Autonomní stroje: jak umělá inteligence propojuje silnice, obranu i vesmír

Ještě před deseti lety patřila představa vozidla, které se samo rozhodne zabrzdit před chodcem, do říše sci-fi. Dnes je to sériově vyráběná realita a hnací silou téhle proměny je umělá inteligence, která se učí vnímat okolí rychleji než člověk. Zajímavé je, že úplně stejné principy, jaké pohánějí asistenty v moderních autech, se objevují i v armádních dronech nebo v sondách mířících k okraji sluneční soustavy. Jde o tři světy, které na první pohled nemají nic společného, a přesto řeší tentýž problém: jak nechat stroj rozhodovat samostatně tam, kde je člověk příliš pomalý nebo úplně chybí.

Auta, která vnímají svět

Moderní osobní vůz je dnes spíš počítač na kolech než mechanický stroj. Kombinuje data z kamer, radarů a ultrazvukových čidel a v reálném čase z nich skládá obraz okolí. Nervovou soustavou celého systému je neuronová síť, která byla natrénována na milionech kilometrů skutečných i simulovaných jízd. Právě proto dokáže rozpoznat cyklistu vyjíždějícího zpoza dodávky nebo předvídat, že chodec u přechodu se chystá vstoupit do vozovky. Podrobné testy nových asistenčních systémů a srovnání jednotlivých značek pravidelně přináší AutoDriver.cz, kde je dobře vidět, jak rychle se laťka posouvá z roku na rok.

Pozoruhodné je, jak moc se tím mění samotné automobilky. Z výrobců plechu a motorů se stávají softwarové firmy, které aktualizují vozy vzduchem podobně, jako to známe z telefonů. O téhle tiché revoluci, kdy o schopnostech auta rozhoduje víc kód než konská síla, přehledně píše CarsMag.eu. Pro běžného řidiče to má jeden praktický důsledek: ojeté vozidlo s pokročilými asistenty dnes už není luxus, ale rozumná volba, a nabídku takových aut najdete třeba v inzerci na inAuta24.cz.

Od civilních silnic k bojišti

Vojenské technologie a civilní doprava si odjakživa vyměňují nápady oběma směry. GPS, které dnes používáme k navigaci do supermarketu, vzniklo původně pro armádu. Podobně je to s autonomními systémy. Drony, které dokážou samostatně sledovat terén, vyhýbat se překážkám a udržet kurz i při ztrátě spojení s operátorem, stojí na stejném základu jako asistenty v autech, tedy na počítačovém vidění a strojovém učení. Rozdíl je v prostředí. Zatímco auto se pohybuje po značené silnici s jasnými pravidly, dron nad neznámým terénem musí improvizovat.

Právě odolnost vůči nečekaným situacím je oblast, kde se vojenský a civilní vývoj vzájemně dohánějí. Algoritmus, který se v obranných aplikacích naučí spolehlivě fungovat i při rušení signálu nebo ve špatném počasí, později pomůže i běžnému řidiči na zasněžené dálnici. Etické otázky kolem autonomních zbraní jsou samostatná a citlivá kapitola, ale technologické jádro zůstává společné: naučit stroj vyhodnotit situaci a jednat bez čekání na pokyn shora.

Vesmír jako nejnáročnější testovací laboratoř

Kdyby existovalo nejtěžší možné zadání pro autonomní systém, byl by to let k jinému tělesu sluneční soustavy. Sonda vzdálená stovky milionů kilometrů nemůže čekat na příkaz ze Země, protože signál k ní letí desítky minut. Musí se rozhodovat sama. Marsovská vozítka už dnes samostatně plánují trasu mezi kameny, vybírají zajímavé horniny k analýze a vyhýbají se místům, kde by mohla uvíznout. Je to autonomní řízení dotažené do extrému, kde jediná chyba znamená konec mise za miliardy.

Zkušenosti z vesmíru se vracejí zpět na Zem. Postupy, jak zajistit, aby se software choval spolehlivě i tam, kde ho nikdo nemůže opravit, dnes využívají výrobci automobilů i letecký průmysl. Filozofie je jednoduchá: pokud systém obstojí na Marsu, obstojí pravděpodobně i v hustém provozu.

Když se stroje učí jeden od druhého

Zajímavým rysem téhle éry je, že jednotlivé stroje se už neučí izolovaně. Vozidla stejné značky sdílejí zkušenosti z tisíců jízd, takže situaci, kterou jedno auto vyřeší poprvé v Norsku, zvládne o týden později i vůz na jihu Itálie. Podobně fungují i roje dronů, které si mezi sebou předávají informace o terénu, a dokonce i vesmírné mise těží z dat získaných předchozími sondami. Kolektivní učení tak posouvá celý obor mnohem rychleji, než by dokázal jediný stroj sám o sobě, a chyba jednoho se stává poučením pro všechny ostatní. Právě v téhle síťové povaze se skrývá velká část dnešního tempa pokroku.

Výpočetní výkon v batohu i v kokpitu

Nic z toho by nefungovalo bez obrovského skoku ve výkonu čipů. Ještě nedávno by výpočty potřebné pro rozpoznávání okolí v reálném čase vyžadovaly celý serverový sál. Dnes se vejdou do zařízení velikosti dlaně. Stejný trend, kdy stále menší čipy zvládají stále náročnější úlohy, sledujeme i u běžné spotřební elektroniky, jak dokládají třeba testy výkonných notebooků na MacBooky.eu. Miniaturizace a energetická úspornost jsou přitom pro autonomní stroje klíčové, protože dron ani vozidlo si nemůžou dovolit tahat s sebou energeticky náročný počítač.

Souběžně roste role takzvaného edge computingu, tedy zpracování dat přímo v zařízení, bez nutnosti posílat je na vzdálený server. Auto nemá čas čekat na odpověď z cloudu, když před ním někdo vběhne do silnice. Rozhodnutí musí padnout na místě a během milisekund. Právě proto se výrobci předhánějí ve vývoji specializovaných čipů určených jen pro úlohy umělé inteligence.

Kam se posuneme

Sbližování dopravy, obrany a vesmírného výzkumu není náhoda. Všechny tři obory potřebují stroje, které vnímají, vyhodnocují a jednají samostatně, a proto sdílejí stejný technologický základ. Pro nás z toho plyne dobrá zpráva. Pokrok v jedné oblasti automaticky pomáhá i ostatním, takže bezpečnostní systém, který zítra zachrání život na silnici, možná vznikl při vývoji sondy nebo bezpilotního letounu. Umělá inteligence tak tiše propojuje světy, o kterých bychom řekli, že spolu nemají nic společného, a přitom právě z tohoto propojení vzniká většina zajímavých inovací příštích let.