Systémy autonomního řízení naráží na delikátní problém

Moderní rozpoznávací technologie, radary a jízdní asistenční systémy v autech udělaly za posledních několik let obrovský pokrok. Nouzové brždění, adaptivní tempomaty a automatické udržování v jízdním pruhu už se dostává i do levnějších aut a některé tyto systémy fungují skutečně dobře. Výzkumná centra po celém světě úsilovně pracují na čím dál sofistikovanějších systémech rozpoznání všech účastníků silničního provozu. 

Většina těchto rozpoznávacích systémů funguje ve vývojových střediscích se stoprocentní přesností. Typizované situace a “ideální” ulice vytvořené za zdmi testovacích center se ale zásadně liší od reálného provozu. O tom jsme se přesvědčili v minulosti již několikrát. Vědci z GIT (Georgia Institute of Technology) si tentokrát vzali na paškál osm systémů rozpoznávání chodců a podrobili je důkladnému testování. Jejich studie zveřejněná zde odhaluje celkem zásadní problém. 

Umělá inteligence má totiž ve všech testovaných případech problém s rozeznávání chodců s tmavší barvou kůže – konkrétně s odstínem 4-6 podle Fitzpatrickovy škály. Téměř stoprocentní spolehlivost, jež byla testována v laboratorních podmínkách, se po přidání vzorku “tmavších” chodců rázem snížila o pět procent. V praxi to znamená, že v “namíchané” společnosti by autonomní vůz nedetekoval jednoho z dvaceti kolemjdoucích – a vždy se jednalo o chodce tmavší kůže. 

Vědci z GIT sice navrhují i několik možností upgradu, který by mohl problém zčásti eliminovat, jeho spolehlivé řešení je ale stále zatím v nedohlednu. Tato studie znovu dokazuje, že systémy autonomního řízení před sebou mají ještě velmi dlouhou cestu, než budou skutečně spolehlivé a použitelné. A v dnešní veskrze korektní společnosti působí i tak trochu komicky.