في عالم تكنولوجيا السيارات، يعد الذكاء الاصطناعي أحد العناصر الأساسية التي تسهم في تطوير السيارات ذاتية القيادة. في هذا المقال، نستعرض تجربة جديدة تتعلق بتحميل نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة في سيارة تويوتا كورولا.
تحميل نموذج الذكاء الاصطناعي المتقدم في سيارة ذاتية القيادة
على الرغم من سنوات من التطوير ونظم الذكاء الاصطناعي المعقدة التي تتطلب أموالاً طائلة للتدريب، لا تزال السيارات ذاتية القيادة تواجه صعوبات مع عقبات بسيطة نسبيًا.
فهي تتوقف بشكل غير متوقع في منتصف الطرق السريعة، وتخترق الحواجز المرورية، وتتعرض للارتباك بسبب الحواجز الإنشائية، وتدخل في مياه الفيضانات.
في مشروع جديد، قام ثلاثة علماء حاسوب بتحميل نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة، بما في ذلك نموذج GPT-6 Astra من OpenAI، وGrok 4.6 من xAI، وClaude Fable 5.1 من Anthropic، في عقل سيارة تويوتا كورولا لمعرفة ما إذا كان بإمكانها إكمال لفة في مسار تم إعداده في موقف سيارات.
كان إعداد المشروع، الذي أطلق عليه DrivingBench، بسيطًا. تواصل كمبيوتر محمول متصل بالإنترنت مع جهاز “comma four”، الذي كان متصلًا بأنظمة التحكم في السيارة. أرسلت نماذج اللغة الكبيرة أوامر إلى الكمبيوتر المحمول بناءً على بيانات تحديد المواقع وغيرها من مؤشرات حالة السيارة، مثل زاوية عجلة القيادة وزاوية الإطارات، التي تلقتها من الجهاز.
أعطينا ChatGPT وClaude وGrok التحكم في تويوتا كورولا حقيقية، مع قيادة/دواسات/فرامل، دون سائق بشري (فقط قدم فوق الفرامل).
النتائج تتحدث عن نفسها. تمكن نموذج واحد فقط، GPT-6 Astra، من إكمال المسار بالكامل في المحاولة الثانية في خمس دقائق – وهي سرعة بطيئة، بالنظر إلى أنه غطى أقل من 500 قدم.
أما النماذج الأخرى، فقد كانت نتائجها أسوأ بكثير، حيث فشلت الغالبية العظمى من المحاولات في “تجاوز الزاوية الأولى”.
لاحظ الباحثون أن الفشل كان بشكل عام بسبب الإدراك: قراءة أي جانب من خط المخروط القطري الأول يقع فيه المسار.
ومع ذلك، هذه هي المرة الأولى التي يتمكن فيها الباحثون من جعلها تعمل على الإطلاق بعد عدة محاولات سابقة مع أجيال سابقة من نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة.
خلص الفريق إلى أن “النماذج المتقدمة قد تحسنت إلى درجة أنها يمكن أن تقود مركبات حقيقية في الحياة الواقعية بسرعات منخفضة كافية”. ومع ذلك، فإن نجاح النماذج في هذا المعيار كان مفاجئًا ومثيرًا لرؤيته، ولكنه يتطلب أيضًا عملًا إضافيًا عاجلاً على السلامة والتوافق والتقييم.
بالنسبة لجولة الاختبار التي تم إكمالها بالكامل، قال الباحثون إنهم أنفقوا 7.74 دولارًا مقابل 6.6 مليون رمز على التداخل، مما يشير إلى أن نموذج الذكاء الاصطناعي من OpenAI احتاج إلى الكثير من الحوسبة لمعالجة البيانات، حتى مع تحرك السيارة بسرعة 0.94 ميل في الساعة.
قد لا يبدو هذا كثيرًا، ولكن بالنظر إلى أن السيارة غطت أقل من 500 قدم، يمكن أن تتزايد التكلفة بسرعة. وفقًا لحسابات The Register، فإن تكلفة الرموز تعادل تقريبًا 500 مرة تكلفة الوقود نفسه لسيارة بكفاءة وقود 25 ميلاً لكل جالون بسعر 4.60 دولارات للجالون.
من المثير للاهتمام أن بعض نماذج اللغة الكبيرة حذرت الباحثين من أنهم قد لا يتمكنون من قيادة تويوتا بأمان. وبالتالي، استغرق الأمر بعض الإقناع ليأخذوا التحكم على الإطلاق.
قال التقرير: “بعض النماذج (خاصة GPT-6 Astra) كانت ترفض أحيانًا قيادة السيارة الفعلية، مشيرة إلى أسباب تتعلق بالسلامة”.
باختصار، النماذج المتقدمة المتاحة تجاريًا بعيدة عن الاستعداد لقيادتك إلى العمل في الصباح – ونظرًا للآثار الكبيرة على السلامة، ناهيك عن القضايا القانونية، فمن المحتمل أن يكون ذلك أمرًا جيدًا.
على الرغم من التقدم المحرز، لا يزال هناك الكثير من العمل الذي يتعين القيام به لضمان سلامة وأمان القيادة الذاتية. تابعونا لمزيد من التطورات في هذا المجال المثير.
