Kada govorimo o autonomnoj umjetnoj inteligenciji (AI), često zamišljamo robote iz znanstvene fantastike koji imaju svijest. No, stvarnost je puno pragmatičnija – i matematički složenija. Pitanje “koliko AI može biti samostalan” nije filozofsko, već inženjersko pitanje.

U ovom članku seciramo mozak autonomnih sustava, razine samovozećih automobila i realnost obećanja koja slušamo godinama – uključujući i ona domaća.

Kako AI “odlučuje”? (Petlja promatranja i nagrađivanja)

AI ne “razmišlja” na način na koji to rade ljudi. On kalkulira vjerojatnosti. Autonomija se temelji na grani strojnog učenja koja se zove Podražajno učenje (Reinforcement Learning).

Proces donošenja odluke izgleda ovako:

1. Percepcija (Input): Senzori (kamere, LIDAR, radar) prikupljaju podatke. AI ne vidi “baku na pješačkom”; on vidi skup piksela i točaka koji se kreću određenom brzinom.
2. Predikcija: Na temelju milijuna sati treninga, model predviđa što će se dogoditi u idućih 5 sekundi. (Vjerojatnost da objekt nastavi kretanje je 99%).
3. Funkcija nagrađivanja (Reward Function): Ovo je ključ. AI ima cilj maksimizirati “bodove”.
   • Udaranje prepreke = -10.000 bodova.
   • Naglom kočenje (neudobnost) = -50 bodova.
   • Dolazak na cilj = +100 bodova.
4. Akcija: AI bira onu akciju (skretanje, kočenje, ubrzanje) koja donosi najviše bodova uz najmanji rizik.

Potpuna autonomija znači da AI može izvršiti ovaj ciklus u nepoznatom okruženju bez ljudske intervencije.

5 Razina autonomije: Gdje smo zapravo?

Društvo inženjera automobilske industrije (SAE) definiralo je ljestvicu koja je danas standard:

• Razina 0-1 (No/Driver Assistance): Vi vozite. Auto možda drži traku ili tempomat. (Većina današnjih auta).
• Razina 2 (Partial Automation): Auto može upravljati i ubrzavati, ali vozač mora držati ruke na volanu i gledati cestu. (Tesla Autopilot, većina modernih “asistenata”).
• Razina 3 (Conditional Automation): Auto vozi sam u specifičnim uvjetima (npr. gužva na autoputu do 60 km/h). Vozač može maknuti ruke, ali mora biti spreman preuzeti kontrolu na zahtjev. (Mercedes-Benz Drive Pilot je prvi certificirani L3 sustav).
• Razina 4 (High Automation): Auto vozi potpuno sam, ali samo u određenim zonama (geo-fencing) ili vremenskim uvjetima. Nema potrebe za intervencijom vozača unutar te zone. (Waymo robotaksiji u Phoenixu i San Franciscu).
• Razina 5 (Full Automation): “Sveti gral”. Volan nije potreban. Auto vozi bilo gdje, po snijegu, blatu, u centru Delhija ili Pariza, jednako dobro kao čovjek. Ovo još ne postoji.

Infrastruktura: Mora li cesta biti “pametna”?

Ovo je točka najvećeg prijepora u industriji. Postoje dvije škole mišljenja:

1. Pristup “V2X” (Vehicle-to-Everything)

Zagovornici tvrdi da gradovi moraju imati senzore. Semafori moraju slati signal autu da se pali crveno. Cesta mora javiti da je iza zavoja led.
Problem: Ovo je ekstremno skupo. Očekivati da će svaki grad, selo i cesta imati 5G senzore i savršene oznake je utopija. Ako autonomni auto ovisi o savršenoj infrastrukturi, on nikada neće biti globalno koristan.

2. Pristup “Samostalnog agenta” (Tesla, Waymo)

Vodeće tvrtke razvijaju aute koji ne ovise o cesti. Oni koriste napredne kamere i LIDAR (laserske radare) da “vide” svijet baš kao čovjek. Ako je znak prekriven snijegom, AI mora zaključiti da je to znak stop na temelju oblika i konteksta.

Zaključak: Za pravu Razinu 5, auto ne smije ovisiti o senzorima na cesti. Mora biti sposoban voziti po makadamu bez interneta. No, “pametna” infrastruktura bi drastično povećala sigurnost i protočnost prometa u gradovima.

Slučaj Rimac i “Verne”: Hype ili realnost?

Mate Rimac je najavio projekt robotaksija (sada brendiran kao Verne) koji bi trebao voziti Zagrebom. Iako je projekt izazvao oduševljenje, kašnjenja su izazvala skepsu. Koliko je to realno?

Tehnološki izazov

Verne se oslanja na tehnologiju tvrtke Mobileye. To nije loše, jer je Mobileye lider u računalnom vidu. Međutim, skok s testiranja na zatvorenom poligonu na zagrebačke ulice (s tramvajima, dostavljačima koji parkiraju “na sva četiri”, i nepredvidivim pješacima) je monumentalan.

Problem “Zadnjih 1%” (Edge Cases)

AI danas može odraditi 99% vožnje savršeno. Problem je onaj 1%.
Primjer: Policajac rukom regulira promet suprotno od semafora.
Za čovjeka je to trivijalno. Za AI je to kontradiktoran podatak (Semafor: Kreni / Policajac: Stani). Dok AI ne bude imao razinu opće inteligencije (AGI) da razumije kontekst, potpuna autonomija u kaotičnom gradu je iznimno rizična.

Je li Verne realan?

Realno je očekivati vozilo Razine 4. To znači da će Verne vjerojatno voziti:

• Samo po unaprijed mapiranim rutama (ne u svaku uličicu).
• Samo kada nema ekstremnih vremenskih uvjeta.
• Vjerojatno s podrškom “udaljenog operatera” koji može preuzeti kontrolu ako se auto zbuni.

Ideja da ćemo 2026. imati auto u kojem spavamo dok nas vozi kroz špicu u centru grada – i dalje je optimistična prognoza.

Što nam nedostaje za potpunu autonomiju?

Nije stvar samo u boljim kamerama. Nedostaju nam tri ključne stvari:

1. Predviđanje ljudskog ponašanja: Ljudi voze “društveno”, a ne samo po pravilima. AI mora naučiti neverbalnu komunikaciju (npr. kontakt očima s drugim vozačem na raskrižju).
2. Pravna i etička odgovornost: Tko je kriv ako AI auto mora birati između udarca u dijete ili skretanja u zid pri čemu gine putnik? (Problem tramvaja). Zakonodavstvo kaska za tehnologijom.
3. Energetska učinkovitost: Trenutni prototipovi imaju prtljažnike pune super-računala koja troše ogromnu količinu struje, smanjujući doseg električnog vozila.

Zaključak

Autonomna vozila dolaze, ali ne kao “veliki prasak”, već kao evolucija. Prvo na autoputovima (kamioni), zatim u kontroliranim zonama gradova (robotaksiji), a tek na kraju kao osobna vozila koja mogu sve. Do tada, volan ostaje u našim rukama.