Explainable AI для беспилотников: как задавать вопросы, чтобы понять решения автономного автомобиля

Когда беспилотник молчит: почему чёрный ящик убивает доверие

Представьте ситуацию: ваш автономный автомобиль резко тормозит на пустой дороге. Ни пешеходов, ни машин, ни препятствий. Просто внезапная остановка. Вы смотрите на экран - "Безопасность превыше всего". И всё. Ни объяснений, ни причин, ни даже намёка на то, что произошло.

Это не гипотетический сценарий. Это ежедневная реальность для тестировщиков автономных систем в 2026 году. ИИ принимает решения, но не умеет их объяснять. Как будто у вас водитель-зомби: отлично управляет машиной, но на вопросы отвечает мычанием.

Проблема не в ИИ, а в вопросах

Большинство инженеров подходят к Explainable AI (XAI) с технической стороны: градиенты, attention maps, feature importance. Это всё важно, но бесполезно, если вы задаёте неправильные вопросы.

Представьте, что вы спрашиваете у навигатора: "Почему ты выбрал этот маршрут?" Он покажет вам карту с выделенной линией. Это ответ? Нет, это визуализация решения. Настоящий вопрос должен звучать так: "Какие факторы заставили тебя отвергнуть альтернативные маршруты?"

Три уровня вопросов к автономному ИИ

В исследовании IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems (2025) авторы разделили все возможные вопросы на три категории. Не технические, а смысловые.

1 Вопросы восприятия: "Что ты видишь?"

Самый базовый уровень. Здесь всё просто: модель должна объяснить, как она интерпретирует сенсорные данные.

• "Это пешеход или столб?"
• "Ты уверен, что это красный свет, а не отражение?"
• "Почему ты игнорируешь этот объект на расстоянии 50 метров?"

Вот где большинство систем спотыкаются. Они показывают bounding boxes, но не объясняют уверенность классификации. Новые модели на 2026 год, вроде тех, что использует Ford в своём партнёрстве с Google, добавляют слой объяснений: "Это пешеход с вероятностью 94%, потому что движется со скоростью 5 км/ч и имеет человеческую походку".

2 Вопросы планирования: "Почему этот манёвр?"

Сердце автономного вождения. Модель принимает сотни решений в секунду: ускориться, замедлиться, сменить полосу, остановиться.

Плохой вопрос: "Почему ты тормозишь?" Хороший вопрос: "Какие три главные причины заставили тебя начать торможение именно в этот момент?"

Обратите внимание на разницу. Правильные вопросы заставляют модель раскрывать процесс принятия решений, а не просто констатировать результат.

3 Вопросы стратегии: "Какой у тебя план?"

Самый сложный уровень. Здесь мы спрашиваем не про конкретное действие, а про долгосрочную стратегию.

"Если впереди начинается пробка, а у тебя есть три маршрута, какой ты выберешь и почему?" Современные системы, вроде тех, что обсуждались в статье про Car-GPT и специализированные модели, начинают справляться с такими вопросами, но только если их правильно спроектировать.

Практика: как внедрить XAI в пайплайн беспилотника

Теория - это хорошо, но как это работает в реальном коде? Давайте разберём на примере, который не найдёте в документации.

Шаг 1: Инструментарий 2026 года

Забудьте про старые инструменты. Вот что действительно работает сейчас:

• DriveXplain - специализированный фреймворк для автономного вождения, поддерживает временные объяснения
• Perception Debugger от Waymo - показывает не только что модель видит, но и как она это интерпретирует
• Temporal LRP - модификация Layer-wise Relevance Propagation для последовательностей

Шаг 2: Встраиваем объяснения в архитектуру

Самая большая ошибка - добавлять XAI как отдельный модуль пост-обработки. Объяснения должны быть встроены в архитектуру модели с самого начала.

Пример из реального проекта (имена изменены):

# НЕ ТАК - объяснения как отдельный слой
class AutonomousModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.perception = PerceptionNetwork()
        self.planning = PlanningNetwork()
        self.xai = XAIModule()  # Отдельный модуль - ошибка!
    
    def forward(self, sensor_data):
        features = self.perception(sensor_data)
        decision = self.planning(features)
        explanation = self.xai(features)  # Пост-фактум
        return decision, explanation

# ТАК - объяснения интегрированы
class ExplainableAutonomousModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # Каждый слой возвращает и результат, и объяснение
        self.perception = ExplainablePerception()
        self.planning = ExplainablePlanning()
    
    def forward(self, sensor_data):
        # Объяснения генерируются в процессе
        perception_out, perception_expl = self.perception(sensor_data)
        decision, planning_expl = self.planning(perception_out)
        
        # Иерархические объяснения
        full_explanation = {
            'perception': perception_expl,
            'planning': planning_expl,
            'temporal_context': self._get_temporal_context()
        }
        return decision, full_explanation

Шаг 3: Формируем вопросы через промпты

Да, даже для XAI нужны промпты. Но не те, что вы думаете. Речь о структурированных запросах к модели объяснений.

В статье про автоматическую оптимизацию промптов для мультимодальных агентов мы уже касались этой темы. Для XAI промпты должны быть:

1. Конкретными (не "объясни", а "объясни влияние скорости на решение")
2. Иерархическими (сначала общее, потом детали)
3. Контекстными (учитывать предыдущие объяснения)

Ошибки, которые все совершают (и как их избежать)

Я видел десятки проектов с XAI для беспилотников. Вот топ-3 ошибки, которые повторяются с пугающей регулярностью.

Ошибка 1: Объяснения для разработчиков, а не для системы

Большинство команд создают объяснения, которые понятны только им самим. Графики, тепловые карты, feature importance. Проблема в том, что сама система не может использовать эти объяснения для коррекции поведения.

Решение: объяснения должны быть машиночитаемыми. Не "вот график", а "уверенность в классификации пешехода упала ниже порога 0.8 из-за occlusion на кадре 142".

Ошибка 2: Игнорирование временного контекста

Автономное вождение - это последовательность решений. Объяснение одного кадра бесполезно. Нужно объяснять последовательность.

Пример из кейса про навигацию во Франкфурте: система не объяснила, почему игнорировала пять последовательных указателей съезда. По отдельности каждый пропуск выглядел разумно. Вместе - катастрофа.

Ошибка 3: Переобъяснение

Да, такое бывает. Модель начинает генерировать столько объяснений, что в них невозможно разобраться. Особенно грешат этим LLM-based системы, вроде тех, что Waymo внедряет в роботакси.

Правило простое: одно объяснение на один уровень абстракции. Не нужно одновременно объяснять и пиксели, и стратегию маршрута.

Что будет дальше: XAI как стандарт безопасности

К 2027 году, по прогнозам того же IEEE, Explainable AI станет не просто хорошей практикой, а обязательным требованием для сертификации автономных систем. Регуляторы устали от "чёрных ящиков", которые невозможно проверить.

Уже сейчас Microsoft Responsible AI Standard включает раздел по интерпретируемости для критических систем. Автомобили, очевидно, попадают в эту категорию.

Но главный сдвиг произойдёт не в регуляторике, а в архитектуре. Модели будут проектироваться с объяснимостью как первоклассной фичей, а не как довеском. Похожий подход мы видим в разреженных автоэнкодерах для LLM - прозрачность становится частью дизайна.

Совет, который вы не найдёте в документации

Начните с конца. Не с того, "как объяснить решения модели", а с того, "какие вопросы к модели будут задавать при расследовании инцидента".

Соберите команду и проведите сессию: "Представьте, что наша машина попала в ДТП. Какие три вопроса задаст следователь? Какие пять вопросов задаст страховой эксперт? Какие два вопроса задаст водитель (если он был)?"

Запишите эти вопросы. Каждый из них - это требование к вашей XAI системе. Если вы не можете ответить на них сегодня, значит, ваша система не готова к реальному миру.

Потому что в конечном счёте, Explainable AI для беспилотников - это не про красивые графики. Это про возможность сказать: "Вот почему это произошло. Вот что мы увидели. Вот как мы приняли решение. И вот что мы сделаем, чтобы это не повторилось".

А если вы не можете этого сказать, может, вашей машине ещё рано выезжать на дорогу?