Izziv za britanske samovozeče avtomobile

Britansko zagonsko podjetje Wayve za razvoj samovozečih avtomobilov se je usmerilo proti zahodu. Njegovi avti so se naučili voziti po londonskih cestah, a je podjetje napovedalo, da bo tehnologijo začelo preizkušati tudi na cestah v San Franciscu in okolici. To predstavlja nov izziv, saj bo njegova umetna inteligenca morala preklopiti z vožnje po levi strani vozišča na vožnjo po desni.

Will Douglas Heaven, MIT Technology Review

Obiskovalci Otoka in Britanci, ki vozijo v tujini, dobro vedo, ta je ta preklop težji, kot morda zveni. Pogled na cesto, zavijanje vozila – vse je drugače, je pojasnil odgovorni za programsko opremo v Wayvu, Silvius Rus. Sam se je po levi naučil voziti lani: »Celo za izkušenega voznika to ni mačji kašelj,« je poudaril.

Selitev v Združene države Amerike bo preizkus Wayvove tehnologije, za katero podjetje trdi, da je bolj vsestransko uporabna od ponudbe tekmecev. Pristop tega podjetja je privabil velike naložbe, tudi milijardo dolarjev, zbranih med krogom financiranja maja letos, ki je presegel dotedanji britanski rekord, in partnerstvo z Uberjem ter s spletnimi prehranskimi podjetji, kot sta Asda in Ocado. Zdaj pa se bo spopadel še s težkokategorniki v razvijajoči se panogi avtonomnih vozil, torej tudi z imeni, kot so Cruise, Waymo in Tesla.

Leta 2022, ko sem prvič obiskal poslovne prostore podjetja v severnem delu Londona, sta bila v delavnici parkirana dva avtomobila, morda trije. To jesen pa sta bila tako delavnica kot dvorišče polna vozil – z milijardo dolarjev je mogoče lepo napolniti vozni park.

Prišel sem na poskusno vožnjo. V Londonu se za avtonomnimi vozili ljudje še vedno občudujoče ozirajo. A ko sem sedel na sovoznikovem sedežu enega Wayvovih Jaguarjev I-Pace, me ni presunilo, kako nenavadno je, če te vozi računalniški program, temveč to, kako naravno se zdi – udobno in varno. Ta avtomobil je vozil bolje od mene.

Zakoni še vedno ne dovoljujejo, da bi samovozeči avtomobili po londonskih cestah vozili brez človeškega voznika za krmilom. Tako je poleg mene sedel testni voznik z rokami kak centimeter nad krmilom, ki se je samo premikalo levo in desno. Rus je sproti komentiral z zadnje klopi.

Opoldanski promet je potekal umirjeno, a zaradi tega je vožnja zahtevnejša, je pojasnil Rus: »Če je gneča, slediš avtomobilu pred seboj.« Zavijali smo okrog zapor zaradi dela na cesti, kolesarjev in drugih vozil, ki so se ustavila sredi vozišča. Začelo je deževati in na lepem se mi je zazdelo, da smo na napačni strani cestišča. V resnici smo zavili v enosmerno ulico in avtomobil je zaznal znak, ki ga sam nisem opazil. Vsakemu križišču smo se približali s preudarno samozavestjo.

Nato je tik pred nami s stranske ceste pokukal moder avtomobil s človeškim voznikom za krmilom. Mestni vozniki vedo, da sta v takšnih primerih dve možnosti: če omahujejo, bo voznik razumel, da lahko zavije na glavno cesto, če pospešijo, bo vedel, da mora počakati. Wayvov avtomobil je pospešil.

Wayvejeva ameriška flota Ford Mustang Mach-E.

Vzajemno delovanje je trajalo le hip ali dva, vendar je name naredilo največji vtis. Podjetje pravi, da se je njegov model naučil veliko takšnih vozniških spretnosti. »Imeli smo prednost in najvarneje je bilo odločno peljati naprej,« je komentiral Rus. »Avtomobil se je tega naučil, to ni programirano.«

Učenje vožnje

Vse, kar znajo Wayvovi avtomobili, je predvsem naučeno in ne toliko programirano. Podjetje uporablja drugačno tehnologijo od večine drugih proizvajalcev avtonomnih vozil. Namesto posebnih, specializiranih modelov, naučenih posameznih nalog, kot sta zaznavanje ovir in iskanje obvoza okrog njih – to so modeli, ki jih je nato treba povezati, da sodelujejo – so se pri Wayvu odločili za pristop, imenovan učenje od konca do konca (end-to-end learning).

To pomeni, da Wayvove avtomobile nadzoruje en sam velik model, ki se nauči vseh posameznih nalog, nujnih za takojšnjo vožnjo, in sicer ob pomoči posnetkov kamere, povratnih informacij testnih voznikov (mnogi od njih so nekdanji inštruktorji vožnje) in nešteto ponovitev med simulacijami vožnje.

V podjetju menijo, da so njihovi modeli vožnje zato uporabni širše. Izkazalo se je, da model, ki se je učil na londonskih cestah, lahko prenesejo še v druga britanska mesta, s čimer imajo tekmeci veliko težav.

A selitev v ZDA je zahtevnejša od selitve v drugo mesto, saj je treba na novo usvojiti najosnovnejše pravilo vožnje – po kateri strani cestišča voziti. Ker ima Wayve samo en velik model, ne obstaja modul za vožnjo po levi, ki bi ga lahko zamenjali. »Modela nismo programirali za vožnjo po levi,« je razložil Rus. »V resnici je videl dovolj, da misli, da pač mora tako voziti. In tudi če na cesti ni oznak, se bo držal leve.«

Kako se bo torej model naučil voziti po desni? To je zelo zanimivo vprašanje.

Odgovor med drugim zahteva razmislek, ali je stran vožnje ena od globokih lastnosti Wayvovega modela – torej da je vrojena – ali pa je bolj površinska in jo je mogoče z malo učenja prilagoditi novim razmeram.

Glede na prilagodljivost, ki jo je model izkazal doslej, je Rus prepričan, da mu bo uspel tudi prehod na vožnjo po desni strani. Ponovil je, da so avtomobili svojo prilagodljivost že dokazali v drugih britanskih mestih. »Zato mislimo, da so se zmožni učiti in voziti tudi v precej drugačnih razmerah.«

Pod pokrovom motorja

A to ni dovolj, Wayve mora biti prepričan o tem. Poleg testiranja avtomobilov na sanfranciških cestah bo treba pobrskati tudi pod pokrovom motorja in ugotoviti, kako delujejo. »To je podobno tomografiji možganov, ko je v posameznih centrih videti dejavnost,« je pojasnil Rus.

Njegova ekipa je predstavila model s številnimi scenariji in spremljala, kateri deli se aktivirajo v posameznih položajih. Med primeri je zavijanje levo brez semaforja. »V Veliki Britaniji to pomeni zavijanje desno. Ali bo model ugotovil, da gre za isto načelo, ali bo zavijanje levo razumel kot britansko zavijanje levo?«

Ugotavljanje, zakaj se model obnaša, kot se, pripomore dognati, v kakšnih položajih na cesti je potrebna dodatna pomoč. Podjetje s hiper podrobnim orodjem za simulacijo Prism-1, ki s posnetkov rekonstruira trirazsežnostne situacije na cesti, lahko pripravi ustrezne scenarije in jih večkrat predvaja modelu, da se nauči, kako se znajti v njih. Koliko prilagajanja bo potreboval model? »Tega vam ne morem povedati, to je naša skrivna sestavina,« se je pošalil Rus. »Izdam vam lahko, da ne veliko.«

Panoga avtonomnih vozil je znana tudi po dvigovanju prahu in pretiranih obljubah. Lani je Cruise odpustil veliko sodelavcev, potem ko so njegovi avtomobili v San Franciscu povzročili kaos in telesno poškodbo. Teslo čaka preiskava, saj naj bi njena tehnologija za pomoč pri vožnji povzročila več trčenj, eno se je usodno končalo za pešca.

Panoga kljub temu napreduje. Waymo je povedal, da zdaj v San Franciscu, Los Angelesu in Phoenixu na teden opravi sto tisoč voženj z robotskim taksijem. Kitajski Baidu trdi, da je v nekaj mestih, med drugim v Pekingu in Vuhanu, opravil okoli 287.000 voženj, Elona Muska pa sodni postopki niso zmedli in je nedavno napovedal, da bodo njegovi samovozeči cybercabi na ceste pripeljali prihodnje leto.

Kaj naj si mislimo ob vsem tem? »Konkurenca med robotskimi taksi službami se stopnjuje,« je komentiral Crijn Bouman, direktor in soustanovitelj zagonskega podjetja Rocsys, ki izdeluje polnilne postaje za avtonomna električna vozila. »Mislim, da bodo kmalu dosegla stopnjo, na kateri je jezikovni model ChatGPT. Imamo tehnologijo, poslovni model in povpraševanje, vprašanje je le, kateri operater bo izkoristil priložnost in se prebil na vrh,« je izjavil Bouman.

Wayvejevo simulacijsko orodje, PRISM-1, lahko rekonstruira virtualne ulične prizore iz resničnih video posnetkov. Wayve uporablja orodje za pomoč pri usposabljanju svojega voznega modela.

Drugi so bolj skeptični. Ko govorimo o samovozečih avtomobilih, moramo pojasniti, kaj točno imamo v mislih, opozarja Saber Fallah, direktor laboratorija za raziskave avtonomnih vozil na univerzi v britanskem Surreyju. V nekaterih Baidujevih robotskih taksijih mora za krmilom še vedno sedeti varnostni voznik. Cruise in Waymo sta pokazala, da je popolnoma avtonomna storitev ponekod že mogoča, vendar je trajalo več let, da so se njihova vozila naučila sama voziti po nekaterih cestah in podaljševanje – seveda varno – teh poti zunaj znanih sosesk bo spet zahtevalo svoj čas. »Robotskih taksijev, ki bi lahko vozili vsepovsod, še lep čas ne bo,« je prepričan Fallah.

Ob tem zagovarja skrajno stališče, da se to ne bo zgodilo, dokler vsi vozniki ne bodo vrnili vozniških dovoljenj. Robotski taksiji bodo varni šele, ko bodo edina vozila na cesti, je poudaril. Meni, da sedanji modeli vožnje še vedno niso dovolj dobri za vzajemno delovanje z zapletenimi in s prefinjenimi človeškimi vedenjskimi vzorci. Preveč mejnih primerov je, je dodal.

Wayve stavi na prevlado svojega pristopa. V ZDA bo testiral napredni sistem pomoči pri vožnji, kot ga je sam poimenoval. To je tehnologija, podobna Teslini, le da jo Wayve namerava prodati številnim obstoječim avtomobilskim proizvajalcem. Zamislil si je, da bodo nadgrajevali to osnovo in tako v nekaj letih dosegli popolno avtonomijo. »Dobili bomo dostop do podatkov o situacijah, v katerih se znajdejo številni avtomobili. Pot do popolne avtonomne vožnje je krajša, če napreduješ po stopnjah.«

A avtomobili so šele začetek, je dodal Rus. Wayve v resnici namreč razvija utelešen model, ki bi nekega dne lahko nadzoroval najrazličnejše naprave, naj bo na kolesih, krilih ali nogah.

»Smo delavnica za umetno inteligenco,« je povedal. »Vožnja je mejnik, a hkrati tudi odskočna deska.«

Copyright Technology Review, distribucija Tribune Content Agency.