Miért futtatnak önvezető autókat „elefántokra”?

A University of Tübingen Autonomous Vision Group csapata szerint a mai önvezető rendszerek a laborvizsgákon szépen teljesítenek, csakhogy ezek a tesztek túlságosan kiszámíthatók. A valóság váratlan fordulataira nem készülnek fel, így terepen gyakran hibáznak. Erre kínál tükröt az Fail2Drive nevű kezdeményezés, amely szándékosan furcsa, olykor abszurd szituációk elé állítja az autókat, hogy kiderüljön: valóban tudnak‑e reagálni az előre nem láthatóra. A tesztek között szerepelt, hogyan „dönt” a rendszer, ha az úton elefánt bukkan fel, vagy ha egy játszótéri csúszda torlaszolja el a forgalmat. Egy másik próba rajzfilmes logikát idézett: egy felfestett fal folytatódó útnak álcázva próbálta rászedni a járművet – ahogy a Wile E. Coyote -epizódokban láttuk. A kísérletek – a VICE cikkének megfogalmazásával: Self-Driving Cars Are Apparently No Match for Wile E. Coyote Bulls—t – nem sok bizalmat ébresztenek: az autók gyakran hezitáltak, félreértették az akadályt, vagy egyszerűen beléjük hajtottak, pedig lett volna kerülőút. A vezető kutató, Andreas Geiger egy LinkedIn-bejegyzésben úgy fogalmazott: nem az a baj, hogy az autók nem tudnak „vezetni”, hanem hogy hogyan és mire tanították őket. Sok autonóm rendszer olyan adathalmazokon kap értékelést, amelyek túlságosan hasonlítanak a tanító környezethez. Ha szűken tanítjuk, szűken is fognak működni. Az Fail2Drive ezeket a furcsa, de hasznos próbákat „out‑of‑distribution” helyzeteknek nevezi, majd az eseteket a CARLA szimulátorba tölti, ahol videojátékos 3D környezetben lehet végignézni a kudarcos futamokat – és tanulni belőlük. A számok is beszédesek: átlagosan 22,8 százalékkal esett vissza a teljesítmény, amikor az önvezető autókat ismeretlen feltételek elé állították; a kutatók ezt „alapvető robusztussági aggálynak” minősítik. Az elmúlt év bőven szolgáltatott híreket az autonóm járművekről – balesetekről, állatok és emberek haláláról, iskolazónákban áthajtott stoptáblákról –, miközben a cégek tovább terjeszkednek. A mostani munka arra utal, hogy a kudarcok jelentős része abból fakad, hogy a rendszereket nem készítik fel a hétköznapok véletlenszerűségére és káoszára. A kérdés így az: fel lehet‑e egyáltalán tanítani őket arra, amit a valóság minden nap produkál?