Vajon hány balesetet lehetne megelőzni, ha az átlagos autósok a versenyzők reflexeivel és felkészültségével rendelkeznének? A tudatosság és némi gyakorlás mindenkiből nagyságrendekkel biztonságosabb sofőrt varázsol. Márpedig ha ez igaz a hús-vér autóvezetőkre, miért ne volna érvényes azokra a fejlett programokra, amelyek egyre nagyobb mértékben segítenek nekünk az autó biztonságos üzemeltetésében?
Ez utóbbi felvetést a Toyota kutatási intézete, a TRI-AD (Toyota Research Institute-Advanced Development) egyáltalán nem tekintette költői kérdésnek: ehelyett létrehoztak egy különleges fejlesztési programot, amelynek pontosan az a célja, hogy a mesterséges intelligenciát az eddig elégségesnél magasabb szinten tanítsanak meg vezetni.
A Toyota Human Interactive Driving projekt elnevezése nem sok izgalmat ígér, pedig a csapat már egy évvel ezelőtt valami egészen fantasztikusat tett le az asztalra. Az magától driftelő Toyota GR Supra fejlesztői már akkor elárulták, hogy nem motorsport-babérokra törnek, és nem is cirkuszi látványosságnak szánják a vezető nélkül gumit égető autót: a rendkívül látványos robotjármű egy távlati cél megvalósításához szükséges tanulási folyamat egyik lépcsője volt. Az oktatásba autóversenyzőket, driftbajnokokat vontak be, akik messze kitolták a vezetőtámogató rendszerek képességeinek hagyományos korlátait.
„Képzeljünk el egy autót, ami nagyon gyorsan – mondjuk 120 km/óra sebességgel – kanyarodik, majd a kanyar kijáratánál hirtelen elébe kerül egy parkoló autó. A legtöbb ember ilyenkor pánikba esik, és vagy elrántja a kormányt, vagy vészfékezni kezd. Mindkét megoldás destabilizálja az autót, és ezzel veszélyhelyzetet teremt” – világít rá azoknak a szituációknak a komplexitására Avinash Balachandran programvezető, amelyekkel a mesterséges intelligenciát a fejlesztés során szembesítik.
„A számítógép azonban nem pánikol: tervez. Felméri, hogy mennyi ideje van megoldani a helyzetet, kiszámítja az ehhez szükséges irány- és sebességmódosítást, majd a felkészítés során szerzett „rutinja” alapján elkezdi végrehajtani a manővert.”
Ez persze szélsőséges példa: a hétköznapokban vélhetően jóval egyszerűbb helyzeteket kell megoldani egy autóvezetőnek. A Toyota Research Institute alapelve, hogy ameddig csak lehet, az ember kezében hagyják az irányítást – egy túlságosan gyakran, szélsőséges mértékben beavatkozó félautonóm vezetési rendszer csak kiölné az örömöt a vezetésből. Ez azonban nem jelenti azt, hogy az autó magára hagyná vezetőjét a bajban.
A mérnökök a lehető legalaposabban felkészítették a mesterséges intelligenciát arra, hogy különböző helyzetekben milyen potenciális reakciókra számíthatnak a sofőröktől, és úgy módosítják a rendszerbeállításokat, hogy a legteljesebb mértékben elősegítsék a valószínűsíthető helyzetkezelési próbálkozás sikeres végrehajtását. Nem a vezető ellenében, hanem vele összhangban, a legnagyobb egyetértésben cselekszik a rendszer. Ugyanez a tanulási szakasz arra is felkészíti a robotagyat, hogy minél pontosabban eldönthesse, hogy mikor kell mégis beavatkoznia a vezetésbe.
