ChatGPT per Potenziare le Auto a Guida Autonoma

Gli ingegneri della Purdue University hanno riferito che i veicoli autonomi (AVs) possono sfruttare ChatGPT e altri chatbot, alimentati da algoritmi di intelligenza artificiale noti come modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLMs), per migliorare le loro capacità di guida.

Il loro studio, che sarà presentato il 25 settembre alla 27ª Conferenza Internazionale IEEE sui Sistemi di Trasporto Intelligenti, esplora come gli LLMs aiutano gli AVs a interpretare i comandi dei passeggeri in modo più naturale, segnando potenzialmente una svolta nell’interazione uomo-veicolo.

A differenza degli attuali sistemi AV, che richiedono input precisi, gli LLM vengono addestrati per interpretare il linguaggio umano in modo più flessibile e conversazionale.

La Dr.ssa Wang, ricercatrice principale dello studio, spiega che le interfacce dei veicoli tradizionali prevedono spesso la pressione di pulsanti o l’emissione di comandi vocali espliciti. D’altra parte, gli LLM permettono un dialogo più intuitivo e naturale con i passeggeri.

Sebbene gli LLM non controllino direttamente il veicolo, i ricercatori hanno spiegato che gli LLM possono essere utilizzati per assistere i sistemi esistenti dell’AV, rendendo l’esperienza di guida più personalizzata e reattiva alle esigenze dei passeggeri.

Per il loro esperimento, il team di ricerca ha addestrato ChatGPT con una varietà di comandi, sia diretti che indiretti. Gli esempi includono “Guida più veloce” o “Mi sento malato di movimento”, insegnando al modello ad adattarsi a diverse situazioni.

I ricercatori hanno testato altri chatbot, come Gemini di Google e Llama AI di Meta, ma hanno scoperto che ChatGPT ha fornito le migliori prestazioni.

Il modello ha elaborato questi comandi tenendo conto delle condizioni del traffico in tempo reale, del meteo e dei dati provenienti dai sensori del veicolo.

Il veicolo, che operava a livello quattro di autonomia (solo un gradino sotto la piena autonomia), utilizzava istruzioni generate da LLM per controllare il suo acceleratore, i freni, le marce e il volante.

In alcuni esperimenti, il team di Wang ha testato un modulo di memoria che hanno aggiunto al sistema. Questo ha permesso ai grandi modelli di linguaggio di memorizzare informazioni sulle precedenti preferenze del passeggero. I modelli hanno poi utilizzato tali dati per personalizzare le loro risposte ai comandi futuri.

Gli esperimenti sono stati condotti in un ambiente controllato, compresa una ex pista di atterraggio a Columbus, Indiana, dove le risposte dell’AV ai comandi sono state testate a velocità autostradali e intersezioni.

I ricercatori hanno riferito che i partecipanti hanno trovato i loro viaggi nell’AV assistito da LLM più confortevoli rispetto ai sistemi AV tradizionali. Il veicolo ha anche superato costantemente gli standard di sicurezza di base, anche rispondendo a nuovi comandi.

Questo è particolarmente rilevante poiché le auto a guida autonoma sono sempre più utilizzate come taxi, dove le esperienze personalizzate possono aumentare la soddisfazione del passeggero.

I grandi modelli linguistici utilizzati in questo studio hanno impiegato in media 1,6 secondi per elaborare un comando del passeggero, cosa che va bene per la maggior parte delle situazioni, ma deve essere più veloce per le emergenze, come sottolineato dal Dr. Wang.

Sebbene questo studio non si sia concentrato su questo punto, i grandi modelli linguistici come ChatGPT possono a volte “allucinare”, nel senso che fraintendono le informazioni e forniscono risposte errate.

Per affrontare questo problema, il team ha implementato delle misure di sicurezza per proteggere i passeggeri quando i modelli malinterpretavano i comandi. I modelli sono migliorati nella comprensione dei comandi durante il tragitto, ma le allucinazioni devono ancora essere risolte prima che questi modelli possano essere utilizzati negli AVs.

I produttori di automobili avranno anche bisogno di effettuare ulteriori test oltre alle ricerche già svolte dalle università. Inoltre, avrebbero bisogno dell’approvazione normativa prima che i grossi modelli linguistici possano essere completamente integrati negli AV per controllare le funzioni di guida del veicolo, ha detto Wang.