感器收集，AI系統必須辨別出世界上存在的東西，并因此以數學(xué)方式對數據進(jìn)行檢查。經(jīng)常使用各種計算模式匹配技術(shù)，包括采用機器學(xué)習和深度學(xué)習(ML / DL)。
有些人似乎認為AI是絕對可靠的，是機械化完美的理想主義形式。
您似乎已經(jīng)同意人類(lèi)可以對事物進(jìn)行錯誤分類(lèi)，因此，您需要意識到并期望AI系統也可以并且也會(huì )對事物進(jìn)行錯誤分類(lèi)(我并不是在建議當今的人類(lèi)和AI是同等的，并且不希望以某種方式對當前的AI進(jìn)行了人為化，因此僅指出AI可以錯誤分類(lèi)，就像誤分類(lèi)的概念與人類(lèi)的分類(lèi)一樣。
根據在彎路上的人類(lèi)駕駛員的駕駛示例，在汽車(chē)方向盤(pán)上的錯誤分類(lèi)會(huì )危及生命?；谶壿嬌线@很少是一種生死攸關(guān)的分類(lèi)，我們大概可以放寬將梨錯誤分類(lèi)為蘋(píng)果的邏輯，但是為錯誤分類(lèi)駕駛環(huán)境中的對象提供自由度可能會(huì )非常嚴重和令人發(fā)醒。后果。
Voyage首席執行官奧利弗·卡梅倫(Oliver Cameron)最近在社交媒體上發(fā)文，提出了一個(gè)有關(guān)自動(dòng)駕駛汽車(chē)的分類(lèi)和誤分類(lèi)方面的有趣問(wèn)題。特別是，我指的是一個(gè)張貼的雪人指示，據稱(chēng)該雪人被AI驅動(dòng)系統誤認為是行人。
