Americký miliardář Elon Musk rád prohlašuje, že jeho automobilka Tesla se jednoho dne stane nejhodnotnější AI společností na světě díky obrovskému množství dat, která shromažďují její vozidla. Jsou však opravdu tato data pro Teslu takovou konkurenční výhodou?
Na Teslu by se už nemělo pohlížet jako na obyčejného výrobce elektrických aut. Podle generálního ředitele podniku Elona Muska je to AI společnost. Jeho sebevědomí pramení z jedinečné sady dat – petabajtů videí, která shromažďují vozy automobilky, zatímco zákazníci Tesly najíždějí miliony kilometrů po celém světě.
Teoreticky jsou tato reálná data přesně tím, co Tesla potřebuje k tomu, aby její vozy mohly jednoho dne jezdit bez jakékoli lidské asistence – což je klíčová součást Muskova plánu pro budoucnost lidstva. Má to ale jeden háček: tato data nejsou nutně tak užitečná, jak Musk tvrdí. Část z nich dokonce není užitečná vůbec.
Vytvořit umělou inteligenci, která dokáže řídit auto stejně dobře jako člověk, je úplně jiná výzva než vyvinout chatbot pro zpracování přirozeného jazyka typu ChatGPT, který byl vytrénován na miliardách slov sesbíraných z internetu.
Když jazykový model, jako je ChatGPT nebo jeho konkurenti, udělá chybu při hledání správné odpovědi na vaši otázku, není to takový průšvih, jako když selže umělá inteligence ovládající automobil, protože taková chyba může stát lidské životy.
Řízení auta je úplně jiná výzva s mnohem více proměnnými – jízdními podmínkami, počasím, stavbami, měnícími se dopravními vzorci a pohybem ostatních vozidel.
Úspěšné zvládnutí všech těchto faktorů a schopnost reagovat na neočekávané situace je klíčová pro takzvané autonomní řízení.
Trénovat AI na nekonečných videích lidí projíždějících po silnicích a dálnicích v tomto případě příliš nepomáhá, protože umělá inteligence se nejvíc potřebuje naučit řešit výjimečné situace, které vedou ke kolizím nebo jiným nebezpečným scénářům.
Sledování lidí na silnici navíc může AI naučit i špatné návyky. „Devět z deseti lidí nezastaví na stopce. Pokud se umělá inteligence bude učit pouze z toho, co dělají lidští řidiči, bude také projíždět stopky,“ podotýká počítačový vědec a výkonný manažer ve společnosti vyvíjející autonomní systémy, který si přál zůstat v anonymitě, aby nemusel veřejně kritizovat Teslu.
Foto se souhlasem Tesla.com
To je také důvod, proč konkurenti Tesly v oblasti robotaxi využívají lidar (metoda dálkového měření vzdálenosti na základě výpočtu doby šíření pulsu laserového paprsku odraženého od snímaného objektu – pozn. red.) a radar k detekci pevných objektů na cestě vozidla – aby získali bohatší a detailnější obraz okolního světa.
A i když je možné využívat pouze kamery, „potřebujete ty nejlepší kamerové systémy, abyste to zvládli,“ prohlásil před pár lety na vývojářské konferenci Googlu Drago Anguelov, vedoucí výzkumu ve společnosti Waymo. „Je to velmi, velmi riskantní a není nutné spoléhat se pouze na ně,“ dodal tehdy.
Francouzský počítačový vědec Yann LeCun, který je hlavním vědeckým pracovníkem pro AI v americké společnosti Meta a přednáší na Newyorské univerzitě, také není přesvědčen, že Tesla díky svým datům získává konkurenční výhodu.
„Vliv dat bývá obecně přeceňován. Zdvojnásobení objemu dat přinese jen minimální zlepšení, které je stále daleko od spolehlivosti lidského řidiče,“ míní LeCun.
Ani s obrovským množstvím dat se žádné společnosti dosud nepodařilo vyvinout takzvanou autonomii úrovně 5 – tedy bod, kdy vozidlo dokáže řídit samo ve všech situacích stejně dobře jako člověk.
„A přitom jakýkoli teenager se naučí řídit přibližně za dvacet hodin praxe. To jasně ukazuje, že současné AI architektury postrádají něco zásadního v porozumění světu a schopnosti učit se z omezeného množství dat nebo zkušeností,“ konstatuje LeCun.
Nic z toho však nepřesvědčilo příznivce Tesly, aby přestali věřit Muskově vizi. Ačkoli prodeje elektromobilů a akcie podniku v posledních týdnech prudce spadly kvůli miliardářově kontroverznímu působení v politice, někteří akcioví analytici jsou stále přesvědčeni, že Musk ví něco, co ostatní ne.
„Věříme, že samotná autonomie má hodnotu jednoho bilionu dolarů, a tento předpoklad se v následujících letech potvrdí,“ domnívá se Dan Ives ze společnosti Wedbush Securities. Musk ani Tesla na žádosti o komentář pro tento článek nereagovali.
Elon Musk vsadil budoucnost Tesly na aplikace umělé inteligence, včetně humanoidních robotů a chytrých továren, kvůli čemuž opustil dlouhodobý cíl společnosti prodávat dvacet milionů elektromobilů ročně do roku 2030.
Jedním z důvodů je pravděpodobně rostoucí konkurence v oblasti elektromobilů, zejména ze strany čínské společnosti BYD. Dalším důvodem je, že pokud Tesla vyřeší automatizované řízení, bude levnější a výnosnější nasadit stovky tisíc elektrických robotaxi generujících příjmy po celém světě než stavět další továrny na výrobu a prodej milionů osobních vozidel.
Pro Muskovu společnost je to tak zásadní, že miliardář dokonce nechce, aby akcie Tesly kupovali pochybovači. „Pokud někdo nevěří, že Tesla vyřeší autonomii, neměl by být investorem naší společnosti,“ prohlásil Musk během zveřejnění hospodářských výsledků automobilky za rok 2024.
Letos v lednu také oznámil, že obrovský datový fond Tesly je využíván v novém datovém centru Cortex v Austinu ke zlepšení softwaru Full Self-Driving (FSD) – který, navzdory svému názvu, stále vyžaduje neustálý dohled řidiče.
Tento systém, stejně jako původní Autopilot Tesly, rozhodně potřebuje vylepšení: za uplynulé roky byly FSD a Autopilot spojeny s 52 smrtelnými nehodami po celém světě.
Obrovské množství kamerových dat je sice užitečné, ale samo o sobě z Tesly okamžitě neudělá lídra trhu s umělou inteligencí.
„Přístup k jedinečným datovým zdrojům je určitým druhem výhody,“ přiznává počítačový vědec Alex Ratner, šéf softwarové společnosti Snorkel AI. „Při správě dat je ale zásadní otázka: který videozáznam pochází od dobrého řidiče a který od špatného? To je nesmírně důležité, protože tyto modely se učí z toho, co vidí nejčastěji,“ upozorňuje Ratner.
Firmy, které strávily roky zdokonalováním AI pro bezpečné řízení aut a nákladních vozidel – včetně společností Waymo, Zoox, Aurory a Waabi – se zaměřily na vytváření kvalitních dat, která obsahují dostatek výjimečných situací.
Pomocí pokročilých počítačových simulací a strukturovaných reálných testů se snaží zvládnout extrémní nebo nebezpečné dopravní situace. Data Tesly nemusejí být pro takové vzácné události dostatečně reprezentativní.
„Neexistuje žádná záruka, že všechny výjimečné situace, které se auta musejí naučit zvládat, budou v datech zastoupeny v dostatečném množství k tomu, aby se z nich umělá inteligence mohla efektivně učit,“ uvedla odbornice na AI Missy Cummings, která radila federálním i kalifornským regulátorům v oblasti autonomních vozidel.
To ztěžuje řešení problémů, se kterými se vývojáři autonomních vozidel potýkají – například neočekávané brzdění, kdy AI špatně vyhodnotí situaci na silnici jako nebezpečí.
„I samotné určení nejdůležitějších částí jízdních dat pro trénink AI z nekonečného množství najetých kilometrů je extrémně složité,“ souhlasí výzkumník v oblasti autonomních vozidel a počítačový vědec obeznámený s přístupem Tesly, který si přál zůstat v anonymitě.
„Takže mají biliony kilometrů dat. Jak ale zajišťují, že vybírají právě ty informace, které jsou pro trénink skutečně důležité?“ ptá se.
Těžko říct, protože Tesla nebyla ohledně svého procesu příliš otevřená. Není ani aktivním členem žádné výzkumné AI komunity, kde inženýři z největších technologických společností pravidelně zveřejňují články o svém nejnovějším výzkumu.
„Tesla má prakticky nulovou přítomnost v oblasti výzkumu a vývoje umělé inteligence – na konferencích, v publikacích a podobně. Jako by vůbec neexistovala,“ poznamenává LeCun.
Pokroky Tesly v autonomním řízení opakovaně nesplnily Muskova ambiciózní očekávání. Jeho slib z roku 2016, že Tesla dokáže projet napříč Spojenými státy bez lidského zásahu, se dosud nenaplnil. Cíl z roku 2019, že do roku 2020 bude v provozu milion robotaxi? Ani zdaleka.
„Elon už téměř deset let neustále přehání, aniž by dodal nějaké výsledky. Mnoha z nás ovšem bylo od začátku jasné, že všechny tyto sliby byly buď lži, nebo známky sebeklamu. Nerozumím tomu, jak mu v tomto ohledu ještě někdo může věřit,“ nebere si servítky LeCun.
To ale Muska nezastavilo v nastavování dalších a dalších ambiciózních cílů. Prototypy, které dosud představil, však vypadají jako hodně vzdálená budoucnost.
Loni v říjnu uspořádal inscenovanou ukázku takzvaného CyberCabu, kdy autonomní vozidlo převáželo účastníky akce po filmovém areálu Universal Studios v Los Angeles.
I na uzavřeném prostoru však bylo vidět techniky Tesly, kteří vozidla monitorovali – a možná i na dálku ovládali. Podobně humanoidní robot Optimus, který měl na akci obsluhovat hosty nápoji, byl řízen na dálku.
„Myslím, že dlouhodobě má Optimus potenciál vygenerovat příjmy za více než deset bilionů dolarů, je to fakt šílené,“ chlubil se Musk během představování výsledků Tesly.
Foto Profimedia
Skutečný test však přijde až letos v červnu, kdy Tesla plánuje spustit pilotní službu robotaxi v americkém Austinu.
„Budeme to pečlivě sledovat, abychom se ujistili, že jsme něco nepřehlédli,“ řekl Musk. „V červnu bude v Austinu fungovat autonomní služba spolujízdy za peníze a co nejdříve poté i v dalších amerických městech.“
„Ovládnutí autonomie nepřijde od Tesly,“ oponuje však LeCun. „Jednoduše nemají výzkumnou organizaci s dostatečnou volností a dostatečně talentovanými vědci, aby to dokázali,“ míní expert.
Musk má co dohánět, pokud chce konkurovat Alphabetu a jeho dceřiné společnosti Waymo, která je aktuálně jednoznačným lídrem v oblasti vývoje robotaxi v USA.
Waymo provozuje svou autonomní přepravní službu ve Phoenixu, San Francisku, Los Angeles a od minulého týdne i v Austinu.
Minulý měsíc firma oznámila, že týdně uskuteční více než dvě stě tisíc placených jízd s flotilou přibližně sedmi stovek vozidel. Ještě letos plánuje expanzi do Atlanty a příští rok se chystá vstoupit na trh v Miami.
Alphabet zatím nezveřejnil příjmy Wayma, ale podle odhadu Forbesu firma v roce 2024 vygenerovala přes sto milionů dolarů ze čtyř milionů objednaných jízd.
Waymo sice zaznamenalo drobné nehody, ale zatím nemá na kontě žádný smrtelný incident. Mezitím majitelé Tesly pravidelně nahrávají videa svých vozidel, která při jízdě v režimu FSD provádějí nebezpečné manévry – například téměř narazí do jiných aut na sjezdu z dálnice v New Jersey nebo projedou na červenou v Číně.
Ve finále se Muskova vize AI pro Teslu redukuje na její finanční hodnotu – vidí v ní biliony dolarů nových příjmů v nadcházejících letech.
LeCun z Mety si ale myslí, že k tomu, aby stroje skutečně pochopily, jak svět funguje na základě videa, je zapotřebí „paradigmatický posun“, což může vyžadovat ještě desetiletí výzkumu.
„Můj odhad je, že se k lidské úrovni plné autonomie – a k prakticky využitelným humanoidním robotům – nedostaneme, dokud nepřijdeme na to, jak naučit AI systémy chápat svět stejným způsobem, jako to dělají zvířata a lidé,“ uzavírá vědec.
