Problemi umjetne inteligencije u razvoju samostalnih automobila

Prije dvadesetak godina čitao sam kako će za 10 godina automobili sami voziti na cestama.

Prije desetak godina sam slušao kako će za 10 godina automobili sami voziti na cestama.

Danas govore kako će za 10 godina automobili sami voziti na cestama.

Od svega toga uspjeli su napraviti automobile koji mogu sami držati smjer u prometnom traku i sami održavati razmak od automobila ispred. Mogu i sami zakočiti kod manjih brzina ako osjete da se automobil naglo nečemu previše približio, ili ako automobil naglo kod male brzine kotačem udati u neravninu. Sve ovo je vrlo korisno, osobito starijim vozačima i onima koji su radi nečeg umorni.

Put do stvarne autonomne vožnje je još uvijek vrlo dug. Bio bi puno lakši kada bi se svi pridržavali propisa, ali to se rijetko događa. Radi toga, za sada autonomna vozila voze tek u skladištima i na parkiralištima, gdje premještaju robu.

Da bi vozila mogla sami voziti u stvarnim prometnim uvjetima potrebno je još puno rada. Umjetna inteligencija mora puno naučiti o svim objektima koji se mogu susresti u prometu. To znači kako treba puno znati o cestama, voznim trakama, vozilima ispred, iza i sa strane, pješacima, biciklistima motoristima, kamenju na cesti, tlu i tvrdoći tla na koje vozilo može sletjeti, drveću koje može pasti na cestu, vodi na cesti, blatu na cesti, snijegu na cesti, ledu na cesti, pticama i kukcima u koje vozilo može udariti, pješacima i djeci koja se kreću pokraj ceste ili nepropisno prelaze ulicu i slično. Za sve te objekte potrebno je pratiti kretanje, brzinu kretanja, pravac kretanja i mogućnost nagle promjene pravca i brzine.

Kako bi sve osobine svih navedenih objekata umjetna inteligencija shvatila morala bi učiti onako kako svijet upoznaju mala novorođenčad. Mala djeca čim se rode promatraju svijet i upoznaju ga očima, prstima, ustima, mirisanjem i slušanjem. Mala djeca svaki novi predmet vrte u rukama kako bi ga vidjeli sa svih strana, pri čemu vide njegov trodimenzionalni oblik.

Umjetna inteligencija mora imati stotine tisuća slika iz različitih uglova kako bi mogla prepoznati neki objekt. Dijete upamti oblik nekog objekta i može ga lako prepoznati bez obzira sa koje strane ga vidi.

Dijete vrti svaki objekt u rukama i tako dodatno upoznaje oblik objekta koji vidi te se dodatno upoznaje sa tim objektom. Upoznaje teksturu, tvrdoću, elastičnost, plastičnost, viskoznost i temperaturu tog objekta, a i zvuk koji objekt stvara kad ga se udari ili kada padne na tlo. To su sve informacije koje dijete povezuju sa objektom, a umjetna inteligencija to ne radi. Na osnovu toga dijete može shvatiti i kako se oblik nekog predmeta može mijenjati kada ga se stiska, kada padne, ili kada se kreće. Umjetna inteligencija to još uvijek ne može, što vidimo kod filmova stvorenih umjetnom inteligencijom u kojima se ponekad može vidjeti kako dio jednog objekta prolazi kroz neki drugi čvrsti objekt.

Dijete o objektima, prikuplja i druge informacije kao što je okus i miris za što umjetna inteligencija za sada nema senzore za prepoznavanje. To bi bilo korisno da shvati u kakvom stanju su osobe koje se nalaze u vozilu.

Dijete o sebi i drugim ljudima prikuplja i druge informacije kao što su glad, sitost, bol, strah, veselje, umor, pospanost, nadutost, dezorjentoranost, ljutnja, bijes i slično, a umjetna inteligencija i za to nema senzore, iako bi bilo korisno da to zna o ljudima koje vozi.

Sve te informacije dijete memorira uz vrlo mali utrošak ljudske memorije, dok umjetna inteligencija za prepoznavanje slika i objekata u mirovanju, a osobito objekata u kretanju koristi ogromne količine memorije i velike količine računalne snage. Za to je potrebna i velika brzina prijenosa podataka od vozila prema bankama podataka od kojih dobiva mnoge podatke o prometu, cestama, vremenu i slično.

Bit će potrebno još puno vremena da umjetna inteligencija realno sagleda sve o objektima koji se pojavljuju u prometa i osobinama tih objekata. Sve te podatke treba snimiti sama svojim senzorima, a ne ih tražiti internetskom vezom od drugih vanjskih izvora. Radi bržeg procesuiranja svih tih informacija količine memorije koja je potrebna za prepoznavanje objekata morat će se višestruko smanjiti, a brzina obrade povećati. To ne odgovara vlasnicima velikih baza podataka koji pružaju uslugu iznajmljivanja prostora „u oblacima”. Većina podataka morat će se nalaziti u samom vozilo kako bi ono moglo funkcionirati i onda kada se internetske veze radi raznih razloga prekinu. Kada to savlada autonomna vozila će moći prepoznati tvrdoću terena, mekoću trave i blata, te će moći voziti i izvan cesta, te kroz pustinje, šume i planine.

Za to će trebati još puno programerskog rada.

Kada sve to postigne takve aplikacije bi mogle postati vrlo korisne ne samo kod automobila i kamiona, već i u dronovima koji obavljaju nekakav posao, kod željezničkih lokomotiva koje idu od mjesta do mjesta, kod autonomnih željezničkih vagona koji se trebaju sama presložiti u kompozicije na ranžirnim kolodvorima.

Prije ostvarenja toga cilja vozila bi mogla puno lakše naučiti prepoznati svoga vlasnika i članove obitelji koji smiju sami u vozilo. Mogla bi naučiti, skenirajući okolinu kojom prolaze, prepoznati i opasnosti koje prijete vozaču i ostalim osobama u vozilu, uočiti opasne osobe koje je vlasnik označio kao takve, ili registraciju vozila koje koriste takve osobe. Mogla bi naučiti prepoznati vozila koja prate vozilo i o tome upozoriti putnike. I još puno toga bi autonomna vozila mogla raditi jednog dana koji nije tako blizu kako to mnogi vjeruju.