Kolmapäev, 22. mai 2024
Viimane kümnend on toonud meile mõisted “masinõpe” ja “tehisintellekt”, ja autotööstus on uusi tööriistu usinalt kasutama asunud. Tänu AI-le on autotootjate elu läinud lihtsamaks, kuid see on vaid medali üks külg: riskianalüüsid lükatakse pigem vaikselt vaiba alla, kuigi oht, et AI üle võtab autos, on reaalne.

Autotööstus on viimastel aastatel teinud märkimisväärselt kiireid muutusi tänu masinõppe ja tehisintellekti kasutuselevõtule.

Uudsed tehisintellektil põhinevad tehnoloogiad on muutnud sõidukite tootmise, juhtimise ja hooldamise viisi ning andnud tootjatele võimaluse pakkuda paremat ohutust, mugavust ja tõhusust. Julgemad on nimetanud AI tulekut uueks tehnoloogiliseks revolutsiooniks ent nagu sellisel puhul ikka, võib asi lihtsalt lappama minna ja et auto on suurele osale inimestest nagu kehaliige või sõber, on möllava AI-ga silmitsi seismine ehmatav.

Tehisintellekti ja masinõppe rakendamine autotööstuses

Autotootjad kasutavad masinõpet ja tehisintellekti oma tootmisprotsessi optimeerimiseks. Näiteks sakslaste BMW kasutab masinõppealgoritme defektsete osade tuvastamiseks tootmisliinil ning Ford rakendab AI-d et prognoosida varuosade ja komponentide nõudlust.

Masinõppe ja tehisintellekti integreerimine juhiabisüsteemidesse on laialt levinud ja kiiresti arenev valdkond: “iseõppivad” süsteemid pakuvad automaatpidurdust, sõiduraja hoidmist ja pimenurga jälgimist, suurendades sellega sõiduohutust ja juhtimismugavust.

Üks masinõppe suuremaid võite on kahtlemata isejuhtivad autod. USA Tesla, Alphabet’i tütarettevõte Waymo ja General Motors on teinud suuri investeeringuid sõidukite autonoomsusse, integreerides mh süvaõpet ning reaalajas andmete täppisanalüüsi sõiduautonoomsuse arendamisel.

Tesla kohta on isegi levinud arvamus, et selle areng koostöös AI-ga on jätnud konkurendid kaugele seljataha ning Tesla Autopilot on muutnud liiklemise paradigmat.

Masinõppe riskid autotööstuses

Isejuhtivate autode puhul on mitmeid riske, mida võib üksnes oletada, mille kohta aga üldistavaid järeldusi veel teha ei saa: sõidukid võivad olla häkkeritele haavatavad. Seadmeid võivad tabada rikked keset liiklust, need võivad käituda ettearvamatult.

Tarkvara võib “lolliks minna” ning rikke leidmine võib olla vaevaline, ka peab tootja suutma tagada korralise ja pädeva diagnostika ning hoolduse nii auto riist- kui tarkvarale. Isejuhtivate sõidukite puhul pole üldmõistetes midagi muutunud: jätkuvalt on sõidukil rattad, kere, jõuallikas, kabiin… garantiiaeg. Mida targem sõiduk, seda paremini oskab ta ise hoolduse aega ette arvestada ja võimalik et ka vigu diagnoosida.

Masinõppe ja tehisintellekti kasutamine toob kaasa suure hulga andmete kogumist sõidukite ja juhtide kohta. Andmete töötlemine, nende kaitse ja privaatsusnõuete järgimine on kriitilise tähtsusega, nende lekkimine on vaja välistada.

Märksa “hallim ala” on aga isejuhtivate tehnoloogiate, masinõppe ja tehisintellekti kaasamise eetilisus ja selle kohandamine kaasaegse autotööstusega. Suure tõenäosusega võtab tehisintellekt üle osa töökohti tootmise protsessis, kuid võimalik, et tulevikus annab AI disaineritele ette kasutajakogemusest lähtuvad suunised ning soovitab lisada valikusse täiesti uusi mudeleid või lõpetada osade tootmine.

Siit tekib ridamisi küsimusi, kes või mis siis ikkagi tööstusharu tulevikus juhib? Kas inimese rolliks jääb üksnes nupu vajutamine ja tarbimine, kuivõrd vahepealse töö teevad ära nutikad masinad? Või suudetakse leida viis, kuidas masinad ja inimesed mõtestatult koostööle panna?

Kas autod võetakse AI poolt üle?

Masinõpe ja tehisintellekt on tulnud, et jääda, kui me neid ühiskondliku kokkuleppe korras just välja ei lülita – see omakorda tähendab, et järjest rohkem kerkib küsimusi toimuva eetilisuse ja õiguspärasuse osas, sest nii populaarne Chat GPT kui ka avangardne Tesla Autopilot mõjutavad inimeste valikuid, teisisõnu, nende elusid.

Loomulikult saab masinõppega seotud riske juhtida: vähendada turvalisuse, andmekaitsereeglite ja õigusliku regulatsiooni abil. Autotootjad peavad pühenduma turvalisusele ja privaatsusele, et tagada masinõppe ohutu kasutamine eri valdkondades. Tootjatele tähendab see lisakulusid ja mängimist seni tundmatul väljakul.

Kaanepilt: Ylle Rajasaar

blank

Ylle on teinud teadus-, haridus- ja keskkonnateemalisi telesaateid ning töötanud vabakutselise (kirjutava) ajakirjanikuna. Alates 2015 WWCOTY rahvusvahelise kohtunikekogu liige. 2015. aastal pälvis Ylle riiklikult tunnustatud teaduse populariseerija auhinna. Acceleristas vastutab Ylle lehe väljaandmise eest ning kirjutab aeg-ajalt talle omase otsekohesusega

KOMMENTEERI SIIN