ELON MUSK je 2015. godine rekao da će samovozeći automobili koji se mogu voziti "bilo gdje" biti dostupni za dvije ili tri godine. Izvršni direktor Lyfta John Zimmer predvidio je 2016. godine da će vlasništvo nad automobilima biti na izdisaju do 2025. Izvršni direktor Wayma John Krafcik upozorio je 2018. da će autonomnim robotskim automobilima trebati više vremena nego što se očekivalo. A 2021. godine neki stručnjaci više nisu sigurni hoće li pojedinci ikad moći kupiti automobile bez volana koji će sami voziti, piše The Wall Street Journal.

Za razliku od investitora i izvršnih direktora, znanstvenici koji se bave umjetnom inteligencijom (AI), inženjerstvom sustava i autonomnim tehnologijama već dugo govore da će za stvaranje potpuno autonomnog automobila trebati mnogo godina, možda i desetljeća. Neki sada idu dalje, govoreći da unatoč ulaganjima koja su već premašila 80 milijardi dolara možda nikada nećemo dobiti samovozeće automobile koje nam obećavaju. To svakako neće biti moguće bez većeg progresa u AI-u, za koji gotovo nitko ne predviđa da će se uskoro dogoditi, ili potpunog redizajna naših gradova.

Skeptici su možda u pravu

Čak i oni koji su u ovu tehnologiju najviše vjerovali - 2019. godine Musk je udvostručio prethodna predviđanja i rekao da će autonomni Teslin robotaksi krenuti do 2020. godine - počinju javno priznavati da su skeptici možda u pravu.

"Veći dio umjetne inteligencije u stvarnom svijetu mora se riješiti kako bi bila moguća nenadzirana, generalizirana i potpuna autonomna vožnja", napisao je Musk nedavno na Twitteru

U prijevodu, da bi automobil sam vozio poput čovjeka, istraživači moraju stvoriti AI ravnopravan čovjeku. Znanstvenici stručnjaci reći će da pojma nemamo kako to učiniti. S druge strane, Musk kao da vjeruje kako će Tesla upravo to postići. Stalno hvali sljedeću generaciju Full Self Driving tehnologije svoje kompanije - što je zapravo sustav pomoći vozaču sa zavaravajućim imenom - koja je trenutačno u beta testiranju.

Nedavno objavljen rad pod naslovom "Zašto je AI kompliciraniji nego što mislimo" dobro sažima situaciju. U njemu Melanie Mitchell, informatičarka i profesorica složenosti na Institutu Santa Fe, primjećuje da s pomicanjem rokova za dolazak autonomnih vozila ljudi iz te industrije redefiniraju taj pojam. Budući da su za ova vozila potrebni geografski ograničeno ispitno područje i idealni vremenski uvjeti - a da ne spominjemo sigurnosne vozače ili barem daljinski nadzor - proizvođači i pristaše takvih vozila ugradili su sva ta upozorenja u svoju definiciju autonomije.

Čak i sa svim tim napomenama, piše dr. Mitchell, "nijedno se od ovih predviđanja nije obistinilo".

Autonomna vožnja je samo poboljšani tempomat

U vozilima koja se zapravo mogu kupiti autonomna vožnja nije ništa više od poboljšanog tempomata, poput GM-ovog Super Cruisea ili optimistično nazvanog Tesla Autopilota. U San Franciscu, GM-ova podružnica Cruise testira autonomna vozila bez vozača za volanom, ali čovjek prati performanse vozila sa stražnjeg sjedala. A u SAD-u djeluje samo jedna komercijalna usluga robotaksija, u kojoj uopće nema ljudskih vozača, ona Alphabetove podružnice Waymo, koja je ograničena na slabije naseljeno područje Phoenixa.

Unatoč tome, Waymova su vozila sudjelovala u manjim nezgodama u kojima su udarala stražnjim krajem, a kao mogući uzrok je navedeno njihovo zbunjujuće ponašanje po ljude. Nedavno je jedno takvo vozilo bilo zbunjeno prometnim čunjevima na gradilištu.

"Ne vjerujem da smo imali više nezgoda nego ljudski vozači", kaže Nathaniel Fairfield, softverski inženjer i šef tima za "ponašanje" u Waymu. Autonomna vozila ove kompanije programirana su na oprez, "suprotno od tinejdžerskog vozača", dodaje Fairfield.

"Trebat će vremena da postanu sveprisutna"

Chris Urmson voditelj je autonomnog autoprijevozničkog startupa Aurore, koja je nedavno preuzela Uberov odjel autonomne vožnje. Uber je uložio 400 milijuna dolara u Auroru. "U sljedećih nekoliko godina vidjet ćemo kako samovozeća vozila na cesti rade korisne stvari, ali da bi postala sveprisutna, trebat će vremena", kaže Urmson.

Ključno za početno poslovanje Aurore bit će to što će raditi samo na autocestama na kojima je kompanija već stvorila trodimenzionalnu kartu visoke rezolucije, ističe Urmson. Krajnji cilj Aurore je da i kamioni i automobili koji koriste njezine sustave putuju i dalje od autocesta na kojima će isprva biti uvedeni, ali Urmson nije želio reći kada bi se to moglo dogoditi.

Postupno uvođenje ograničenih i nadziranih autonomnih vozila bilo je predvidljivo godinama. Ali neki izvršni direktori i inženjeri tvrdili su da će se nove mogućnosti autonomne vožnje pojaviti kad ti sustavi budu imali dovoljno kilometara na cestama. Sada neki smatraju da svi testni podaci na svijetu ne mogu nadoknaditi temeljne nedostatke umjetne inteligencije, ističe The Wall Street Journal.

U čemu je problem sa strojnim učenjem?

Desetljeća otkrića u dijelu umjetne inteligencije poznatom kao strojno učenje urodili su samo najprimitivnijim oblicima "inteligencije", kaže Mary Cummings, profesorica računalnih znanosti i direktorica Laboratorija za ljude i autonomiju na sveučilištu Duke, koja je o umjetnoj inteligenciji savjetovala američko ministarstvo obrane.

Kako bi procijenila današnje sustave strojnog učenja, razvila je ljestvicu sofisticiranosti AI-a na četiri razine. Najjednostavnije razmišljanje započinje rezoniranjem utemeljenim na vještinama "odozdo prema gore". Današnji AI sustavi prilično su dobri u stvarima poput učenja sebe da ostanu unutar linija na autocesti. Sljedeći korak je učenje i razmišljanje temeljeno na pravilima, odnosno što učiniti na znak za zaustavljanje. Nakon toga slijedi zaključivanje temeljeno na znanju - je li to i dalje znak "stop" ako je polovica pokrivena grančicom drveta? A na vrhu je stručno rezoniranje, jedinstvena ljudska vještina da ulaskom u potpuno nov scenarij primijenimo svoje znanje, iskustvo i vještine te izađemo neozlijeđeni.

Problemi s automobilima bez vozača pojavljuju se na toj trećoj razini. Današnji algoritmi dubinskog učenja, elita strojnog učenja, nisu u stanju steći percepciju svijeta temeljenu na znanju, kaže dr. Cummings. A pokušaji ljudskih inženjera da nadoknade taj nedostatak - poput stvaranja ultradetaljnih karata za popunjavanje praznih mjesta u podacima senzora - obično se ne ažuriraju dovoljno često da bi vodili vozilo u svim mogućim situacijama, poput nailaska na neobilježeno gradilište.

Sustavi strojnog učenja, koji se izvrsno podudaraju s uzorcima, strašno su loši u ekstrapolaciji - prenošenju onoga što su naučili iz jedne domene u drugu. Na primjer, mogu prepoznati snjegovića pored ceste kao potencijalnog pješaka, ali ne mogu reći da je to zapravo neživi objekt koji vrlo vjerojatno neće prijeći cestu.

"Kad ste mališan, uče vas da je peć vruća", kaže dr. Cummings, ali AI nije baš sjajan u prenošenju znanja o jednom štednjaku na drugi štednjak. "I onda to morate naučiti za svaku postojeću peć", tvrdi Cummings.

Neki istraživači s MIT-ja pokušavaju popuniti tu prazninu vraćajući se osnovama. Pokrenuli su ogroman napor da bi razumjeli kako bebe uče, u tehničkom smislu, kako bi to pretočili u buduće AI sustave.

"Milijarde dolara potrošene su na industriju autonomne vožnje, a nije se dobilo ono što se mislilo da će se dobiti", objasnila je dr. Cummings. To ne znači da na kraju nećemo dobiti neki oblik "samovozećeg" automobila, kaže Cummings, nego jednostavno da to neće biti ono što su svi obećavali.

Mala i brza vozila koja se kreću dobro mapiranim područjima, nabijena senzorima, mogla bi inženjerima omogućiti da količinu nesigurnosti spuste na razinu koju bi regulatorna tijela i javnost smatrali prihvatljivom. Fairfield iz Wayma kaže da njegov tim ne vidi temeljne tehnološke zapreke za stvaranje usluga autonomnih robotaksija: "Ako ste pretjerano konzervativni i zanemarite stvarnost, kažete da će trebati 30 godina, ali to jednostavno nije tako."

"Samovozeće aute nećemo dobiti preko noći"

Sve veći broj stručnjaka sugerira da put do pune autonomije ipak nije primarno utemeljen na AI-u. Inženjeri su riješili bezbroj drugih kompliciranih problema, uključujući slijetanje svemirskih letjelica na Mars, podijelivši problem na male dijelove, tako da pametni ljudi mogu izraditi sustave koji će se nositi sa svakim dijelom. Raj Rajkumar, profesor inženjerstva sa sveučilišta Carnegie Mellon, s dugom poviješću rada na samovozećim automobilima, optimističan je po ovom pitanju: "To se neće dogoditi preko noći, ali vidim svjetlo na kraju tunela."

Ovo je primarna strategija koju je Waymo slijedio kako bi svoje autonomne šatlove izveo na cestu, a kao rezultat toga, Fairfield smatra da nije potreban potpuni AI da bi se riješio problem vožnje. Urmson iz Aurore kaže da njegova kompanija kombinira AI s drugim tehnologijama kako bi stvorila sustave koji mogu primijeniti opća pravila na nove situacije, kao što bi to učinio čovjek.

Stvoriti autonomna vozila na staromodni način, s provjerenim "sistemskim inženjeringom", značilo bi trošiti ogromne svote na opremanje naših cesta transponderima i senzorima za vođenje i ispravljanje robotskih automobila, kaže dr. Mitchell. I ostat će ograničena na određena područja i određene vremenske uvjete, s ljudskim teleoperaterima u pripravnosti ako stvari pođu po zlu.

Ova Disneyjeva animatronička verzija naše samovozeće budućnosti bila bi daleko od stvaranja umjetne inteligencije koja bi se jednostavno mogla ubaciti u bilo koje vozilo, odmah zamijenivši ljudskog vozača. To bi moglo značiti sigurnije automobile kojima upravlja čovjek i potpuno autonomna vozila na nekim pažljivo nadziranim područjima. Ali to ne bi bio kraj posjedovanju automobila - ni blizu.

*Index koristi third party aplikacije za realizaciju anketa kako bismo smanjili mogućnost manipulacije anketom od strane korisnika, ali i potpuno odagnali mogućnost vlastitih manipulacija rezultatima. Svejedno, online ankete ne mogu se smatrati znanstveno utemeljenima niti vjerodostojno predstavljaju većinu hrvatske populacije. Index, naime, relativno rijetko posjećuju potpuni idioti, koji pak u ukupnoj hrvatskoj populaciji imaju značajan udio.