Při jízdě autonomního vozu se mnoha účastníkům silničního provozu může zdát, že kroky, které autonomní vozidlo uskuteční, nejsou příliš logické a k takovému rozhodnutí by se odhodlal málo který lidský řidič. Mnoho lidí tak může zastávat názor, že automatizovanému řízení chybí přirozený logický lidský instinkt a ostatní účastníci provozu nebo pasažéři vozidla vlastně ani nevím, proč se k takovému úkonu autonomní vozidlo uchýlilo. Britský start up Wayve, který se se v poslední době snaží zaměřovat zejména na autonomní řízení poslední míle, před nedávnem představil nový model umělé inteligence Lingo-1, který pasažérům své jízdní kroky popisuje a snažím se ji představit důvody svých jízdních rozhodnutí. Funkční systém označovaný jako VLAM, který je zkratkou pohled – komunikace – akce, by měl být obrovským pokrokem v samostatném hlubokém strojovém učení a celkovém pochopení technologie řízení umělé inteligence. Tento funkční systém, který je založen na principu umělé inteligence hlubokého učení end – to – end, je velmi často označován jako nepřehledný a nejasný a to zejména z toho důvodu, že není příliš jasné, proč se daná umělá inteligence v dané dopravní situaci zachová, tak jak se zachová. Novým přístupem se však společnost Wayve snaží lépe představit důvody jednotlivých kroků umělé inteligence a zároveň zvětšit bezpečnost automatizovaného řízení.

Model Lingo-1, jak byl tento typ umělé inteligence nazván, byl trénován a testován na základě skutečných dat, které mu byly poskytnuty od reálných lidských řidičů, jenž během jízd svá jednotlivá jízdní rozhodnutí komentovali. Tím tak docházelo nejen k nahrávání hlasů, které byly následně poskytnuty pro využití umělé inteligence, ale i k jejímu samotnému trénování. Lingo-1může také dále přímo odpovídat na otázky, které mu pasažér položí a otázka se týká některého z naučených jízdních scénářů.  Touto funkcí je opět samotná umělá inteligence trénována na přímou komunikaci s lidským hlasem. Společnost Wayve tím také získává zpětnou vazbu, díky které může pokračovat v dalším vývoji a trénování umělé inteligence. Zároveň tato běžná řeč nabízí větší potenciál pro bezpečnější autonomní řízení. Výkon Lingo-1 v rámci řešení jednotlivých dopravních situací, ve srovnání s výkonem lidského řidiče v obdobných dopravních, byl hodnocen na 60 %. Výkon byl hodnocen na základě odpovědí na jednotlivé otázky, obhajoby dílčích řídících kroků, vnímání okolí a rychlosti uvažování. Do konce kalendářního roku 2023, se očekává nárůst výkonu o minimálně dalších 20 %. To tedy znamená, že umělé inteligenci Wayve již bude chybět pouze 20 % na to, aby byla schopná řídit jako průměrný lidský řidič.

Wayve je na britském trhu s autonomní mobilitou mimořádně aktivní a snaží se co nejvíce prosazovat i v zahraničí. Mimo jejich nedávné zahájení spolupráce na vytvoření metodologie týkající se zapojení umělé inteligence do autonomního řízení, se již několikátým měsícem zaměřují také na autonomní rozvoz potravin na poslední míli s potravinovým řetězcem ASDA. Tím je do nepřímého kontaktu s autonomním řízením zapojeno přibližně 170 000 obyvatel Londýna, kde jsou tyto služby poskytovány. Při plném zapojení Lingo-1 tak může tímto procesem dojít k rychlejšímu komerčnímu nasazení autonomních vozidel nejen na britské komunikace. Pokud vozidla budou schopna sami svým pasažérům přednést důvody jejich kroků v přirozeném jazyce, dojde k nárůstu důvěry v automatizované řízení a tím i k širšímu přijetí.