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इसकी विधि को सीख देने की कोशिश
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अनेक परिस्थितियां अचानक ही आती है
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खाई या पहाड़, किधर धक्का मारना बेहतर
राष्ट्रीय खबर
रांचीः आने वाले युग में स्वचालित वाहनों की भरमार होगी। इन वाहनों को और कार्यकुशल बनाने की दिशा में काम चल रहा है। एक स्थान से दूसरे स्थान तक की दूरी तय करना और सड़क पर अपने आस पास के वाहनों को महसूस करना अब कोई कठिन काम नहीं रहा। अब त्वरित फैसलों के लिए उनके लिए विधि विकसित करने का काम चल रहा है।
मसलन जीवन और मौत से जुड़ी समस्याओं पर वाहन का ए आई खुद क्या और बेहतर फैसला ले, इस पर शोध हो रहा है। दरअदर इस समस्या को ट्रॉली समस्या माना जाता है। स्वायत्त वाहनों को अच्छे निर्णय लेने के लिए प्रशिक्षित करने के लिए डेटा एकत्र करने के लक्ष्य के साथ, शोधकर्ताओं ने वाहन चलाने से संबंधित नैतिक और अनैतिक निर्णयों को बेहतर ढंग से समझने के लिए एक नया प्रयोग विकसित किया है। यह कार्य तथाकथित ट्रॉली समस्या से प्रेरित व्यापक रूप से चर्चा किए गए जीवन और मृत्यु परिदृश्य की तुलना में यातायात में नैतिक चुनौतियों की अधिक यथार्थवादी श्रृंखला को पकड़ने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
डारियो सेचिनी,शोध पेपर के पहले लेखक कहते हैं ट्रॉली समस्या एक ऐसी स्थिति प्रस्तुत करती है जिसमें किसी को यह निर्णय लेना होता है कि कई लोगों की मौत से बचने के लिए जानबूझकर एक व्यक्ति को मारना है (जो एक नैतिक मानदंड का उल्लंघन करता है)।
सेचिनी कहते हैं, हाल के वर्षों में, ट्रॉली समस्या का उपयोग यातायात में नैतिक निर्णय का अध्ययन करने के लिए एक प्रतिमान के रूप में किया गया है। सामान्य स्थिति में सेल्फ-ड्राइविंग कार के लिए बाईं ओर मुड़ना, किसी घातक बाधा से टकराना, या आगे बढ़ना, सड़क पार कर रहे पैदल यात्री को टक्कर मारना शामिल है।
हालांकि, ये ट्रॉली जैसे मामले अवास्तविक हैं। ड्राइवरों को और भी बहुत कुछ करना पड़ता है हर दिन यथार्थवादी नैतिक निर्णय। क्या मुझे गति सीमा से अधिक गाड़ी चलानी चाहिए? क्या मुझे लाल बत्ती चलानी चाहिए? क्या मुझे एम्बुलेंस के लिए रुकना चाहिए? वे सांसारिक निर्णय महत्वपूर्ण हैं क्योंकि वे अंततः जीवन-या-मृत्यु की स्थिति का कारण बन सकते हैं।
डेटा की कमी को दूर करने के लिए, शोधकर्ताओं ने डेटा एकत्र करने के लिए प्रयोगों की एक श्रृंखला विकसित की है कि कैसे मनुष्य कम जोखिम वाली यातायात स्थितियों में किए गए निर्णयों के बारे में नैतिक निर्णय लेते हैं। शोधकर्ताओं ने सात अलग-अलग ड्राइविंग परिदृश्य बनाए, जैसे कि माता-पिता को यह तय करना होगा कि अपने बच्चे को समय पर स्कूल पहुंचाने की कोशिश करते समय ट्रैफिक सिग्नल का उल्लंघन करना है या नहीं। प्रत्येक परिदृश्य को एक आभासी वास्तविकता वातावरण में प्रोग्राम किया गया है, ताकि प्रयोग में शामिल अध्ययन प्रतिभागियों को केवल परिदृश्य के बारे में पढ़ने के बजाय, निर्णय लेते समय ड्राइवर क्या कर रहे हैं, इसके बारे में दृश्य-श्रव्य जानकारी हो।
सेचिनी कहते हैं, यहां लक्ष्य यह है कि अध्ययन में भाग लेने वाले प्रत्येक परिदृश्य का एक संस्करण देखें और यह निर्धारित करें कि प्रत्येक परिदृश्य में ड्राइवर का व्यवहार एक से 10 के पैमाने पर कितना नैतिक था। यह हमें वाहन चलाने के संदर्भ में नैतिक व्यवहार के बारे में मजबूत डेटा देगा, जिसका उपयोग स्वायत्त वाहनों में नैतिक निर्णय लेने के लिए एआई एल्गोरिदम विकसित करने के लिए किया जा सकता है।
शोधकर्ताओं ने परिदृश्यों को बेहतर बनाने और यह सुनिश्चित करने के लिए पायलट परीक्षण किया है कि वे विश्वसनीय और आसानी से समझी जाने वाली स्थितियों को दर्शाते हैं। अगला कदम बड़े पैमाने पर डेटा संग्रह में शामिल होना है, जिससे हजारों लोगों को प्रयोगों में भाग लेना है। फिर हम उस डेटा का उपयोग नैतिक निर्णय लेने की हमारी समझ को और बेहतर बनाने के लक्ष्य के साथ अधिक इंटरैक्टिव प्रयोग विकसित करने के लिए कर सकते हैं। इस सबका उपयोग स्वायत्त वाहनों में उपयोग के लिए एल्गोरिदम बनाने के लिए किया जा सकता है। फिर हमें इसमें शामिल होने की आवश्यकता होगी अतिरिक्त परीक्षण में यह देखने के लिए कि वे एल्गोरिदम कैसा प्रदर्शन करते हैं।
