Zacznijmy od konkretów: sterowane przez komputer Audi TTS przejechało okrążenie na torze Thunderhill Raceway Park w czasie krótszym o 0,4 sekundy niż udało się to Davidowi Voddenowi – CEO toru. Vodden jest rajdowcem-amatorem, do tego nie należy do najmłodszych, więc sukces komputera zaprogramowanego przez inżynierów ze Stanforda nie jest zbyt spektakularny.
Ale i tak chodziło o coś zupełnie innego.
Zespół ze Stanforda od jakiegoś czasu badał zachowanie kierowców rajdowych na torach wyścigowych. Między innymi, monitorowano ich aktywność mózgu podczas najtrudniejszych momentów na trasie. Co się okazało? Kierowcy, podczas szczególnie trudnych zakrętów, kontrolowanych poślizgów przy ponad 100km/h i innych manewrów, których raczej nie powtórzy przeciętny Kowalski polegali na swoim instynkcie i pamięci mięśniowej, bez głębszego zastanawiania się nad sytuacją. Grupa inżynierów ze Stanforda była w stanie przeanalizować ich techniki jazdy do tego stopnia, że doszukali się w nich kilku matematycznych prawidłowości, które rzecz jasna zaimplementowali w swoim “autonomicznym rajdowcu”. Odpowiednik wyścigów Nascar dla autonomicznych samochodów raczej z tego nie powstanie (prędzej, czy później, komputerowe rajdówki jeździłyby po prostu zbyt dobrze, żeby ktokolwiek chciał to oglądać), ale zachowania, triki i sposoby radzenia sobie w trudnych sytuacjach na torze wyścigowym mogą przydać się podczas nauki autonomicznych samochodów reagowania na niebezpieczne sytuacje drogowe, z którymi mogą się zetknąć w drodze ze swoim właścicielem do jego miejsca pracy.
Prędzej, czy później będziemy musieli pogodzić się z faktem, że autonomiczne samochody są po prostu lepszymi kierowcami niż 99% z nas. A do tego nie będą na siebie trąbić oraz będą w stanie porozumieć się między sobą bez opuszczania szyb o wiele lepiej, niż ludzie.
