-
انندگی برای انسانها فعالیتی روزمره و نسبتاً ساده به نظر میرسد، اما برای ماشینها یکی از پیچیدهترین چالشهای هوش مصنوعی محسوب میشود. دلیل این پیچیدگی، تنوع بیپایان شرایط جادهای، رفتار غیرقابل پیشبینی انسانها و موقعیتهای نادر اما بحرانی است. با این حال، امروزه خودروهای خودران دیگر صرفاً یک ایده آیندهنگرانه نیستند و در شهرهایی مانند سانفرانسیسکو، لسآنجلس، فینیکس و ووهان بهصورت عملیاتی در حال تردد هستند.
در این مسیر، هوش مصنوعی مولد (Generative AI یا GenAI) بهعنوان یکی از ابزارهای کلیدی، نقش مهمی در عبور از محدودیتهای فعلی خودروهای خودران ایفا میکند.
هوش مصنوعی مولد چیست؟
هوش مصنوعی مولد به دستهای از مدلهای هوش مصنوعی گفته میشود که قادرند دادههای جدید تولید کنند؛ از تصویر و متن گرفته تا سناریوهای پیچیده شبیهسازی. برخلاف مدلهای سنتی که فقط پیشبینی یا طبقهبندی انجام میدهند، GenAI میتواند سناریو بسازد، رفتارها را شبیهسازی کند و راهحلهای نوآورانه پیشنهاد دهد.
در حوزه خودروهای خودران، این توانایی دقیقاً همان چیزی است که برای مواجهه با شرایط غیرمنتظره و پیچیده نیاز داریم.
بازطراحی «مغز» خودرو با مدلهای هوش مصنوعی سرتاسری
در نسلهای اولیه خودروهای خودران، تصمیمگیری مبتنی بر قوانین از پیش تعریفشده بود. این روش اگرچه شفاف و قابل پیشبینی است، اما در مواجهه با دنیای واقعی که پر از استثناست، عملکرد محدودی دارد.
امروزه، مدلهای End-to-End یا سرتاسری در حال جایگزینی این رویکرد هستند. این مدلها بهصورت یکپارچه، ادراک محیط، پیشبینی وضعیت و برنامهریزی حرکت را در قالب یک شبکه عصبی واحد انجام میدهند. نتیجه این رویکرد، یادگیری سریعتر، واکنش منعطفتر و سازگاری بالاتر خودرو با شرایط پیچیده جاده است.
البته چالش اصلی این مدلها، قابلتوضیح بودن تصمیمات است؛ زیرا اغلب بهعنوان «جعبه سیاه» شناخته میشوند. با این حال، پیشرفتهای اخیر در حوزه توضیحپذیری هوش مصنوعی (XAI) در حال کاهش این نگرانی هستند.
دادههای مصنوعی؛ سوخت یادگیری خودروهای خودران
آموزش مدلهای هوش مصنوعی نیازمند حجم عظیمی از داده است؛ بهویژه دادههایی که شرایط نادر، خطرناک یا کمتکرار را پوشش دهند. از آنجا که جمعآوری این دادهها در دنیای واقعی همیشه ممکن نیست، دادههای مصنوعی تولیدشده توسط GenAI نقش حیاتی پیدا میکنند.
پلتفرمهای شبیهسازی پیشرفته میتوانند میلیونها کیلومتر رانندگی مجازی ایجاد کنند؛ از شرایط آبوهوایی شدید گرفته تا موقعیتهای پیچیده شهری. شرکتهایی مانند Waymo و Waabi از این دادهها برای آموزش، ارزیابی ایمنی و حتی تحلیل ریسک استفاده میکنند.
البته دادههای مصنوعی جایگزین کامل دادههای واقعی نیستند، بلکه مکمل آنها محسوب میشوند و آزمایشهای میدانی همچنان بخش ضروری توسعه خودروهای خودران باقی میمانند.
همکاری انسان و ماشین؛ واقعیت دهه پیشرو
با وجود پیشرفتهای چشمگیر، خودروهای کاملاً خودران بهصورت فراگیر هنوز فاصله دارند. در سالهای آینده، تمرکز اصلی روی خودروهای نیمهخودران و سیستمهای کمکی پیشرفته خواهد بود. در این شرایط، همکاری مؤثر میان انسان و ماشین اهمیت زیادی دارد.
هوش مصنوعی مولد میتواند نقش مهمی در بهبود:
-
سیستم پایش راننده (DMS) برای تشخیص خستگی، استرس یا کاهش تمرکز
-
رابط انسان–ماشین (HMI) برای تعامل طبیعیتر، ایمنتر و کمحواسپرتکنندهتر
ایفا کند. تعامل گفتاری هوشمند، تحلیل حالات چهره و مداخلات هوشمند در شرایط بحرانی، نمونههایی از این کاربردها هستند.
تأثیر GenAI بر مهندسی نرمافزار خودروهای خودران
نقش هوش مصنوعی مولد فقط به رانندگی محدود نمیشود. این فناوری در فرآیند توسعه نیز تحول ایجاد کرده است؛ از تولید خودکار کد و تست نرمافزار گرفته تا شناسایی خطاها و پیشنهاد راهحلهای بهینه. نتیجه این روند، کاهش هزینه، افزایش کیفیت نرمافزار و تسریع چرخه توسعه است.
در عین حال، این تحول چالشهایی مانند امنیت سایبری، قابلیت اطمینان و تطبیق با قوانین را نیز پررنگتر کرده است؛ مسائلی که نیازمند چارچوبهای نظارتی دقیق و شفافیت بیشتر هستند.
چالشها و آینده خودروهای خودران مبتنی بر GenAI
اگرچه GenAI توانمندیهای بیسابقهای ارائه میدهد، اما چالشهایی مانند سوگیری مدلها، تصمیمات غیرقابل توضیح و نیاز به استانداردهای ایمنی سختگیرانه همچنان پابرجاست. به همین دلیل، همکاری بین شرکتها، نهادهای قانونگذار و استفاده از نرمافزارهای متنباز میتواند نقش مهمی در توسعه ایمن این فناوری ایفا کند.
.
-
