أعلنت شركة Waymo يوم الثلاثاء أنها بصدد طرح تحديث برمجي لسيارات الأجرة الروبوتية التابعة لها لتحسين تعاملها مع إشارات المرور التي تعطلت بسبب انقطاع التيار الكهربائي. يعالج التحديث المشكلات التي واجهتها الشركة خلال انقطاع التيار الكهربائي في سان فرانسيسكو في نهاية هذا الأسبوع، حيث واجهت مركبات Waymo ذاتية القيادة صعوبات في التنقل في التقاطعات التي بها إشارات مرور غير عاملة.

وفقًا لمدونة نشرتها الشركة، تمت برمجة نظام القيادة الذاتية في Waymo للتعامل مع إشارات المرور المتوقفة على أنها تقاطعات رباعية الاتجاهات، مما يعكس ممارسات القيادة البشرية القياسية. ومع ذلك، خلال الانقطاع الواسع النطاق، طلبت العديد من المركبات مرارًا وتكرارًا فحوصات تأكيد من فريق الاستجابة للأسطول التابع لـ Waymo للتحقق من صحة تصرفاتهم.

صرحت Waymo: "مع هذا الانقطاع الواسع النطاق يوم السبت، كانت هناك زيادة كبيرة في طلبات التأكيد هذه"، موضحة أن الزيادة في الطلبات ساهمت في الازدحام الذي لوحظ في لقطات الفيديو المتداولة عبر الإنترنت. وأكدت الشركة أن نظام طلب التأكيد تم تنفيذه في البداية كإجراء سلامة خلال مراحل النشر المبكرة.

نشأت المشكلة الأساسية من عدم يقين الذكاء الاصطناعي في تفسير الوضع غير المعتاد المتمثل في العديد من حالات فشل إشارات المرور المتزامنة. في حين أن النظام مصمم للتعامل مع حالات الانقطاع الفردية، إلا أن الحجم الهائل لانقطاع التيار الكهربائي في سان فرانسيسكو أثر على قدرته، مما أدى إلى طلبات تأكيد مفرطة. يسلط هذا الضوء على تحدٍ في تطوير الذكاء الاصطناعي: ضمان المتانة والقدرة على التكيف في مواجهة الأحداث غير المتوقعة واسعة النطاق.

يهدف التحديث البرمجي إلى تحسين نظام طلب التأكيد، ومواءمته مع نطاق التشغيل الحالي لـ Waymo. يتضمن ذلك تقليل تكرار طلبات التأكيد غير الضرورية في السيناريوهات التي يجب أن يكون النظام قادرًا فيها على اتخاذ القرارات بشكل مستقل. يستفيد التحديث من الخوارزميات المحسنة وتحليل البيانات للسماح لسيارات الأجرة الروبوتية بالتنقل بثقة وكفاءة أكبر في التقاطعات التي بها إشارات مرور معطلة.

يثير هذا الحادث أسئلة أوسع حول نشر المركبات ذاتية القيادة في البيئات الحضرية. في حين أن تكنولوجيا القيادة الذاتية تحمل وعدًا بزيادة السلامة والكفاءة، إلا أنها تقدم أيضًا نقاط ضعف واعتماديات جديدة. يوضح مثال Waymo أهمية مراعاة الحالات الشاذة والسيناريوهات غير المتوقعة خلال مراحل تصميم واختبار أنظمة الذكاء الاصطناعي.

يشير الخبراء إلى أن هذا الموقف يؤكد الحاجة إلى التعلم المستمر والتكيف في الذكاء الاصطناعي. يتم تدريب نماذج التعلم الآلي عادةً على مجموعات بيانات واسعة من سيناريوهات القيادة الواقعية. ومع ذلك، قد لا تمثل مجموعات البيانات هذه بشكل كافٍ الأحداث النادرة مثل انقطاع التيار الكهربائي على مستوى المدينة. لذلك، من الضروري تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي يمكنها التعميم من البيانات الموجودة والتكيف مع المواقف الجديدة.

يسلط الحادث الضوء أيضًا على دور الرقابة البشرية في عمليات المركبات ذاتية القيادة. يعمل فريق الاستجابة للأسطول التابع لـ Waymo كشبكة أمان، حيث يقدم مساعدة عن بُعد عندما يواجه الذكاء الاصطناعي مواقف صعبة. مع تطور تكنولوجيا القيادة الذاتية، سيظل التوازن بين الاستقلالية والتدخل البشري اعتبارًا بالغ الأهمية.

تُظهر استجابة Waymo لانقطاع التيار الكهربائي في سان فرانسيسكو التزامًا بمعالجة التحديات والقيود المفروضة على تقنيتها. من خلال تنفيذ تحديثات البرامج وتحسين خوارزميات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، تهدف الشركة إلى تحسين موثوقية ومرونة سيارات الأجرة الروبوتية الخاصة بها في الظروف الواقعية. سيشكل التطوير المستمر ونشر المركبات ذاتية القيادة بلا شك مستقبل النقل، مما يتطلب دراسة متأنية لكل من التطورات التكنولوجية والآثار المجتمعية.