Ученые MIT создают второго пилота с искусственным интеллектом

Лаборатория компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL) разрабатывает второго пилота с искусственным интеллектом под названием Air Guardian, который активно сотрудничает с пилотом, делая компьютер частью команды, а не резервной копией.

Управлять современным самолетом может быть увлекательно, но временами это может быть очень сложно. При взлете, посадке, полете в переполненном воздушном пространстве или при устранении внезапной неисправности пилот может столкнуться с огромным потоком данных с нескольких дисплеев и датчиков, и иногда требуются лишь секунды, чтобы обработать всю информацию и принять правильное решение.

Одним из примеров — это аварийная посадка самолета A320 на Гудзон 15 января 2009 года, когда рейс 1549 авиакомпании US Airways столкнулся со стаей птиц при взлете из аэропорта Ла-Гуардия в Нью-Йорке. Авиалайнер выполнял плановый рейс по маршруту Нью-Йорк — Шарлотт — Сиэтл, но всего через 1,5 минуты после взлета столкнулся со стаей канадских казарок, и у него отказали оба двигателя.

Пилот Чесли «Салли» Салленбергер стал героем в тот день, когда принял решение посадить Airbus A320 на реку Гудзон, спасая жизни 155 пассажиров и экипажа.

Ирония инцидента заключается в том, что, по словам эксперта по искусственному интеллекту, который рассматривал инцидент и предпочел остаться анонимным, самолет мог добраться до аэродрома. Проблема заключалась в том, что у пилотов просто не было достаточно времени, чтобы правильно и быстро оценить ситуацию.

Исследование инцидента показало, что, если бы самолет был оснащен системой искусственного интеллекта, аварийной ситуации можно было бы избежать благодаря ее способности справляться с перегрузкой данных.

Такие летные системы искусственного интеллекта в последние годы привлекли большое внимание из-за их потенциала безопасности, а также возможности замены человеческих экипажей на обычных грузовых рейсах.

Однако обычный подход — рассматривать ИИ как нечто вроде системы экстренного оповещения. По сути, его работа состоит в том, чтобы просто сидеть и ждать, отслеживать данные полета, а затем вмешиваться, если что-то выходит за пределы заданных параметров безопасности.

По данным MIT, Air Guardian использует другой подход, контролируя не только самолет, но и пилота, поэтому он действует скорее как второй пилот, чем как экстренный помощник. Он делает это, отслеживая движения глаз пилота и создавая «карты значимости», которые показывают, куда смотрит пилот и сколько внимания уделяется тому, на что он смотрит.

Это звучит очень просто, но основано на некоторых чрезвычайно сложных алгоритмах и так называемых «жидких нейронных сетях», которые представляют собой очень гибкие сети, способные адаптироваться даже после обучения. Они также могут устранять некоторые математические узкие места, позволяя ИИ каждую секунду строить модель происходящего и учиться сотрудничать с пилотом.

Все сводится к тому, что пилот — это тот, кто управляет самолетом, поэтому лучше всего использовать его знания и опыт. Тем временем Air Guardian следит за вниманием пилота. Если он не обращают внимания на что-то важное или слишком много внимания уделяют чему-то другому, вмешивается ИИ, чтобы избежать потенциальных рисков.

Результаты этого были замечены в недавних полевых испытаниях, где пилот и Air Guardian принимали решения на основе идентичных изображений. Благодаря объединению человека и машины уровень риска испытательного полета был снижен, а успешность навигации между целевыми точками увеличена.

«Наша система представляет собой инновационный подход ориентированной на человека авиации с поддержкой искусственного интеллекта», — сказал Рамин Хасани, из MIT CSAIL и изобретатель жидких нейронных сетей.

«Наше использование нейронных сетей обеспечивает динамичный, адаптивный подход, гарантируя, что ИИ не просто заменяет человеческое суждение, но и дополняет его, что приводит к повышению безопасности и сотрудничеству в небе».