Vuonna 2020 sinusta tulee pysyvästi takapenkin matkustaja, The Guardian kertoi viiden vuoden takaisessa jutussaan. Useat autovalmistajat lupailivat liikenteen mullistusta tämän vuosikymmenen alkuun.
Ennusteet automatisoidusta 20-luvusta eivät ole toteutuneet. Arviot robottiliikenteen etenemisestä pomppasivat reilusti eteenpäin, ja ihmisen pitää yhä pysyä ratissa. Robottibusseja rullaa testireiteillä lähinnä ihmisen varmistamina.
Autoihin kehitetään valtavasti uusia älykkäitä toimintoja, mutta täysin itsenäinen kulkuneuvo on pysynyt haaveena.
Automaattisen liikenteen hype on perustunut oletukseen, että kone on kaikissa tehtävissä ihmistä varmempi, liikennetutkija, kognitiotieteilijä Otto Lappi toteaa.
— Koneet ovat hyviä tehtävissä, jotka suoritetaan joka kerta samalla tavalla. Tämäntyyppisestä mekaanisesta robotista tulee yleinen ajatus, että kone ei tee virheitä.
Itseajava auto kohtaa kuitenkin yllättäviä tilanteita, joissa tekoäly on vielä epävarma. Esimerkiksi Waymo-robottiautot, joita Google alkoi kehittää vuonna 2009, ovat näppäriä testireiteillään Yhdysvaltain esikaupunkialueilla. Silti ne tarvitsevat ihmisen apua. Auton kahdeksan kameraa lähettävät videokuvaa ihmisille, jotka auttavat kiperissä paikoissa.
Onko kuorma-auto lähdössä vai ei? Tekoäly ei tiedä. Ihminen näkee saman tien, että ei ole, koska lastauslava on alhaalla.
Joustava mieli
Otto Lappi on kiinnostunut ennen kaikkea ihmisestä, ei koneista. Hän tutkii ihmisen toimintaa liikenteessä, esimerkiksi silmien liikkeitä ja havainnointia eri ajotilanteissa.
Laajemmin häntä kiinnostaa, miten ihmiset suorittavat niin helpon oloisesti asioita, jotka kätkevät taakseen hyvin monimutkaisia kognitiivisia ja neurologisia mekanismeja.
— Meitä kiinnostaa se, miten ihminen sopeutuu erilaisiin tehtäväympäristöihin ja miten ihmisen tiedonkäsittelyjärjestelmä on erilainen kuin nykyiset tekoälyn järjestelmät. Ihmisen erityinen piirre on joustavuus ja monipuolisuus, Lappi sanoo.
Ihminen tekee ratissa vaistonvaraisesti ennusteita: Tuossa on koulu, kannattaa hidastaa. Tai: Tuo kaahaaja ei varmasti aio antaa tietä.
— Työhypoteesinamme on se, että ihmisellä on jonkinlainen ennustemalli, jota päivitetään koko ajan sen mukaan, osuiko ennuste oikeaan vai ei.
Millaisia ovat ne ennustemallit, jotka mahdollistavat inhimillisen älyn? Entä miten ne eroavat keinotekoisten järjestelmien tavoista hahmottaa? Näitä kysymyksiä Lappi ryhmineen pohtii. Kun tiedetään lisää ihmisestä, voidaan kenties myös kehittää inhimillisempiä älyautoja.
Moravecin paradoksi
Tekoälytutkimuksessa tunnetaan ilmiö nimeltä Moravecin paradoksi: ihmiselle helpot asiat ovat yleensä vaikeimpia opettaa koneelle. Koneelle helppoja ovat taas ihmiselle vaikeat asiat.
— Kun liikenteessä on masiina, joka toimii joissakin tilanteissa samoin kuin me, kuvittelemme, että se haluaa ja tuntee muissakin tilanteissa samoja asioita kuin me, Lappi luonnehtii.
Ihmiset olettavat, että jos kone osaa jonkin vaikean asian, se osaa tehdä kaikki yhtä vaikeat asiat.
— Monimutkaiset järjestelmät tekevät kuitenkin asioita, joita emme osanneet odottaa.
Tekoäly on jo kauan voittanut shakkimestarit, mutta ei välttämättä tajua, että jalankulkija on ihminen silloinkin kun tämä rikkoo liikennesääntöjä.
Viime vuonna Uberin itseohjautuva auto ajoi kuolonkolarin Arizonassa. Nainen oli taluttanut polkupyöräänsä huonosti valaistun tien yli kohdassa, jossa ei ollut suojatietä. Robottiauto tunnisti ”esineen”, muttei ymmärtänyt sitä jalankulkijaksi.
Liian kiltti älyauto
Ihmisten ja robottien on vielä vaikea ymmärtää toisiaan. Raimo Tengvall keräsi Helsingin yliopistossa tekemäänsä graduun aineistoa Sohjoa-robottibussihankkeesta. Ihmiset varoivat bussia enemmän kuin ihmiskuskeja, mikä on järkevää, mutta saattaa hämmentää, jos he esimerkiksi luopuvat etuajo-oikeudestaan.
Automaattinen ajoneuvo liikkuu niin tasaisesti, että sekin tuntuu vielä ihmisestä oudolta. Ihmiskuskit ovat tottuneet kommunikoimaan nopeuden muutoksilla vaikkapa kiihdyttäessään moottoritielle.
Erään Twitter-käyttäjän jakamassa videossa Waymo-auto koettaa päästä liittymästä moottoritielle, mutta menettää jokaisen tilaisuuden. Se vilkuttaa kiltisti, mutta ei ”uskalla” tunkea reippaasti jonoon, kuten ihmiskuski tekisi.
Toiston oppi
Robottiautoilla on eräs etu: niiden tapa oppia. Ihmiskuski oppii vain sinä aikana, jonka hän viettää itse ratin takana. Kun satatuhatta itseajavaa autoa huristelee liikenteessä tunnin, ne ovat kerryttäneet järjestelmään dataa sadantuhannen ajotunnin edestä.
— Auto ei opi pelkästään oman kokemuksen perusteella, vaan kaikkien autojen kokemuksen perusteella. Se on ihan erilaista kuin inhimillinen oppiminen. Toisaalta heinäsuovan kasvattaminen ei takaa, että haluttu neula todella löytyy, Otto Lappi luonnehtii.
Tekoäly oppii sekä ihmisten luokittelemasta datasta että opettamalla itseään, tarkentamalla ennusteitaan, kun samankaltaiset tilanteet toistuvat tarpeeksi monta kertaa.
Egoisti liikenteessä?
Teslan tekoälyjohtaja Andrej Karpathy kertoi vuonna 2019 tiedotustilaisuudessa autojen koneoppimisesta. Esimerkiksi kaistanvaihdon autot oppivat ihmisiltä. Aluksi ihmiskuljettajien piti vahvistaa jokainen kaistanvaihto. Tämä kerrytti järjestelmälle tietoa siitä, miten kaistaa yleensä kannattaa vaihtaa, ja koneäly osaa sen nyt itse.
Autot keräävät jatkuvasti dataa. Kun ne kohtaavat tarpeeksi monta eteen kiilaavaa autoa, järjestelmä oppii vihjeitä, jotka ennakoivat auton kiilaamista.
MIT-yliopistossa Yhdysvalloissa on peräti kehitetty algoritmia, joka luokittelee tiellä liikkujia egoisteiksi ja epäitsekkäiksi. Ihmiset tekevät näitä päätelmiä tiedostamattaan sen perusteella, kuka pitää turvavälit, miten kukakin jarruttaa tai antaa tietä.
Älyautojen ehdoilla
Jos kaupunki pitäisi suunnitella uudestaan itseohjautuvalle liikenteelle, asiat tehtäisiin aika lailla toisin. Automaattisen liikenteen olisi järkevää rullata omia ratojaan, joilla ei tule vastaan mitään yllättävää. Liikennevalot ja liikennemerkit kävisivät turhiksi. Älyautot voisivat koordinoida ajojärjestystä keskenään ilman tarvetta jonottaa punaisissa valoissa.
Nykyinen urbaani sekamelska sopii ihmisen kaltaiselle tiedonkäsittelijälle. Voidaan repiä kadunpätkä auki tietyömaaksi, koska ihmiset näkevät heti, mistä on kyse. Ihminen ehkä purnaa, mutta sopeutuu ja kiertää eri reittiä.
Kadunvarsipysäköinti ja isot markettiparkit ovat tarpeen vain ihmiskuskeille. Robottiauto voisi noutaa tilatut ostokset itsekseen, päästää matkustajan kyydistä ja palata hakemaan — tai joutoaikanaan tienata omistajalleen rahaa taksina.
Ruuhkien loppu
Visiot älyliikenteestä voivat toteutua — tai sitten tapahtuu jotain ihan muuta.
— Aliarvoimme usein muutoksen pitkällä aikavälillä ja ennustamme yleensä vääriä asioita, Lappi tuumii.
Mielikuvissamme uusi tekninen keksintö sijoittuu vanhan todellisuuden keskelle. 1950-luvulla ehkä kuviteltiin, kuinka 2000-luvulla ydinperheen isä lähtee salkku täynnä papereita lentävällä autolla ydinkeskustan toimistoon töihin ja palaa illalla kotiin vaimon valmistamalle päivälliselle. Lentäviä autoja ei tullut, mutta samassa ajassa ovat muuttuneet niin perhemuodot, sukupuoliroolit, työvälineet kuin työskentelytavat.
Nyt kuvittelemme, kuinka aamuruuhkassa olisi mukavampi seisoa itseajavan auton kyydissä, kun voisi samalla lukea kirjaa tai katsoa elokuvaa. Vaikeampi on kuvitella muutoksia, jotka tekisivät ruuhkista kokonaan lopun.
Artikkeli on ilmestynyt Yliopisto-lehden numerossa Y/05/2020.