Nem lesz könnyű dolga az önvezető autót irányító mesterséges intelligenciának, hiszen neki már az első munkanapján tudnia kell mindazt, amit az ember évek alatt, több ezer kilométer megtétele során tanul meg. Éppen ezért az önvezető autót még a „jogosítvány” megszerzése előtt kell megtanítani mindenre, még arra is, hogy például kitalálja, mit akarhat a mobilját nyomogató, figyelmetlen járókelő. Nemrég Sanghajban mutatta be a Continental azt a mesterséges intelligencián alapuló rendszerét, amelynek szinte előre kell látnia az úton lévők várható lépéseit.
A fejlett vezetői asszisztencia funkciók és az automata vezetés egyik alapvető feltétele az, hogy a gép képes legyen a teljes közlekedési helyzet felmérésére, sőt, értelmezni is tudja azt. Ahhoz, hogy az önvezető autók átvehessék az irányítást a sofőrtől, a fedélzeti számítógépnek meg kell értenie, hogy ki, mit és miért csinál az utakon. Ez kell ugyanis ahhoz, hogy az automata mindig jó döntést hozzon a különféle helyzetekben. Ezekre a feladatokra fejlesztették ki a mély gépi tanulási módszereket.
A sanghaji IT-vásáron mutatta be azt a számítógépes látási platformját a Continental, amely egyszerre használja a mesterséges intelligenciát (AI), a neurális hálózatokat és gépi tanulást a szenzor technológia további fejlesztésére. A technológiai vállalat ötödik generációs, multifunkcionális kamerája, amelynek sorozatgyártása két év múlva kezdődik, a neurális hálózatok mellett hagyományos számítógépes látási folyamatokat is alkalmaz. Az intelligens algoritmusok segítenek a nehéz közlekedési helyzetek megértésében, például úgy, hogy felismerik és kategorizálják a gyalogosok szándékát és gesztusait.
A mesterséges intelligencia óriási szerepet játszik az emberi feladatok átvételében. Az AI-szoftver segítségével a jármű képes értelmezni még a bonyolult és előre nem látható közlekedési helyzeteket is. Eljutottunk odáig, hogy már nem arról van szó, mi van előttünk, hanem arról, hogy mi lehet! Mi, emberek az érzékszerveinkkel mérjük fel a környezetet, közben az agyunkkal dolgozzuk fel ezeket az információkat, döntéseket hozunk, majd a kezünk és lábunk segítségével működtetjük az autót. Az automata járműveknek is meg kell csinálniuk mindezt, azaz legalább olyan képességekkel kell rendelkezniük, mint nekünk, embereknek.
A mesterséges intelligencia új lehetőségeket nyit a számítógépes „látás” előtt: például az AI képes felismerni az embereket, és értelmezni a szándékaikat és a gesztusaikat. A Continental az AI segítségével tehát gyakorlatilag emberi képességekkel ruházza fel a járműveket. Az autónak ugyanis olyan intelligensnek kell lennie, hogy megértse a sofőrt és a környezetet.
Vegyünk egy példát: az automata vezetői rendszereknél az algoritmus csak akkor kezd el dolgozni, ha a gyalogos lelép az úttestre. A mesterséges intelligencia azonban előre meg tudja „jósolni” a járókelő szándékát. Vagyis benne már az első pillanattól megvan az, ami egy jó sofőrben évek alatt, tapasztalatok formájában gyülemlik fel: ösztönösen felismeri, előre megérzi a lehetséges kritikus helyzeteket, és felkészül azok megoldására, legtöbb esetben a fékezésre és a kitérésre.
Ahogy az embernek, úgy a mesterséges intelligenciának is el kell sajátítania az új készségeket: az emberek a járművezető iskolában, az AI-rendszerek pedig az „ellenőrzött tanulási folyamatok” során okosodnak. Ez utóbbihoz olyan szoftverre van szükség, amely óriási mennyiségű adatot képes elemezni, majd levezetni a beavatkozás sikeres és sikertelen stratégiáit, végül mindezt figyelembe venni a jármű irányítása során. A rendszer a szenzorokból származó adatokat – például a gyalogos felismeréséhez használt kamera képének több millió pixelét – képes kombinálni és a matematika nyelvén leírni. A második lépésben pedig, a helyzet megoldása érdekében a rendszernek rá kell tudnia keresni a paraméterek összes lehetséges kombinációjára.
A Continental hamarosan megkezdi a sorozatgyártását ennek az ötödik generációs kamerával ellátott rendszernek. A technológiai vállalat három éve létrehozott központi fejlesztési részlege mellett idén tavasszal Budapesten nyitott egy kompetencia központot a mély gépi tanulás fejlesztésére.
(x)
