Podcast

Efekt Sieci #29 – Czy autonomiczne pojazdy przejmą nasze ulice?

Poglądowa ilustracja reprezentująca nagrywanie podcastu

Udostępnij

Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin
Share on pinterest
Share on whatsapp
Share on email

Tema­tem dru­gie­go odcin­ka kolej­ne­go sezo­nu pod­ca­stu „Efekt Sie­ci” są auto­no­micz­ne pojaz­dy. Już dziś obser­wu­je­my testo­wa­nie pro­to­ty­pów pojaz­dów – nie zawsze zakoń­czo­ne suk­ce­sem. Testo­wa­ne przez Ube­ra auto­no­micz­ne pojaz­dy zawio­dły wła­śnie z uwa­gi na czyn­nik ludz­ki – brak reak­cji kie­row­cy, któ­ry w auto­no­micz­nym pojeź­dzie nie zawsze zaj­mu­je się kon­tro­lo­wa­niem jaz­dy. Czy auto­no­micz­ne pojaz­dy to zatem mrzon­ka z przyszłości? 

Eks­per­tem odcin­ka jest Paweł Gora, pre­zes Fun­da­cji Quan­tum AI, któ­ry odpo­wia­da na pyta­nia dr Justy­ny Pokoj­skiej o:
- naj­więk­sze prze­szko­dy w roz­wo­ju i komer­cja­li­za­cji bez­za­ło­go­wych aut,
- per­spek­ty­wy cza­so­we, w jakich zacznie­my uży­wać tego typu aut na naszych uli­cach,
- kwe­stie, któ­re warun­ku­ją zaufa­nie do auto­no­micz­nych pojaz­dów,
- trud­no­ści, przed jaki­mi sto­ją auto­no­micz­nej pojaz­dy,
- kwe­stię odpo­wie­dzial­no­ści w przy­pad­ku koli­zji lub wypad­ku – kto powi­nien odpo­wia­dać w takiej sytu­acji,
- per­spek­ty­wy zop­ty­ma­li­zo­wa­nia ruchu dro­go­we­go z pomo­cą auto­no­micz­nych pojazdów.

„W tym momen­cie auto­no­micz­ne pojaz­dy radzą sobie dosyć dobrze. Wła­ści­wie algo­ryt­my, któ­re są two­rzo­ne przez inży­nie­rów i pro­gra­my imple­men­to­wa­ne, uru­cha­mia­ne radzą sobie cał­kiem dobrze w warun­kach typo­wych: auto­stra­da, być może bar­dziej skom­pli­ko­wa­na dro­ga, ale warun­ki typo­we. Im bar­dziej nie­ty­po­we warun­ki, tym fak­tycz­nie może być trud­niej, bo w jakiś spo­sób pojazd musi wie­dzieć, musi wymy­ślić jak sobie pora­dzić w takiej sytu­acji. Nie­któ­re sytu­acje nale­ża­ło­by roz­wią­zać w spo­sób pro­gra­mi­stycz­ny – tak zapro­gra­mo­wać pojazd, aby powie­dzieć mu wprost co ma zro­bić w danej sytu­acji. Z dru­giej stro­ny może­my mieć algo­ryt­my ucze­nia maszy­no­we­go, któ­re są tre­no­wa­ne na pew­nym pod­zbio­rze sytu­acji. Jeże­li w świe­cie rze­czy­wi­stym będzie spo­ty­kać sytu­acje podob­ne, to pojaz­dy czy algo­ryt­my sztucz­nej inte­li­gen­cji będą w sta­nie zna­leźć roz­wią­za­nia. Nie zawsze dobre, bo mogą tra­fiać się sytu­acje, w któ­rych może być trud­niej. Zawsze takim wen­ty­lem bez­pie­czeń­stwa może być to, że jeśli pojazd nie wie co zro­bić, nie wie jak się zacho­wać, nie roz­po­zna­je sytu­acji, może po pro­stu się zatrzy­mać i przejść w ste­ro­wa­nie manu­al­ne lub zdalne”.

― Paweł Góra, MIM UW, Fun­da­cja Quan­tum AI

Słuchaj podcastu na ulubionej platformie

Przewiń do góry