Kjører du en nyere Tesla rundt på norske veier, er det stor sannsynlighet for at produsenten i USA har tilgang til alt kameraene på bilen ser, og alt du gjør med ratt og pedaler.
Tesla Norge opplyser at deres kunder blir spurt om de vil hjelpe til med å gjøre bilene bedre, og at det er helt frivillig å være med.
– De aller fleste takker ja til å dele data. Vi er tydelige på hvordan denne informasjonen brukes, og at vi hverken kobler disse dataene til bestemte biler, eller har mulighet til å søke etter bilder eller videoklipp fra en bestemt bil, opplyser kommunikasjonssjef i Tesla Norge, Even Sandvold Roland.
- Les mer om elbiler:
Imiterer hjernen
Informasjonen bruker Tesla til å trene det som er et kunstig nevralt nettverk.
– Et slikt nettverk er en matematisk modell som er inspirert av hvordan nevronene i hjernen fungerer og er koblet sammen, forklarer sjefen for forskning på kunstig intelligens i Telenor, Astrid Undheim.
Nettverket kan trenes ved å blant annet vise det mange bilder, og så fortelle det hva bildene viser. Nettverket vil da bli flinkere og flinkere til identifisere hva kameraene i bilen ser.
Ved å for eksempel bli vist flere tusen bilder av forskjellige sykler under forskjellige lysforhold, vil nettverket til slutt bli så godt at det aldri forveksler en sykkel med noe annet.
Treningen foregår sentralt i hovedkvarteret i California med kraftige datamaskiner. Resultatet er stadige oppgraderinger som automatisk blir installert i kundenes biler.
Følger med på alt
Det nevrale nettverket er kjernen i bilens autopilot, og er alltid aktivt selv om bilen blir styrt manuelt av et menneske.
Det som skjer er at Tesla overvåker hvordan menneskene kjører, og så sammenligner de med hvordan autopiloten ville ha styrt bilen dersom den hadde hatt kontrollen. På den måten kan de blant annet luke ut «feller» i systemet. Det vi si situasjoner der automatikken ville ha handlet feil. Dette kan også få bilen til å kjøre mer som et menneske.
– Det er nesten litt nifst å se på. Bilen oppfører seg som om et menneske hadde kontrollen, sa tesla-sjef Elon Musk under en presentasjon 22. april.
Når mennesket tar over
Tesla studerer også situasjoner der bilen er på autopilot, men at sjåføren manuelt overtar kontrollen over bilen.
Undheim har selv en Tesla, og har sett konkrete eksempler på effekten av slike korrigeringer.
– Før hadde bilen det med å legge seg mot midten av veien dersom det kom en trailer imot når det var mørkt, fordi midtdeler på veien ble så kraftig opplyst av vogntoget. Det er opplagt ikke det et menneske ville ha gjort, og førte til at sjåføren korrigerte. Etter en oppgradering virket det som at nettverket hadde lært dette og kjørte korrekt, sier Undheim.
I tillegg kan sjåførene selv melde fra til Tesla dersom ikke alt fungerer som det skal. Bilføreren kan åpne mikrofonen i bilen og si «bug report». Hendelsen kan da bli studert.
Fra Norge
Tesla samler inn data fra biler i alle markeder der de er til stede. Norge har verdens suverent største andel tesla-biler på veien i forhold til folketall. Omtrent hver 15. Tesla i verden ruller på norske veier. Det betyr at Norge er overrepresentert i dataene som kommer til hovedkvarteret i California.
Det igjen betyr at bilene kan bli ekstra flinke til å kjøre på norske veier og under typiske norske trafikkforhold.
– Det er riktig at datamengden fra norske eiere bidrar til at Autopilot fungerer bedre, men det er ikke den eneste faktoren som påvirker hvor bra Autopilot fungerer, forklarer Roland.
Ikke mye data
Tesla samler ikke inn alt det bilen gjør og ser. Det hadde gitt dem mye mer data enn det selskapet trenger, opplyste sjefen for kunstig intelligens i Tesla Andrej Karpathy under den samme presentasjonen.
Det Tesla er ute etter, er det unormale. De ønsker at autopiloten minst skal kunne takle alt det en menneskelig sjåfør greier å takle. Karpathy brukte sykler montert på biler som eksempel. Autopiloten identifiserte det som to forskjellige kjøretøyer.
– Vi sendte ut beskjed til «flåten», det vil si bilene der ute, om at de skulle sende oss bilder av sykler montert på bil. Vi fikk inn en mengde bilder vi brukte til å trene autopiloten, forteller Karpathy.
Et annet eksempel var gjenstander på veien. En tom plastpose kan en bil ignorere, men en stein kan være et problem. Ved å trene autopiloten med tusenvis av plastposer og steiner som bilene har fanget opp, så lærer den å se forskjell.
Klar nå
Elon Musk sa under presentasjonen at bilene vil være i stand til å kjøre helt selv i løpet av dette året. Han poengterte at dette vil være såkalte nivå fem autonome systemer. Det betyr at et menneske ikke behøver å følge med på hva bilen gjør.
– Om to år vil vi begynne å produsere biler uten ratt og pedaler, sa Musk.
Undheim tror at Tesla ikke er så langt unna å få til helt selvkjørende biler, men at lovverket, og kanskje folks holdninger til slike autonome systemer, vil henge etter.
- Les mer:
Bedre enn mennesker
– Det er lavere toleranse for at maskiner gjør feil, enn at mennesker gjør feil. Personlig tenker jeg at vi må akseptere at også selvkjørende biler gjør feil, og så må vi kreve at de gjør signifikant færre feil enn mennesker, sier Undheim.
Elon Musk mener dette veldig raskt vil være virkeligheten. Tesla får inn så mye data fra bilene, at treningen av det nevrale nettverket går fort.
– I løpet av i år, senest neste år, vil autopiloten være så god at det å ha et menneske bak rattet med mulighet til å ta over kontrollen, vil redusere sikkerheten, sa Musk under en samtale med Lex Fridman fra MIT.