Az iparági bennfentesek először azt mondták, hogy 2018-ra teljesen autonóm járművek uralják majd a világ útjait. Amikor ez nem történt meg, azt mondták, hogy 2020 végére már itt lesznek. És amikor ez sem történt meg, akkor azt közölték, hogy már a sarkon vannak. Rosszmájuk szerint csak azt nem lehet tudni, hogy melyik sarkon.
A vezető nélküli járműtechnológia nehezen megoldható kihívás. Ahogy Elon Musk fogalmazott: A valós világban működő mesterséges intelligencia jelentős részét létre kell hozni ahhoz, hogy a felügyelet nélküli, általános teljes önvezetés működjön, ehhez az egész úthálózatot biológiai neurális hálóknak megfelelően kell megtervezni optikai képalkotókkal.
Musk továbbra is azt az elképzelést erőlteti, hogy a Tesla Full Self Driving (FSD) funkciója a küszöbön áll, hogy a vállalat autóit teljesen autonóm járművekké tegye. Az FSD egy hatékony vezetőtámogató funkció, de még mindig semmi nem utal arra, hogy a Tesla közelebb van a tényleges teljes önvezetés eléréséhez, mint bármely más gyártó.
Számos informatikus, köztük Ian Goodfellow munkája nyomán 2014-ben robbanásszerűen megnőtt a mélytanulás népszerűsége. Az általa kifejlesztett és definiált általános adverzális hálózat (más néven GAN, egy olyan neurális hálózat, amely generátorként és diszkriminátorként is működve segíti a mesterséges intelligenciát a kimenetek előállításában) úgy tűnt, hogy algoritmusokkal és neurális hálózatokkal az önállóság szinte bármilyen teljesítménye megvalósítható - számolt be a The Next Web.
A GAN-ok felelősek a modern mesterséges intelligencia számos elképesztően emberhez hasonló teljesítményéért, beleértve a DeepFakes, a This Person Does Not Exist és számos más rendszeret.
A major part of real-world AI has to be solved to make unsupervised, generalized full self-driving work, as the entire road system is designed for biological neural nets with optical imagers
— Elon Musk (@elonmusk) April 29, 2021
A mélytanulás felemelte a mesterséges intelligencia kutatásának területét, és szinte egyik napról a másikra a Google-t, az Amazont és a Microsoftot az AI vezető cégeivé tette. Szakértői becslések szerint a mesterséges intelligencia piac értéke 2028-ra közel egy billió dollár lesz. A modern világban jól működő mesterséges intelligencia megoldások szinte minden esetben nagyon szűk körű, azaz egy nagyon konkrét dologra tervezték, és semmi másra.
Ha elképzeljük, mennyi mindent kell tennie egy emberi sofőrnek - a környezetére való figyelemtől kezdve a navigáláson át a jármű működtetéséig -, akkor gyorsan kiderül, hogy vagy több tucat (vagy több száz) egymással együttműködő, szűk mesterséges intelligencia rendszert kell tervezni, vagy ki kell találni, hogyan lehet egy általános mesterséges intelligenciát létrehozni.
Az általános mesterséges intelligencia feltalálása és kifejlesztése valószínűleg nagyban hozzájárulna a vezető nélküli autók megoldásához, de ez inkább mesébe illő dolognak hat egyelőre. Az általános mesterséges intelligencia ugyanis csak egy másik kifejezés arra, hogy "egy olyan mesterséges intelligencia, amely képes minden olyan relatív feladat elvégzésére, amelyre az ember képes". És egyelőre az általános mesterséges intelligencia megjelenése még mindig a távoli jövő technológiája.
A vezetéstámogató technológia ettől még továbbra is tisztességes ütemben fejlődik, és a következő generációs autók minden bizonnyal biztonságosabbak és fejlettebbek lesznek, mint a maiak. De nem látszik, hogy a közeljövőben képesek lennének maguktól vezetni valós forgalomban.
Valószínűleg a következő néhány évben a világ nagyvárosaiban külön területeket és egész autópályákat jelölnek ki a vezető nélküli járműtechnológiák számára. De ez még nem jelenti majd a vezető nélküli autók korszakát. Semmi jel nem utal arra (Must Tesláról szóló kijelentésein kívül), hogy bármelyik járműgyártó akár csak ötéves távlatban is közelítene a teljesen autonóm vezetésre alkalmas sorozatgyártású jármű kifejlesztéséhez.
A vezető nélküli autók nem feltétlenül lehetetlenek. De a fejlesztésükhöz több kell, mint okos algoritmusok, nyers számítási eljárások és számítógépes látás. A szakértők szerint másfajta mesterséges intelligenciára, teljesen más megközelítésre, hatalmas infrastrukturális erőfeszítésre vagy mindháromra lesz szükség ahhoz, hogy a területen komoly fejlődést lehessen elérni.
