है इंटेल स्वयं ड्राइविंग प्रौद्योगिकी चालक, Mobileye, हाल ही में एक तकनीकी पुष्टि की रिपोर्ट जारी की है कि ड्राइविंग उद्योग एक गणितीय मॉडल के लिए कार की सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए एक कार दुर्घटना ड्राइविंग की जिंमेदारी को खत्म करने की जरूरत है । हालांकि विशेषज्ञों की अंतरिम रूप से विश्वास है कि Mobileye इस गणितीय मॉडल पेश किया, यह पता चलता है कि Mobileye ड्राइविंग की सुरक्षा के बारे में सोच में गहराई से है और सकारात्मक मूल्यांकन देता है । लेकिन वहां भी सवाल हैं, जैसे कैसे साबित करने के लिए सिद्ध करने वाली सुरक्षा (सिद्ध रूप से सुरक्षित), और है कि गणितीय मॉडल अभी भी कुछ समस्याओं को हल किया जा करने के लिए, सहित कि क्या यह मानव ड्रिलिंग के कानूनी और विनियामक खामियों को जानने के लिए संभव है । EE टाइम्स के अनुसार, रिपोर्ट में इंटेल के सीनियर वाइस प्रेसिडेंट, Mobileye के सीईओ Amnon Shashua और Mobileye टेक्नोलॉजी के वाइस प्रेसिडेंट शाइ Shalev-shwartz ने लिखा है और दो लेखकों ने अपनी रिपोर्टों में बताया कि उनकी नीतियां साबित होने वाली सुरक्षा थी, इस अर्थ में स्वयं को ड्राइविंग दुर्घटना की जिंमेदारी नहीं ले जाएगा । , संयुक्त राज्य अमेरिका में ड्यूक विश्वविद्यालय में एक प्रोफेसर मिस्सी कमिंग्स, बताते है कि साबित करने वाली सुरक्षा पूरी तरह से नया नहीं है और समस्या का trickiest हिस्सा अपरिवर्तित रहता है । संक्षेप में, कंप्यूटर वैज्ञानिकों को देखने के एक गणितीय बिंदु से सिद्ध सुरक्षा के रूप में देखा जाता है, एक तरह से है कि एक परीक्षण इंजीनियर सुरक्षित समझे में सुरक्षा के सबूत के रूप में नहीं । कमिंग्स और प्रोफेसर फिल Koopman संयुक्त राज्य अमेरिका में मेलॉन विश्वविद्यालय के बाहर बिंदु है कि Mobileye मांयताओं के लिए नहीं लिया जाना चाहिए, जैसे सॉफ्टवेयर बग (सॉफ्टवेयर बग) के बारे में मांयताओं के रूप में दी, क्योंकि संभावित सॉफ्टवेयर बग के कारण समस्याओं बहुत छोटे हैं । Koopman एक प्रमुख चिंता का विषय यह है कि क्या LiDAR की समस्या और रडार की गलती की वजह से Mobileye द्वारा चर्चा किए गए काल्पनिक मामले वही हैं, जो आवेदन की प्रामाणिकता को साबित करना होगा, न कि सिर्फ धारणा. फिर भी, Koopman अभी भी इस बात का यकीन है, सब के बाद, इंटेल एक परीक्षण परिकल्पना खोला है और कैसे भविष्य में कानूनी खामियों ड्रिल करने के लिए सीखने की संभावना के बारे में चिंतित है । असली सड़क में ड्राइविंग जब ड्राइविंग, एक लंबे समय पता चलेगा कि सामांय सड़क नियम ड्रिल करने के लिए छेद है, इन कमजोरियों का उपयोग कैसे जानने के लिए वर्षों में । यदि मनुष्य के लिए यही स्थिति है तो वे अपने विवेक को चलाने की क्षमता क्यों नहीं रखते? इस मामले में, के बाद से ड्राइविंग के स्वायत्त तरीके से कानूनी ड्रिलिंग बचाव का रास्ता खोजने के आधार के तहत सड़क सुरक्षा नियमों का उल्लंघन नहीं कर सकते हैं । Koopman भी मानना है कि मनुष्य मशीन लर्निंग (एमएल) सीखने कैसे छेद ड्रिल करने में माहिर होने की उंमीद करनी चाहिए । Koopman मूल रूप से Mobileye रिपोर्ट के साथ सहमत हुए, लेकिन अगर सुरक्षा और ' नहीं मेरी गलती ' समान थे, वहां जाल हो सकता है, और इस तरह के औपचारिक गणितीय सत्यापन सिद्धांत रूप में सही साबित हो सकता है, लेकिन ऐसी मांयताओं असली दुनिया में संभव नहीं हो सकता है । अंत में, यह अभी भी ड्राइविंग सुरक्षा के भविष्य के लिए एक उचित प्रारंभिक बिंदु है, लेकिन यह अनुशंसित है कि आप अभी भी एक सुरक्षा प्रणाली है कि वास्तव में चला सकते हैं, जो मामले में किसी भी जोखिम एक समस्या नहीं है बनाने की जरूरत है ।
