Ví dụ, chúng ta biến vấn đề giao thông thành một vấn đề liên quan đến sự
dự đoán. Những chiếc xe tự động hoá đã tồn tại trong môi trường có kiểm
soát hơn hai thập kỷ nay. Tuy nhiên, chúng chỉ được sử dụng ở những nơi
có sơ đồ hoạt động cụ thể như nhà máy và kho hàng. Những sơ đồ tầng lầu
có nghĩa là các kỹ sư có thể thiết kế robot để vận dụng nguyên lý logic
“nếu-thì” đơn giản: nếu một người bước tới trước xe thì nó sẽ tự dừng lại.
Nếu phần ngăn còn trống thì di chuyển qua chỗ khác. Tuy nhiên, không ai
có thể sử dụng những phương tiện này trên đường phố bình thường. Có quá
nhiều lo ngại có thể xảy đến – có rất nhiều “nếu” để có thể mã hoá.
Những chiếc xe tự động hoá không thể hoạt động ở ngoài môi trường có
khả năng dự đoán cao và mang tính kiểm soát như vậy – cho tới khi các kỹ
sư bắt đầu coi sự điều hướng như một vấn đề liên quan đến sự dự đoán.
Thay vì nói với máy móc phải làm những gì trong từng trường hợp, các kỹ
sư nhận ra rằng họ có thể tập trung vào từng vấn đề liên quan đến sự dự
đoán: “Con người sẽ làm gì trong trường hợp đó?” Hiện giờ, các công ty
đang đầu tư hàng tỷ đô la vào việc đào tạo máy móc lái xe tự động trong
môi trường không kiểm soát, ngay cả trên đường phố và đường cao tốc.
Hãy thử tưởng tượng một chiếc máy AI ngồi trong xe cùng với tài xế là con
người. Con người có thể lái xe hàng triệu dặm, nhận dữ liệu về môi trường
thông qua mắt và tai của họ, xử lý dữ liệu bằng não bộ và rồi phản ứng lại
với những dữ liệu: lái thẳng hay quẹo xe, phanh xe hay tăng tốc. Các kỹ sư
sẽ cho AI đôi mắt và tai bằng cách trang bị cho xe những máy cảm biến (ví
dụ như máy ảnh, ra-đa, la-de). Như vậy, AI có thể quan sát dữ liệu khi con
người lái xe và đồng thời quan sát hành động của con người. Khi một dữ
liệu cụ thể về yếu tố môi trường xuất hiện, con người sẽ rẽ phải, phanh, hay
tăng tốc? AI càng quan sát con người nhiều, nó sẽ càng dự đoán hành động
cụ thể mà người lái xe sẽ làm tốt hơn khi bị một yếu tố môi trường tác
động. AI sẽ học cách lái xe thông qua việc dự đoán người lái xe sẽ làm gì
trong những điều kiện cụ thể trên đường.
