Spot.uz maʼlumotiga koʻra, AQSHda DrivingBench loyihasi mashhur sunʼiy intellekt (AI) modellarini haqiqiy avtomobilni boshqarishda sinab koʻrdi. Tajriba yopiq avtoturargohda oʻtkazildi: mashina 130 metrlik yoʻnalishdan oʻtishi kerak edi.
Sinovning qiziq joyi shunda — gap oddiy simulyator haqida emas. Tadqiqotchilar katta til modellari real dunyoda, kechikishlar, kamera tasviri va noaniq vaziyatlar bor sharoitda qanday qaror qilishini koʻrmoqchi boʻldi.
Avtomobil sifatida 2022-yilgi Toyota Corolla tanlangan. Unga Openpilot ochiq tizimi asosidagi Comma Four boshqaruv qurilmasi oʻrnatilgan. AI-agentlar esa mobil internetga ulangan noutbukda ishlagan.
Modelga ikki yoʻl kamerasidan tasvir va avtomobil telemetriyasi uzatilgan. Sunʼiy intellekt uchta ishni qila olgan: kameralar orqali vaziyatni kuzatish, rul burilishi, tezlik va buyruq davomiyligini belgilash, zarurat tugʻilganda favqulodda tormoz berish.
Xavfsizlik uchun tezlik dastur orqali 3,5 m/s, yaʼni taxminan 13 km/soat bilan cheklangan. Rulda operator oʻtirgan va oyogʻini tormoz pedalida ushlab turgan. Ishqilib, tajriba “AIʼni yoʻlga qoʻyib yubordik” darajasidagi tavakkal emas, ancha nazoratli sinov boʻlgan.
Yoʻnalish konuslar bilan belgilangan: unda toʻgʻri qismlar, chapga va oʻngga burilishlar bor edi. Har bir modelga bitta dialog ichida uchtagacha urinish berilgan. Har muvaffaqiyatsiz urinishdan keyin operator modeldan xatoni tahlil qilishni soʻragan — bu uning suhbat davomida oʻrganish qobiliyatini ham tekshirish uchun kerak boʻlgan.
Natija oddiy: toʻrt modeldan faqat bittasi marragacha bordi. GPT-6 Astra ikkinchi urinishda 130 metrni toʻliq bosib oʻtdi va bunga taxminan 5 daqiqa ketdi.
Qolganlar orasida Anthropicʼning Claude Fable 5.1 modeli eng yaxshi natija koʻrsatdi — eng muvaffaqiyatli urinishida yoʻlning 45 foizini bosib oʻtdi. SpaceXAIʼning Grok 4.6 modeli 11 foiz, GPT-5.6 Sol esa 6 foiz yoʻl yura oldi.
Mutaxassislar eng katta muammo idrokda boʻlganini aytadi. Modellar konuslar bilan ajratilgan yoʻl tomonlarini adashtirgan, kameradagi kadrlar asosida avtomobil holatini notoʻgʻri baholagan yoki buyruqlar orasida juda uzoq pauza qilgan.
Mohiyatan, bu tajriba hozirgi neyrotarmoqlar past tezlikda jismoniy muhitda yoʻl topa olishini koʻrsatdi. Lekin barqaror haydash uchun bu yetmaydi: kechikishlarni qisqartirish, fazoviy rejalashni yaxshilash va vaziyatni aniqroq tushunish kerak.
Oʻzbekiston uchun bu mavzu uzoq tuyulishi mumkin, lekin aslida unday emas. Toshkentda tirbandlik, keskin manyovrlar, belgilar va yoʻl chiziqlarining har doim ham ideal emasligi avtonom haydash uchun ancha murakkab muhit yaratadi.
Menimcha, bunday sinovlar “AI ertaga taksichilarni almashtiradi” degan gapdan koʻra foydaliroq xulosa beradi. Qisqasi, sunʼiy intellekt rulni ushlashni oʻrganayapti, lekin yoʻlni odamdek tushunish masalasi hali ochiq.