Chain-of-Causation
一种推理方式,逐步展现自动驾驶AI做出某个判断背后的因果链条
简单来说
Chain-of-Causation(因果链推理)是自动驾驶汽车的AI用来解释自己为何做出某个行为的方式,它把原因和结果一步步串联起来加以说明。这类似于教一个正在学开车的人时,如果问他"你为什么踩刹车?",他会按顺序回答:"前车突然停下 → 这带来了碰撞风险 → 所以我踩了刹车"。
自动驾驶汽车会根据摄像头看到的画面来决定接下来该走哪条路径,但它不只是直接给出结果,还会同时留下促成这一判断的情境认知和逻辑过程。这样记录下来的因果关系,之后可以供人类检查该驾驶决策为何如此做出,也可以被重新用作训练资料。
在报道中是这样出现的
文章中提到,NVIDIA的自动驾驶模型会"将未来轨迹与Chain-of-Causation推理轨迹一并输出"。需要注意的是,这并非供人阅读的驾驶日记,而更接近模型在内部将判断过程结构化记录下来的数据。