वेव लिंगो ड्राइविंग भाषा मॉडल

वेव का लिंगो अनुसंधान यह पता लगाता है कि भाषा सीखी गई ड्राइविंग प्रणालियों की व्याख्या और निर्देश का समर्थन कैसे कर सकती है। LINGO-1 ने ड्राइविंग के लिए प्राकृतिक-भाषा कमेंट्री का अध्ययन किया; LINGO-2 एक बंद-लूप मॉडल में दृष्टि, भाषा और ड्राइविंग क्रिया को जोड़ता है। स्पष्टीकरण व्यवहार का निरीक्षण करना आसान बना सकते हैं, लेकिन स्वयं यह साबित नहीं करते हैं कि किसी मॉडल का बताया गया कारण उसकी आंतरिक कारण प्रक्रिया को ईमानदारी से पकड़ लेता है।

LINGO-1 ने एक दृष्टि-भाषा मॉडल पेश किया जो ड्राइविंग निर्णयों को सरल अंग्रेजी में बताता है, जिससे प्रणाली अधिक व्याख्या योग्य हो जाती है।

LINGO-2 एक विज़न-लैंग्वेज-एक्शन मॉडल है: यह टेक्स्ट को वास्तविक ड्राइविंग नीति से जोड़ता है, ताकि इसे निर्देशों द्वारा संचालित किया जा सके और इसके व्यवहार को समझाया जा सके।

वेव व्यापक हस्त-इंजीनियर नियमों और विस्तृत मानचित्रों पर भरोसा करने के बजाय, सीधे तंत्रिका नेटवर्क के साथ डेटा से ड्राइविंग व्यवहार सीखता है।

वेव का कहना है कि वही मॉडल ड्राइविंग व्यवहार और पाठ्य भविष्यवाणियां उत्पन्न करता है; यह भाषा को मॉडल आउटपुट से जोड़ता है लेकिन यह साबित नहीं करता है कि प्रत्येक स्पष्टीकरण ईमानदारी से आंतरिक कारणों को पकड़ता है।

वेव का लक्ष्य अपने स्वयं के वाहनों का निर्माण करने के बजाय वाहन निर्माताओं को अपना सीखा हुआ ड्राइविंग फाउंडेशन मॉडल प्रदान करना है।