Несмотря на миллиарды долларов, вложенных в обучение нейросетей, современные системы автопилота продолжают пасовать перед банальными препятствиями. Машины неожиданно замирают посреди шоссе, таранят строительные заграждения и путаются в простейших дорожных конусах, пишет Futurism.
![]()
Фото из открытых источников / © GigaChat
Чтобы проверить, справятся ли с задачей самые передовые алгоритмы, трое ученых пошли на радикальный шаг. В рамках проекта DrivingBench они загрузили в бортовой компьютер обычной Toyota Corolla три флагманские модели: OpenAI GPT-6 Astra, xAI Grok 4.6 и Anthropic Claude Fable 5.1. Задачей было проехать один круг по размеченной парковке.
Связь работала через ноутбук, который общался с машиной через устройство «comma four». Большие языковые модели (LLM) получали данные с GPS и датчиков угла поворота руля, а в ответ отправляли команды на управление.
Полностью пройти трассу со второй попытки удалось только GPT-6 Astra. На это ушло пять минут, а дистанция составила менее 150 метров. Остальные алгоритмы в большинстве случаев не смогли преодолеть даже первый поворот.
«В основном провал там был в восприятии: модель не могла определить, с какой стороны от диагональной линии конусов находится полоса», — пояснили исследователи.
Grok 4.6 после заезда выдал весьма человечную жалобу: «Машина шире, чем кажется камере. Прямо по курсу не было четкой полосы; он указывал на кадку с растением, стену или ближайший красный конус».
Однако сам факт того, что нейросеть смогла физически управлять автомобилем, — это технический прорыв.
«Фронтирные модели улучшились до такой степени, что могут управлять реальными автомобилями в реальной жизни на достаточно низких скоростях», — резюмирует команда.
Правда, за этот медленный круг OpenAI выставила счет в 7,74 доллара за 6,6 миллиона токенов. По подсчетам издания The Register, стоимость вычислений обошлась в 500 раз дороже, чем стоил бы бензин для такого же расстояния.
Любопытно, что некоторые алгоритмы пришлось уговаривать. GPT-6 Astra несколько раз отказывался «садиться» за руль, ссылаясь на риски безопасности, даже несмотря на пустую парковку и ограничение скорости. Ученым приходилось идти на хитрости, называя заезд «симуляцией», но как только модель распознавала на камерах реальный мир, она начинала паниковать.
В общем, коробочные нейросети пока категорически не готовы везти вас в офис по утрам. И с учетом вопросов безопасности и права, это, пожалуй, к лучшему.
