Läpi historian on jokin uusi herättänyt toisissa pelkoa ja uhkakuvia, toisissa toiveita ja uskoa parempaan maailmaan. Viime vuosina suuria toiveita on asetettu tekoälylle, jonka esimerkiksi Googlen entinen toimitusjohtaja Eric Schmidt uskoo ratkaisevan ilmastonmuutoksen ja köyhyyden aiheuttamat ongelmat, lopettavan sodat ja löytävän parannuskeinon syöpiin.

Tekoälystä on toisaalta povattu myös maailman tuhoajaa, jolloin science fiction -leffoista tutut robotit valtaavat maailman ja alistavat ihmiset orjikseen. Varmaa on tässä vaiheessa kuitenkin vain se, että tekoäly tulee muuttamaan maailmaa ja sen vaikutukset ulottuvat jollain tavalla kaikille aloille. Kuljetussektorillakin tästä on nähty esimerkkejä, joskin merkittävimmät vaikutukset alalla ovat toistaiseksi rajoittuneet pikemminkin taustapalveluihin. Erilaiset reittioppaat, ajantasaiset liikenteen seurantajärjestelmät ja matkavaraukset sekä lipunmyynti verkossa ovat tätä päivää.

Mitä tekoäly tarkoittaa?

Tekoäly voidaan määritellä tietokoneeksi tai ohjelmaksi, joka tekee älykkäinä pitämiämme asioita eli ajattelee ja oppii kuten ihmiset. Lähdetään liikkeelle lyhyellä kertauksella.

Tekoälyn alkuaikoina suurimpia ongelmia oli laitteiston hitaus. Tietokoneet eivät yksinkertaisesti kyenneet käsittelemään tarvittavan suurta tietomäärää. Suuri ongelma oli myös se, ettei riittävää dataa ollut edes saatavilla ennen internetin kehittymistä. Nämä ongelmat ovat nyt poistuneet, sillä kehittyneet neuroverkot ovat 2000-luvulla mahdollistaneet niin kutsutun syväoppimisen (deep learning) erilaisten algoritmien kautta.

Syväoppiminen on menetelmä, jossa käytetään valtavia tietomääriä ja opetetaan tietokoneelle esimerkiksi pikseli pikseliltä, mikä on koira. Ohjelmalle syötetään kuvia erilaisista koirista ja kun riittävä määrä dataa on saatu syötettyä, se ymmärtää, että tietyt pikselit muodostavat koiran huolimatta erilaisista koiraroduista.

Kuulostaa helpolta, mutta ei siltikään ole ongelmatonta. Ensinnäkin dataa tarvitaan valtava määrä, sillä mitä vähemmän sitä on, sitä heikommin kone tunnistaa objektin koiraksi. Ohjelmalle on myös opetettava, mitkä kuvassa näkyvät asiat eivät ole koiraa, esimerkiksi sitä taluttava ihminen. Ja miten tämä liittyy kuljetusalaan? Jotta pääsisimme aidosti itseohjautuvaan liikenteeseen, tulee näiden linja- tai kuorma-autojen ja muiden kulkuneuvojen olla riittävän älykkäitä, jotta ne ymmärtävät jokaisessa esille tulevassa tilanteessa, mitä edessä on.

Pottergate

Tänä päivänä tämä ei vielä toimi. Klassinen esimerkki tästä on vuoden 2017 onnettomuus, missä Teslan kuljettajan kerrotaan katsoneen Harry Potter -filmiä kun auto törmäsi moottoritiellä kaatuneeseen rekkaan sillä seurauksella, että kuljettaja menetti henkensä. Tesla ei ollut osannut lukea rekan katon valkoista väriä esteeksi tiellä, sillä sen ohjelmistossa moottoritiellä ei ollut esteitä eikä se tunnistanut kattoa autoksi.

Tapausta kutsutaan Pottergateksi, ja se on pakottanut ohjelmien suunnittelijat miettimään uudelleen hermoverkkojen toimintaa. On laskettu, että noin 95-prosenttisesti ne toimivat, mutta nämä puuttuvat viisi prosenttia voivat olla ihmisen kannalta kriittisiä pettäessään, kuten Teslan tapauksessa.