Formel 1-agtige løb med biler kørt af både mennesker og robotter viser, hvor meget mere avanceret menneskehjernen er i forhold til nutidens AI.
Som vores liste over de mest populære Rec.dk-artikler fra 2024 viser, så er Rec-læserne meget interesserede i nyheder om det intelligente hjem, streaming og indholdslevering, samt elbiler. Men når vi skriver om indhold, er Formel 1 ofte et populært emne, og når man så også tager i betragtning at læserne er ret interesserede i selvkørende biler, skal I ikke snydes for nedenstående.
Ars Technica har netop udgivet en lidt længere artikel, som Rec-læsere med interesse i motorløb og selvkørende elbiler kan få en hel masse ud af – om ikke andet som fascinationslæsning. Den handler om A2RL – Abu Dhabi Autonomous Racing League.
Som navnet antyder er A2RL et af de meget få eksempler på et motorsportsløb, hvor deltagerne er robotter. Autonomous Racing er navnet på den bredere kategori af motorløb, der køres af selvkørende biler, og A2RL er en ambitiøs spiller i dette felt.
Nu spørger du måske, hvad der er sjovt ved at se selvkørende biler drøne rundt på en bane uden mennesker bag rattet. Det er trods alt blandt andet identifikationen med køreren, beundringen over talentet og ikke mindst faren for liv og levned, der gør f.eks. Formel 1 til sådan en spændende sport.
Handler om teknologiudvikling – ikke om at vinde
Det er en begrænsning som folkene bag A2RL er helt klar over. Faktisk er det præcis det manglende, menneskelige element, der gør autonomous racing spændende på en helt anden måde – nemlig som teknologifascination, snarere end som sport. Det handler om, hvor godt, vi kan få maskiner til efterligne vores menneskelige evner. Men et nyligt afholdt løb i Tokyo viser med al tydelighed at AI har lang vej endnu.
AI’erne, der styrer køretøjerne i A2RL-løbene ”har ikke menneskelig intuition” siger Giovanni Pau, der er leder af TII Racing. TII står for Technology Innovation Institute, der er en del af Abu Dhabis nationale innovations- og forskningsorganisation, ATRC. I A2RL-løbene leverer TII al hardwaren og software-platformen. Det er så op til de forskellige deltagerhold at optimere AI’en til at køre bedst på banen.
Giovanni Pau giver et konkret eksempel på forskellen mellem AI’er og mennesker bag rattet i motorløb. For en AI er det ”i dag umuligt at foretage en korrekt vejgrebs-estimering, noget min ven Daniil foretager på et nanosekund”.
AI-fiasko mod Formel 1-kører
”Daniil” er i denne sammenhæng Formel 1-køreren Daniil Kvyat, som for nylig blev hyret af A2RL til at køre et løb mod en AI på Suzuka-banen i Tokyo. Som Giovanni Pau allerede indikerede med sine kommentarer ovenfor, var der dog ikke de store forventninger til at robo-racerbilen ville vinde. Der var ingen, der rigtig forventede, at Kvyat måtte give op, sådan som skakmesteren Garry Kasparov måtte se sig besejret af IBMs Deep Blue i 1997.
Men robotbilen klarede sig faktisk endnu værre end blot at tabe til Daniil Kvyat. Allerede under opvarmningsrunden kørte AI-racerbilen galt og smadrede bagenden ind i en mur. Med andre ord kom løbet aldrig i gang, før det var slut. I Ars Technica-artiklen kan man læse om, hvordan holdet bag robo-racerbilen havde brugt måneder på at forberede sig, blot for at se det hele ende ganske antiklimaktisk.
Historien giver et andet perspektiv på de meldinger, der lige nu kommer fra tech-branchen, hvorfra vi hele tiden hører om at AI’er er ved at blive superintelligente og kommer til at forandre verden fuldkommen. Vi skal dog ikke ret langt ud i den fysiske verden, før den menneskelige hjernes imponerende evne til at udføre kombinationer af dybt komplicerede handlinger på rekordtid kører fra nutidens AI’er uden større besvær.
Selv fiaskoer giver brugbare data
Ars Technica-artiklen går meget mere i dybden med de tekniske detaljer og forskellen på at sætte mennesker og AI’er bag rattet. Autonomous Racing har eksisteret i mange år. I 2016 blev Roborace-løbnet annonceret som en aflægger af Formel E, men det kom aldrig ud af udviklingsstadiet.
I dag er autonomous racing stadig mest populært blandt ingeniør-studerende og udviklere hos AI-baserede firmaer. De data og den lærdom, der kan indsamles ved at lade robot-biler drøne rundt på en motorløbsbane kan nemlig bruges i udviklingen af mindre kapløbsorienterede, selvkørende biler. Og her er det netop fejl og fiaskoer, man lærer mest af.
Den største og mest aktive event i autonomous racing lige nu er således nok Indy Autonomous Challenge, et kapløb med biler skabt af universitetsstuderende, der har hjemme på den berømte Indianapolis Motor Speedway-bane i Indiana.
Dette løb er en direkte efterkommer af DARPA Grand Challenge, som var de kapløb for selvkørende biler, der kørtes i starten af 2000’erne og som satte gang i hele den selvkørende bil-udvikling, der nu er ved at nå sit højdepunkt. DARPA er det amerikanske forsvarsministeriums forskningsfond, der også finansierede udviklingen af Internettet, AI, GPS, trådløs dataoverførsel, personlige computere, og mange andre teknologier, vi i dag tager for givet.
Som nævnt kommer der dog flere og flere løb til, såsom A2RL, der næste gang afholdes 25. april næte år. Her er lidt fra 2024-løbet tilbage i april:
