Aby se samořízená auta nechovala divně, je potřeba je mnohému naučit. Nový startup ví, jak na to.
Člověk přechází silnici a najednou se zastaví. Člověk jde po silnici a spadne. Člověk skočí pod auto. Člověk se může na vozovce chovat jakkoli. Lidský mozek už některé vzorce chování dokáže předvídat, a když například vidí opilého člověka u kraje vozovky, tak zbystří, snaží se ho nezajet a bezpečně jet dál. To samé řidič udělá také s teenagerem, který místo pozorného pohybu na přechodu sleduje displej svého telefonu.
Lidský cit je tak jednoduchý, a přitom tak komplexní. Jenže umělá inteligence má v tomto stále ještě značně velké mezery. Nedokáže dešifrovat nevyslovenou společenskou komunikaci. Dokud tyto mezery bude mít i nadále, do té doby se není možné na technologii stoprocentně spolehnout v tak komplexním a složitém prostředí, jako je dopravní infrastruktura. To přináší jednu z největších výzev umělé inteligence.
Pochopit člověka
Chápat ostatní automobily se umělá inteligence již naučila. Jezdí po silnici a jsou to stroje podléhající jasně daným pravidlům. V silničním provozu se tedy chovají předvídatelně, což chodci rozhodně ne. Můžou udělat naprosto cokoli a nedávat svá rozhodnutí téměř vůbec najevo. A i když má autonomní vozidlo desítky čidel a měřidel, dokáže určit přesnou polohu daného objektu a poměrně přesně ho také identifikovat, naučit umělou inteligenci rozpoznávat nějakou nezvyklost je obtížné.
Pokud totiž programátoři ukáží systému nějaký varovný princip, velmi snadno se může stát, že jej umělá inteligence vyhodnotí afektovaně, a tudíž zazmatkuje, z čehož pak v praxi může vzejít náhlé, nepřirozené brzdění, pomalá jízda nebo zpomalení pokaždé, kdy UI zachytí chodce. Do té doby není možné používat autonomní automobily v praxi.
Dostat je do ulic má nový startup Perceptive Automata, jenž se snaží naučit umělou inteligenci být méně umělou. „Vyrábíme modul, který umožní samořídícím vozidlům pochopit lidské myšlení. Chceme, aby dal software vozidlům možnost se podívat na člověka a lidským způsobem jim sdělit, že např. ‚tato osoba přechází přes přes přechod a vidí tě‘,“ řekl spoluzakladatel společnosti Sam Anthony.
Interactions between people using the road in Cambridge MA from Sam Anthony on Vimeo.
Mávám, pouštím, nebo volám taxi?
Jak toho docílit? Autoři vytvořili model, který dokáže na základě velmi jemných, sofistikovaných signálů dostatečně dopředu odhadnout, jak se daný chodec zachová. Model pracuje se senzory, které sbírají informace o okolních objektech.
Programátoři sestříhali spousty videoukázek s různým chováním lidí na silnici. Tato videa pak promítali lidem, kteří odpovídají na různé otázky o tom, co si myslí, že se děje. O obyčejném mávnutí chodce na auto si můžeme myslet, že jde o signál zastavení, aby ho pustil přejít přes přechod – může to však znamenat „pouštím tě“. Následky, když nedojde k neomylnému rozpoznání? Naprosto fatální. Správné „vycvičení“ umělé inteligence by ale v opačném případě způsobilo největší revoluci v automobilovém průmyslu.
Co nejvíc rozčiluje Čechy na silnicích? Podívej se, co říká nový průzkum
10. září 2024 v 14:20
Model Perceptive Automata spolupracuje s vyškolením pomocí technik vědy o lidském chování, kognitivní psychologie, neurovědy a psychofyziky a sleduje tedy každý náznak, oční kontakt, pohyby rukou, grimasy a podobně. Jiné technologie jen evidují „jednotku člověka“, který se pohybuje „někam“ a na základě tohoto odhadu analyzuje jeho možnou kolizi s vozem.
Před takovými lidskými trenéry leží důležitý úkol. Zamyslet se nad veškerými úsudky sebe sama v prezentovaných situacích a jejich řečí těla. Tu pak v laboratořích měří pomocí sledování zraku. Vyhodnotí se tak úvaha člověka a jeho osobní přemýšlení nad danou situací. Roli hrají naprosté detaily. Změřená data pak dostane stroj. Autoři si pochvalují, že mají na toto řešení více času, než vývojáři, kteří připravují komplexní systémy.
„Je obtížnější předpovědět, zda bude chodec přecházet ulici, pokud nemáme model toho, jak to vypadá, když chce chodec přejít ulici,“ popisuje Anthony. Lidské rozhodování a lidská hloupost jsou však nekonečné. Možná by také bylo efektivnější, pokud by se kromě autonomních vozidel, chápajících chodce, naučili právě chodci chápat autonomní vozidla. UI je vystavena většímu tlaku a vyšším požadavkům než člověk – je to jedině dobře. Dokud se však člověk nenaučí perfektně zvládat pravidla silničního provozu, bude stále na silnicích ohrožen.
Diskuze o hlubších vědomostech umělé inteligence a řízení vozidel pramení z kauzy, jež se stala letošní rok. Vozidlo Uberu nabouralo a zabilo ženu, která vedla přes cestu kolo. Vyšetřování přinášelo různé závěry, podle zprávy však nehodě nešlo zabránit. Více si můžeš přečíst zde.
