Leczo Bence

A mesterséges intelligencia a létünk és a testünk részévé fog válni

Szirányi Tamás: Hamarosan el kell dönteni, hogy mi használjuk a mesterséges intelligenciát vagy ő használ minket

Mit lát a gép, és azt hogyan látja? Egyebek mellett ezekkel az izgalmas kérdésekkel is foglalkozik Szirányi Tamás, a HUN-REN Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet Gépi Érzékelés Kutatólaboratóriumának vezetője. Az önvezető autóktól egészen az arcfelismerő rendszerekig mutatta be, hol tart és merre halad a mesterséges intelligencia – és azt is elmondta, miért maradt le a science-fiction irodalom a valósághoz képest.

 

Az önvezető autóknál bizonyos megoldások már elterjedtek, mint a sáv- vagy a sebességtartás. Mennyiben másak ezek a teljes önvezetéshez képest, és miért nem terjedtek még el az önvezető autók?

Az önvezető autók teljesen önjáró verziója még kicsit odébb van. Az automatizálásnak öt szintjét határozták meg, az ötös a teljesen automatizált, ekkor már a gépkocsi önállóan eljut A-ból B-be, de megjósolhatatlan, mikor érjük ezt el. Persze mindegyik cég állítja, hogy az ő rendszere már közel van hozzá, de a fejlesztők még jelenleg a hármas szint körül járnak: az új autók még nem önvezetők biztonságosan, de már vannak egyre megbízhatóbb vezetést segítő rendszereik, amik önmagukban biztonságosabbá és kényelmesebbé teszik az utazást. Nem egyértelmű, mikor érjük el a végső lépcsőt.

Minél közelebbinek látjuk a teljes automatizálás elérését, annál több új nehézség adódik. Teljesen más autózni a napfényes Kaliforniában, széles utakon és viszonylag kulturált forgalomban, vagy Kairóban eljutni egyik saroktól a következőig egy olyan utcában, ahol két sávon négy autó halad párhuzamosan, többnyire letört tükrökkel. De azt sem tudjuk mindig előre, mi vár ránk az Alpokban hóesés idején. Előre nem várt események jöhetnek, amiket nehezen észlel az autó rendszere. A helyszínt is fel kell ismerni, be kell kategorizálni: mikor van kulturált, szabályos körülmények között az autó, de azt is, amikor halad a káosz felé. Ehhez ismerni kell a vezetői szokásokat. Nem külön-külön „tanítjuk” vezetni a járműveket, hanem haladás közben osztja meg a környezeti és viselkedési adatokat egy központi adat- és tanácsadó központtal, ahonnan majd érkeznek a közlekedést érintő javaslatok. A jövőben például egyre több helyen lámpák nélküliek lesznek a kereszteződések, mert a központ úgy programozza az autók sebességét, hogy a keresztforgalom pont a megfelelő időzítéssel érkezzen meg. Az autók is interakcióba léphetnek egymással, gyakorlatilag időlegesen kialakulhat egy szomszédságon alapuló, együtt haladó csapat.

Adódik a kérdés, hogy mi van az úrvezetőkkel, akik kedvtelésből vezetnek, vagyis nem szívesen adják át az irányítást az automatának. Az utakon gyakran találkozhatunk szlalomozó, mindenáron előzni próbáló, kockázatosan vezető sofőrökkel, akiket aztán a következő piros lámpánál utolérünk. Ez a magatartás időnyerés szempontjából sem éri meg, ráadásul veszélyes is. De ha az autóink központi vezérlést kapnak, akkor optimalizált lehet a mozgásuk, ezzel megváltozhatnak a sebességhatárok, hiszen az autók „tudják”, mikor kezd valahol előttük valaki fékezni vagy gyorsítani. Lényegesen gyorsabban közlekedhetünk majd, és a szlalomozást kedvelő sofőröknek is jobban megéri majd alkalmazkodni a többiekhez, anélkül, hogy átadnák az automatának az irányítást.

Bár kényelmi és biztonsági szempontból nagyot léptünk előre, egyelőre nem engedhetjük el a kormányt. Például, ha havas az út, a sávkövető elkezd riasztani, mert a környezet bizonytalanná válik. Ilyenek még egy darabig előfordulnak. Viszont a mesterséges látás más szenzorokkal kiegészítve még rengeteg dologra képes. Egyelőre technológiai és szabályozási korlátai vannak annak, hogy egy felettes rendszer utasítsa az autókat, bár a szoros együttműködéshez az 5G-vel egyre közelebb kerülünk.

Tehát az autó lát valamit, továbbítja a központnak, ami megmondja, hogyan kell reagálni?

Az autó látvány alapján is meg tudja határozni, hol van – akár GPS nélkül. A hadászatban is működik, ha az érintett területeken nagy a GPS-zavarás. Tehát az autó felismeri, hogy hol van és hogy mi van a környezetében – nincs-e veszélyes tárgy előtte, tud-e előzni, sávot és sebességet tartani.

A kérdésre válaszolva, az autó a fedélzeti számítógépe segítségével tudja, hogy merre jár, akár internetes összeköttetés nélkül is képes közlekedni. Továbbá, egyidejűleg az autók egymással is kommunikálnak, ezzel elkerülhetők a ráfutásos ütközések vagy az előzés közbeni csattanások. A következő irányítási szint a központi számítógéppel történő adatcsere: tudja, mennyivel megyek, mit látok az úton, és tanácsokat ad, hogy például egy zsúfolt városban merre tudom elkerülni a később kialakuló dugókat vagy hol vannak még szabad parkolóhelyek. Itt válnak el egymástól a vezetést segítő és az automatizált vezetőrendszerek. A központi számítógép ugyanis folyamatosan tanulni fog: rendelkezik a világ összes útjának és városának információival, és folyamatosan kapja a forgalmi adatokat. Többet tud, mint mi: hiába vezetünk évek óta, mivel még nem jártunk ott, nem vagyunk tisztában a helyi vezetési szokásokkal. A számítógép többet tud a sofőrnél, ez a tudás azonban nem jobb, csak több. Olyan helyzetekben segíthet, amikben emberként elbizonytalanodnánk: elképzelhető, hogy a város közepén százzal halad a forgalom, mert a számítógép kiszámolta, hogy ebből semmilyen probléma nem adódik. Vagy a veszélyes helyeken nem előzünk, mert nem látjuk be a kanyart, óvatosak vagyunk, ez egy teljesen logikus és jó döntés. Viszont a megkapott adatok alapján, például az előttünk haladó járművek megosztott környezetérzékeléséből az ad hoc hálózatok felismerései alapján tudhatjuk meg, hogy egy darabig nem lesz szembeforgalom.

Fotó: Kurucz Árpád