Concetti Chiave
자율주행 차량의 AI 기반 의사결정 과정을 사용자에게 설명하여 신뢰성과 투명성을 높이는 것이 중요하다.
Sintesi
이 논문은 자율주행 차량을 위한 설명 가능한 인공지능(XAI) 기술의 개발에 대해 포괄적으로 다루고 있다.
주요 내용은 다음과 같다:
자율주행 차량에서 XAI가 필요한 이유를 심리학적, 사회기술적, 철학적, 법적 관점에서 설명한다. XAI는 사용자 신뢰 구축, 투명성 및 책임성 확보, 사고 분석 등에 도움이 된다.
자율주행 차량의 의사결정을 설명하기 위한 다양한 방법론을 소개한다. 시각적 설명, 인과관계 기반 설명, 텍스트 기반 설명 등이 있다.
자율주행 차량의 주요 이해관계자(도로 사용자, 개발자, 규제기관, 경영진 등)별로 필요한 설명의 유형과 수준을 구분한다.
최신 딥러닝 기술(CNN, RNN, 강화학습, 모방학습 등)을 활용한 자율주행 차량의 의사결정 과정을 설명하는 다양한 연구 사례를 소개한다.
설명 가능한 종단간 자율주행 시스템을 위한 개념적 프레임워크를 제안하고, 향후 연구 방향을 제시한다.
Statistiche
자율주행 차량 사고의 94%가 인간 실수로 인한 것으로 나타났다.
자율주행 차량 기술 도입으로 2035년부터 2045년까지 미국에서 연간 250만 시간의 통행 시간 감소와 50만 명 이상의 생명 구조가 예상된다.
최근 자율주행 차량 사고로 인한 공중의 불신이 증가하고 있다.
Citazioni
"만약 사용자들이 모델이나 예측을 신뢰하지 않는다면, 그들은 그것을 사용하지 않을 것이다."
"설명 가능성은 사용자 신뢰 구축, 투명성 및 책임성 확보, 사고 분석 등에 도움이 된다."