Sztuczna inteligencja w samochodach autonomicznych. Wywiad z Kubą Walińskim, CEO w Happy Team

Jednym z najbardziej fascynujących obszarów, gdzie sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę, są autonomiczne samochody. Porozmawialiśmy z Kubą Walińskim, CEO Happy Team, by dowiedzieć się, jakie technologie z zakresu AI i Machine Learning obecnie stosowane są w samochodach autonomicznych, a także jakie wyzwania związane z bezpieczeństwem drogowym oraz prywatnością i bezpieczeństwem danych niesie ze sobą wprowadzanie sztucznej inteligencji do pojazdów.

Jakie konkretne technologie są obecnie stosowane w samochodach autonomicznych do podejmowania decyzji na drodze?

Część producentów samochodów autonomicznych stosuje radary i lidary (czujniki laserowe), które skanują otoczenie i tworzą obraz nakładany następnie na bardzo dokładne, wcześniej przygotowane mapy. To rozwiązanie jest bardzo kosztowne i trudno skalowalne, ponieważ otoczenie często się zmienia, występują tymczasowe zmiany zasad ruchu lub remonty dróg, których te mapy nie uwzględniają. W takich okolicznościach samochody autonomiczne, które są zależne od wcześniejszego mapowania terenu, przestają sobie radzić.

Zupełnie inne podejście ma Tesla. Elon Musk wychodzi z założenia, że skoro kierowca potrafi prowadzić samochód, mając do dyspozycji parę oczu i mózg, to poradzi z tym sobie również osiem kamer i produkowany przez Teslę chip, który służy do uruchamiania modelu AI opartego o sieć neuronową. Ostatnie testy autonomicznej jazdy (Full Self-Driving – FSD) w wersji beta 12 pokazują, że tesle świetnie sobie radzą – w USA można je właściwie puścić na drogę w dowolnym miejscu.

Jakie są najnowsze osiągnięcia Machine Learning, które wpływają na zdolność pojazdów do adaptacji do zmieniających się warunków drogowych?

Aż do wersji beta 12 oprogramowanie Tesli wykorzystywało Machine Learning, ale powstawało w typowy sposób: zespół programistów tworzył kod, opisując sytuacje drogowe i wynikające z nich pożądane zachowania samochodu autonomicznego. Sukces czata GPT i trwająca na naszych oczach rewolucja sztucznej inteligencji zachęciły Teslę do wykorzystania w wersji beta 12 wyłącznie Machine Learning. Pamiętajmy, że po drogach jeździ kilka milionów Tesli, każdy z tych samochodów jest wyposażony w kamery, które przesyłają obrazy do centrali. Te nagrania to dane wejściowe do algorytmu rozwijanego przez Teslę – sztuczna inteligencja uczy się na podstawie zachowań prawdziwych kierowców, uwzględniając przy tym najbardziej nietypowe zdarzenia na drodze. Po tym, jak firma zainwestowała w moc obliczeniową, kupując tysiące chipów od Nvidii, można się spodziewać, że to uczenie będzie przebiegać bardzo szybko.

Jakie są główne wyzwania związane z implementacją AI w samochodach autonomicznych z punktu widzenia bezpieczeństwa drogowego?

Samochody autonomiczne radzą sobie coraz lepiej. Widzimy w testach, że Tesle potrafią przejechać nawet kilkadziesiąt mil bez interwencji kierowcy. Technologia będzie się coraz szybciej rozwijać, a największym wyzwaniem pozostaną kwestie etyczne. Jeśli dojdzie do śmiertelnego wypadku z udziałem samochodu autonomicznego, czy zareagujemy na niego tak samo, jak na wypadek spowodowany przez człowieka? Czy wypadek z winy algorytmu będzie przez nas postrzegany inaczej, niż potrącenie pieszego przez pijanego kierowcę? Nie jesteśmy w stanie udowodnić, do ilu wypadków nie doszło dzięki temu, że samochodem nie kierował człowiek tylko algorytm. Widzimy jednak, ile emocji wywołują nieliczne wypadki spowodowane przez samochody autonomiczne. Opinia publiczna reaguje na nie bardzo negatywnie, czego już doświadczył np. Uber po tym, jak jeden z testowanych przez firmę samochodów autonomicznych potrącił pieszego. Istnieje ryzyko, że pod naciskiem opinii publicznej wprowadzone zostaną regulacje ograniczające rozwój samochodów autonomicznych i właśnie to jest aktualnie głównym wyzwaniem.

Czy istnieją obawy związane z wprowadzaniem AI do samochodów autonomicznych, zwłaszcza jeśli chodzi o kwestie prywatności lub bezpieczeństwa danych?

Rozszerzyłbym to pytanie o możliwość przejęcia kontroli nad samochodem autonomicznym – teoretycznie jest to możliwe i można sobie wyobrazić, że ktoś o złych intencjach zacznie wydawać polecenia i zdalnie sterować samochodem autonomicznym. Natomiast kwestie prywatności i bez sztucznej inteligencji są znacznie ograniczone, ponieważ kamery w samochodach stale wysyłają do centrali dane na temat naszej jazdy i zachowania na drodze.

Jakie są perspektywy na najbliższe lata w zakresie autonomicznych samochodów i AI?

Wydaje się, że wersja beta 12 Tesli jest o krok od w pełni autonomicznego samochodu. Mówi się, że jesteśmy blisko tzw. Chat GPT moment – chwili, w której ludzie zorientują się, że samochód autonomiczny już istnieje, że ten problem jest już rozwiązany. Wprawdzie Elon Musk już od kilku lat zapowiada finał, ale tym razem rzeczywiście wygląda na to, że jest on blisko. Moim zdaniem to kwestia 1-2 lat.

Oczywiście nie oznacza to jeszcze, że człowiek kierujący samochodem może iść spać – regulacje prawne nadal na to nie pozwalają i istnieje wymóg trzymania rąk na kierownicy. W Europie obostrzenia są jeszcze bardziej surowe niż w USA, dlatego na razie u nas nie testuje się samochodów autonomicznych na taką skalę. I to właśnie od polityki rządów zależeć będzie rozwój autonomicznych samochodów i AI w najbliższych latach.

Najnowsze osiągnięcia w dziedzinie autonomicznych samochodów oraz sztucznej inteligencji dają nadzieję na szybkie zbliżenie się do momentu, kiedy samochody autonomiczne staną się codziennością. Kluczową rolę w dalszym rozwoju będą odgrywać zarówno dalsze postępy technologiczne, jak i odpowiednie regulacje prawne, które będą musiały dostosować się do dynamicznego rozwoju tej dziedziny. 

Happy Team na LinkedIN: https://www.linkedin.com/company/happyteamio/
Kuba Waliński, CEO w Happy Team: https://www.linkedin.com/in/kuba-walinski/