Berta Sándor
Kihagyhatatlan a mesterséges intelligencia a jövő autóiból
A fedélzeti szoftvereknek legalább olyan okosnak kell lenniük, mint a vezetést támogató megoldásoknak, különben ki hinné el, hogy biztonságban hátradőlhet utazás közben?
A Bosch az idei Consumer Electronics Show (CES) keretében mutatta be a vízióját egy olyan felhasználói interfészről, amely a beszédasszisztens és a mesterséges intelligencia ötvözete. A gyártó elsősorban olyan funkciókon dolgozik, amelyek az aktuális szituációkban részévé válnak az informatikai-szórakoztató rendszerek vezérlésének, ezáltal az személyre szabottá válik. Silke Goronzy-Thomae, a cég beszédfelismerésekért és tudásmenedzsmentért felelős projektvezetője elmondta, hogy a személyre szabottság azt jelenti, hogy a rendszer figyeli a sofőr interakcióit, hogy azokból megtanulja a magatartását és lehetővé tegye a jövőben az egyszerűbb kezelést. Az ezzel kapcsolatos tevékenységekért a Robert Bosch Car Multimedia GmbH felel.
Számít, hogy ki ül a járműben, milyen napszak van és milyen időpontok vannak a vezető naptárában. A beszédvezérlés a mesterséges intelligenciának köszönhetően tanulja meg, hogy mely napszakokban hova megy az autós. Amennyiben az illető rádiót szeretne hallgatni, akkor a rendszer tudja, hogy reggel híreket szeret hallgatni, este pedig zenét. Vagy ha a vezető reggel, az irodába tartva Pault akarja felhívni, akkor a név valószínűleg a kollégáját jelöli, este viszont a barátját. Ugyanez a megoldás természetesen működik az utasok esetében is. A rendszer más tartalmakat javasol egy gyereknek és mást egy felnőttnek.
Rigel Smiroldo, a Mercedes-Benz észak-amerikai kutatási-fejlesztési részlegének mesterséges intelligencia szakértője ezt azzal egészítette ki, hogy ugyan törvényszerű, hogy felmerüljön az adatvédelem kérdése, de ezek a fejlesztések nagyon is észszerűek. Amennyiben négyes vagy ötös automatizálási szintű gépkocsikat dobnak piacra, akkor az embereknek meg kell bízniuk a járművekben. A felhasználói interfész vagy a beszédfelismerő rendszer agyának hasonlóan szinten kell lennie, mint az autonóm autók intelligenciájának, különben felmerülhet egy hitelességi probléma. A mesterséges intelligencia hibái a személyre szabási folyamatban károkhoz vagy hátrányokhoz vezetnek. Amennyiben például valakit a rendszer tévesen ismer fel, akkor hozzáférést kaphat egy harmadik fél adataihoz.
Fontos és még nem eldöntött kérdés, hogy a mesterséges intelligencia alkalmazások futtatásához szükséges számítási teljesítmény a járművekben lesz-e elérhető vagy a felhőkörnyezetben. Smiroldo úgy vélte, hogy amennyiben az adatok személyesek, akkor azoknak és a feldolgozásuknak az autóban a helyük. Minden adat személyes, amely a vezetőre és annak vezetési szokásaira, valamint az utasokra vonatkozik. Goronzy-Thomae szintén úgy gondolja, hogy a tudás és a számítási teljesítmény nagy részének a gépkocsiban kellene helyet kapnia. Ennek oka, hogy a felhőkörnyezet néha nem elérhető és a lényeges funkciónak mindig elérhetőnek kell lennie. Ha az adatfeldolgozás az autóban történik a számítás gyorsabban valósul meg, tehát a két világ közötti egyensúlyt kell megtalálni .
Ugyanakkor vannak általános információk is, amelyek a felhőkörnyezetben is tárolhatók, és ha a jövő útjának tekintett megosztásos üzleti modellt nézzük, akkor ez az egyetlen lehetőség. Tehát ha például használatarányosan fizetünk egy cég autóiért, akkor ha az az autó elég okos, bármelyikbe beülve azonnal úgy érezhetjük, hogy az a sajátunk. Az ülés, a tükrök, a hőmérséklet, a kormány pozíciója mind olyan lesz, amilyennek szeretjük, gyorsan elérhetjük kedvenc zeneszámainkat és egyéb személyes digitálisan tárolt dolgainkat.
A mesterséges intelligencia algoritmusokat fejlesztők előtt mindig ott lebeg a kérdés, hogy az egyik alkalmazásból származó tapasztalatoknak és az adatoknak mennyire kell más szoftverekbe továbbíthatóknak vagy újra kielemezhetőknek lenniük. Napjainkban sok algoritmust egy bizonyos helyzethez készítenek el. Az igazán hatékony és hasznos az lenne, ha egy megoldást több helyzethez is lehetne használni, miként a szenzoradatok is megoszthatók lennének, feltéve, ha azok nem alkalmazásspecifikusak.
A Bosch az idei Consumer Electronics Show (CES) keretében mutatta be a vízióját egy olyan felhasználói interfészről, amely a beszédasszisztens és a mesterséges intelligencia ötvözete. A gyártó elsősorban olyan funkciókon dolgozik, amelyek az aktuális szituációkban részévé válnak az informatikai-szórakoztató rendszerek vezérlésének, ezáltal az személyre szabottá válik. Silke Goronzy-Thomae, a cég beszédfelismerésekért és tudásmenedzsmentért felelős projektvezetője elmondta, hogy a személyre szabottság azt jelenti, hogy a rendszer figyeli a sofőr interakcióit, hogy azokból megtanulja a magatartását és lehetővé tegye a jövőben az egyszerűbb kezelést. Az ezzel kapcsolatos tevékenységekért a Robert Bosch Car Multimedia GmbH felel.
Számít, hogy ki ül a járműben, milyen napszak van és milyen időpontok vannak a vezető naptárában. A beszédvezérlés a mesterséges intelligenciának köszönhetően tanulja meg, hogy mely napszakokban hova megy az autós. Amennyiben az illető rádiót szeretne hallgatni, akkor a rendszer tudja, hogy reggel híreket szeret hallgatni, este pedig zenét. Vagy ha a vezető reggel, az irodába tartva Pault akarja felhívni, akkor a név valószínűleg a kollégáját jelöli, este viszont a barátját. Ugyanez a megoldás természetesen működik az utasok esetében is. A rendszer más tartalmakat javasol egy gyereknek és mást egy felnőttnek.
Rigel Smiroldo, a Mercedes-Benz észak-amerikai kutatási-fejlesztési részlegének mesterséges intelligencia szakértője ezt azzal egészítette ki, hogy ugyan törvényszerű, hogy felmerüljön az adatvédelem kérdése, de ezek a fejlesztések nagyon is észszerűek. Amennyiben négyes vagy ötös automatizálási szintű gépkocsikat dobnak piacra, akkor az embereknek meg kell bízniuk a járművekben. A felhasználói interfész vagy a beszédfelismerő rendszer agyának hasonlóan szinten kell lennie, mint az autonóm autók intelligenciájának, különben felmerülhet egy hitelességi probléma. A mesterséges intelligencia hibái a személyre szabási folyamatban károkhoz vagy hátrányokhoz vezetnek. Amennyiben például valakit a rendszer tévesen ismer fel, akkor hozzáférést kaphat egy harmadik fél adataihoz.
Fontos és még nem eldöntött kérdés, hogy a mesterséges intelligencia alkalmazások futtatásához szükséges számítási teljesítmény a járművekben lesz-e elérhető vagy a felhőkörnyezetben. Smiroldo úgy vélte, hogy amennyiben az adatok személyesek, akkor azoknak és a feldolgozásuknak az autóban a helyük. Minden adat személyes, amely a vezetőre és annak vezetési szokásaira, valamint az utasokra vonatkozik. Goronzy-Thomae szintén úgy gondolja, hogy a tudás és a számítási teljesítmény nagy részének a gépkocsiban kellene helyet kapnia. Ennek oka, hogy a felhőkörnyezet néha nem elérhető és a lényeges funkciónak mindig elérhetőnek kell lennie. Ha az adatfeldolgozás az autóban történik a számítás gyorsabban valósul meg, tehát a két világ közötti egyensúlyt kell megtalálni .
Ugyanakkor vannak általános információk is, amelyek a felhőkörnyezetben is tárolhatók, és ha a jövő útjának tekintett megosztásos üzleti modellt nézzük, akkor ez az egyetlen lehetőség. Tehát ha például használatarányosan fizetünk egy cég autóiért, akkor ha az az autó elég okos, bármelyikbe beülve azonnal úgy érezhetjük, hogy az a sajátunk. Az ülés, a tükrök, a hőmérséklet, a kormány pozíciója mind olyan lesz, amilyennek szeretjük, gyorsan elérhetjük kedvenc zeneszámainkat és egyéb személyes digitálisan tárolt dolgainkat.
A mesterséges intelligencia algoritmusokat fejlesztők előtt mindig ott lebeg a kérdés, hogy az egyik alkalmazásból származó tapasztalatoknak és az adatoknak mennyire kell más szoftverekbe továbbíthatóknak vagy újra kielemezhetőknek lenniük. Napjainkban sok algoritmust egy bizonyos helyzethez készítenek el. Az igazán hatékony és hasznos az lenne, ha egy megoldást több helyzethez is lehetne használni, miként a szenzoradatok is megoszthatók lennének, feltéve, ha azok nem alkalmazásspecifikusak.