Mala razbibriga kategorizacije prometnog sustava prema različitim tipovima inteligencije.

Europska unija ima definiciju inteligentnih transportnih sustava u Direktivi 2010/40/EU od 7. srpnja 2010. godine: Inteligentni prometni sustavi (ITS) su napredne aplikacije koje, unatoč tome što ne utjelovljuju inteligenciju kao takvu, imaju za cilj pružati inovativne usluge u vezi s različitim vrstama prijevoza i upravljanjem prometom, omogućiti bolju obaviještenost različitih korisnika te sigurnije, usklađenije i „pametnije” korištenje prometnih mreža.
Usvojeni Akt o umjetnoj inteligenciji u Europskom parlamentu u hrvatskom prijevodu umjetnu inteligenciju definira (članak 3): ‘UI sustav’ znači strojni sustav dizajniran za rad s promjenjivim razinama autonomije i koji nakon uvođenja može pokazati prilagodljivost te koji, za eksplicitne ili implicitne ciljeve, iz ulaznih vrijednosti koje prima, zaključuje kako generirati izlazne vrijednosti kao što su predviđanja, sadržaj, preporuke ili odluke koji mogu utjecati na fizička ili virtualna okruženja.

Kada ove definicije stavimo u neki grafički-funkcionalni odnos, možemo pojmiti što bi i što će umjetna inteligencija raditi u prometu. Navest ću samo jedan primjer, jednu funkcionalnu svezu. Umjetna inteligencija će:

• djelovati u zadanom okruženju: jedan/više objekata, manji/veći dio prometne mreže, …,
• reagirati temeljem prikupljenih inputa,
• pružiti output u obliku predviđanja i odluke (akcije) glede upravljanja prometom,
• eksplicitno se prilagoditi parametrima stanja prometne mreže,
• djelovati prema unaprijed određenoj autonomiji; za neke odluke samostalno, a za neke temeljem odluke čovjeka,

što je ekvivalent zadaće ITS-a u pogledu pametnog, sigurnog i usklađenog upravljanja prometnom mrežom. Ovaj primjer pokazuje već dugo prisutnu i najpoznatiju ultimativnu prednost računala u odnosu na čovjeka – brzinu računanja.

Tema ide korak dalje i postavlja pitanje gdje je ITS, odnosno promet općenito u odnosu na inteligenciju u esencijalnom smislu, u odnosu na ljudsko poimanje inteligencije? Gdje je u odnosu na normirane postulate umjetne inteligencije? Kako se u sve to uklapa poznata Einsteinova misao da pravi znak inteligencije nije znanje, nego mašta?
Postoje različite nomenklature inteligencije, odlučio sam se za najbrojniju od 12 tipova, prema psihologu Howardu Gardneru iz 1983. godine:

Meni se, kao laiku, ova podjela čini logičnom i humanom (čovječnom). Svi smo za (po)nešto rođeni, neki za više stvari, mi prosječni za poneke, a „stručnjaci“ za sve. Više ili manje smo (ne)sposobni: računati, čitati i pisati, pronaći željenu adresu, čuvati se vatre, uživati u glazbi ili sviranju, (ras)poznati stanje osobe pored sebe, shvatiti da se (ne) osjećamo dobro, prepoznati drugu ili manje-više kontrolirati vlastitu emociju, (donekle) shvatiti odnose ljudi oko sebe, prepoznati aktualni datum i vrijeme, napraviti nešto (bes)korisno na poslu/kod kuće, surađivati (ne)voljno s drugima.
Iako smo tek na početku, razvoj umjetne inteligencije već nas prisiljava na razmišljanja o restrikcijama zbog potencijalnih opasnosti, pisati što neki prometni sustav (ne) može s motrišta općeg poimanja inteligencije izgleda pomalo demode, ali jedna takva „školska zadaća“ može pomoći svima nama da za trenutak zastanemo i pogledamo što nam zaista (ne) treba u promišljanju nekog današnjeg/budućeg prometnog rješenja. Kao inženjer imam (dosta) skromne poglede u kibernetičkim pitanjima. Prometne probleme i rješenja još uvijek gledam kao ITS, odnosno kao IKT (informatičko komunikacijsku tehnologiju), a ne, kao što bi trebao (i morao), kao sustav koji ima izuzetni velik pozitivan/negativan društveni utjecaj. Gledajući ovih 12 tipova inteligencije, promet je prisutan u mnogim atributima, a dosta tih atributa možemo povezati s različitim tipovima inteligencije.
ITS i logičko-matematička inteligencija su više-manje sinonimi i tu nemam više što dodati.
Lingvistička inteligencija je prisutna, primjerice, u sustavima informiranja putnika; u pasivnom obliku putem tipkovnice, a komunikacija putem glasa uz prepoznavanje jezika je već uobičajena aplikacija.
Većina prometnih sustava je, za sada, „nepokretna“ pa iz svog „naslonjača“ (poslužiteljske sobe) putem video tehnologije i ostalih senzora jako dobro prati svijet oko sebe – u mjeri u kojoj treba obaviti zadaću.
Prometna rješenja(ITS) su danas poznata po senzorima, od prepoznavanja objekata u vremenu i prostoru do kakvoće zraka i buke; možemo zaključiti da promet ima već dobru kinestetičku inteligenciju.
Glazbenu inteligenciju promet još nije trebao. Buka se izuzima kao glazba.
Promet (ITS) nešto manje (premalo) surađuje s pojedincima, većinom prima naredbe i nudi neke (predefinirane) odgovore/scenarije, ali mogao bi ili već i danas (jako dobro) surađuje s drugim prometnim sustavima ili s komponentama unutar svoga sustava. Potpuno autonomna vozila najbolje opisuju i, bolje rečeno, ispunjavaju ovu razinu inteligencije.
Kako osobno poimam opisane odnose mogućnosti današnjeg prometa (sredina 2024. godine) i ljudi u paradigmi inteligencije pokazuje sljedeća slika.

Naravno, ovo je osoban (vrlo pristran) pogled. Svi smo pod dojmom (ne)skorog dolaska autonomnih (samoupravljivih) vozila pa je cijeli (svjetski) promet posljednjih godina, htjeli-ne htjeli, postao opet autocentrična priča, čak i u prometno vrlo dobro uređenim područjima.

Već sam, glede toga, u jednoj prijašnjoj temi argumentirao da naše današnje razumno (i sebično) poimanje prometa bitno odudara od buduće uređene koncepcije prometnog sustava kada će prevladati autonomna vozila (prometala) svih oblika i namjena.

Autonomna prometala kretat će se system optimum itinererima. Ako će se kretati user equilibrium itinererima, kao današnji promet, onda cijela koncepcija budućeg inteligentnog (autonomnog) prometa nema nikakvog smisla. Koliko smo mi, ljudi, spremni voziti se autonomnim vozilima po itinererima koji su „nama neprihvatljivi“, to su pitanja na koja će umjetna inteligencija kroz „nematematičke“ tipove inteligencije (interpersonalna, emocionalna, egzistencijalna, suradnička) morati dati odgovor. Bez tog odgovora prometni sustav ostat će na današnjoj, neželjenoj, user equilibrium razini.

Zato je važno promišljati i uključiti (programirati, simulirati, projektirati/dizajnirati) i druge tipove inteligencije u buduća rješenja prometa, za kojeg promišljamo da će biti (puno): brži, sigurniji, jeftiniji, uravnoteženiji, manje invazivan.