Previziunile erau greșite: mașinile cu autovehicule au un drum lung

Cu câțiva ani în urmă, mașinile cu autovehicule păreau aproape gata să preia drumurile.

"Din 2020, veți fi un șofer permanent din spate", a spus The Guardian în 2015. Vehiculele complet autonome vor "conduce din punctul A în punctul B și vor întâlni întreaga gamă de scenarii rutiere fără a fi nevoie de nicio interacțiune din partea conducătorului de afaceri. Insider a scris în 2016.

Este clar acum că multe dintre aceste estimări au fost excluse; uită-te la problemele pe care Uber le avea în Arizona. Mașinile fără șoferi vor face cu siguranță drumurile noastre în siguranță, dar îndepărtarea oamenilor din spatele volanului este o piuliță grea de crăpat. Înainte de a ajunge la o utopie fără șofer, fără accident, la care visam de zeci de ani, trebuie să depășim mai multe obstacole și nu sunt toate tehnice.

Navigarea în medii deschise

Mașinile autonome trebuie să navigheze în medii imprevizibile și variate.

"Cred că importantul lucru când ne gândim la mașini este ceea ce este nevoie pentru ca acele lucruri să se auto-conducă. Acesta este locul în care limbajul autonomiei ne pune într-adevăr probleme, deoarece autonomia se aplică doar într-un anumit sistem", a spus Jack Stilgoe, om de știință socială la University College London și lider al proiectului Driverless Futures.

Alte segmente ale industriei transporturilor, inclusiv trenurile și avioanele, au implementat deja autonomia la niveluri mai mari de succes decât mașinile, a spus el.

"Un pilot automat de avion funcționează doar pentru că spațiul aerian este un mediu puternic controlat. Dacă vă plasați balonul cu aer cald pe calea unui 747, va pluta direct prin voi și va fi foarte clar a cărui vina va fi", A subliniat Stilgoe. "La fel și cu trenurile. A fi fără șofer are sens doar pentru că este foarte clar că sistemul este unul închis."

În schimb, mașinile funcționează pe drumuri, care sunt sisteme extrem de complexe și deschise - mult mai puțin previzibile decât căile ferate unde trenurile au piste exclusive care sunt în afara limitelor pentru mașini, animale și pietoni. O mașină cu autovehicul trebuie să își găsească drumul pe străzile aglomerate, să reacționeze la indicatoarele rutiere, să facă față altor traficuri la intersecții și să conducă în diferite condiții în care marcajele ar putea să nu fie clare. Trebuie să învețe să navigheze în jurul obstacolelor, să reacționeze la mișcările de la alte mașini și șoferi și, cel mai important, să evite alergarea în pietoni. Toate acestea îngreunează munca de a crea mașini sigure cu autovehicule.

"Întotdeauna vor exista lucruri care ne surprind", a spus Stilgoe.

Oferirea ochilor și creierului mașinilor

Una dintre principalele tehnologii care au ajutat la propulsarea tehnologiei auto care conduce auto este învățarea profundă, un subset de inteligență artificială care creează modele comportamentale bazate pe exemple. Algoritmii de învățare profundă examinează fluxurile video de la camerele instalate în jurul autovehiculului pentru a găsi dimensiunile drumului, pentru a citi indicatoare și pentru a detecta obstacole, mașini și pietoni.

Anthony Levandowski, inginerul care s-a aflat în centrul unui proces între Waymo și Uber, a postat recent un videoclip și detalii despre performanța unei tehnologii cu autovehicul care a condus 3.100 de mile, de la Golden Gate Bridge din San Francisco până la Podul George Washington din New York, fără a preda vreodată controlul unui șofer uman și folosind doar camere video și rețele neuronale.

Deși conducerea pe autostrăzi interstatale este considerabil mai ușoară decât navigarea în mediile urbane, realizarea lui Levandowski este notabilă. Pronto.ai, noua sa lansare, intenționează să pună la dispoziția tehnologiei semicamioanele comerciale, care își petrec cea mai mare parte a timpului pe autostrăzi.

Dar, în timp ce rețelele neuronale bine pregătite pot depăși oamenii la detectarea obiectelor, ele pot totuși să eșueze în moduri iraționale și periculoase - mai ales fatalul accidentului Tesla Model S din 2016 și accidentul Model X din 2018. Alte studii arată că algoritmii de viziune pe calculator ai vehiculelor cu autovehicul pot fi ușor păcăliți când văd obiecte cunoscute în poziții incomode.

Pentru a fi corecte, tehnologiile de autovehicule au prevenit accidentele în mai multe cazuri, dar aceste cazuri fac rareori titluri.

Complementarea rețelelor neuronale

Pentru a acoperi limitele rețelelor neuronale, unele companii și-au echipat mașinile cu Lidar, dispozitivele rotative văzute adesea în vârful mașinilor cu autovehicul. Dispozitivele Lidar emit numeroase raze de lumină invizibile în direcții diferite și creează hărți 3D detaliate ale zonei care înconjoară mașina, măsurând timpul necesar pentru ca aceste raze să reflecte un obiect și să se întoarcă.

Lidar poate detecta obiecte și obstacole care ar putea lipsi algoritmii de clasificare a imaginilor. De asemenea, poate permite mașinilor să se vadă în întuneric și este mai detaliat și precis decât radarul, care este mai potrivit pentru detectarea obiectelor în mișcare.

Majoritatea companiilor cu programe auto care conduc autovehicule folosesc Lidar, inclusiv Waymo și Uber. Dar tehnologia este încă nașteră. Pentru unul, dispozitivele Lidar nu sunt grozave cu găuri sau vreme neplăcută.

Lidar este, de asemenea, foarte scump; conform diferitelor estimări, se poate adăuga până la 85.000 USD la prețul unei mașini. Costurile anuale ar putea fi mult la nord de 100.000 USD, potrivit unui sondaj realizat de Axios. Cumpărătorul mediu de mașini probabil nu își poate permite acest lucru, dar gigantii tehnologici care intenționează să implementeze servicii de auto-conducere de taxi pot.

"Există câteva persoane care încearcă să dezvolte suplimente cu costuri reduse, dar se pare că beneficiile sunt cele mai clare atunci când mașinile sunt partajate și operate în orașe", a spus Stilgoe. "Acest lucru ar putea fi un lucru bun pentru persoanele care în prezent nu au o mașină sau un lucru rău pentru oamenii din oraș, care poate nu au un serviciu în apropiere."

Stilgoe avertizează că există pericolul ca orașele să folosească promisiunea flotelor care se auto-conducă ca motiv pentru a amâna investițiile în transportul public. Cel puțin două localități americane investeau câteva sute de mii de dolari în servicii de transfer cu autovehicule, a constatat cercetarea Axios.

Nevoia de conectivitate și infrastructură

Șoferii umani fac mult mai mult decât își observă mediile. Comunică între ei. Ei fac contactul vizual, se unduiesc și dau din cap unul pe celălalt și încep să se deplaseze încet într-o direcție pentru a le face intențiile clare celorlalți șoferi. Acestea sunt funcții pe care tehnologiile actuale de auto-conducere le îndeplinesc foarte slab, chiar dacă.

Dincolo de cartografierea mediilor lor și de detectarea obiectelor, mașinile cu autovehicule au, de asemenea, nevoie de o metodă pentru a comunica între ele și mediile lor. Într-un eseu pentru Harvard Business Review , academicienii de la Universitatea din Edinburgh Business School au sugerat mai multe soluții, inclusiv implementarea de senzori inteligenti în mașini și infrastructură.

"Gândiți-vă la emițătorii radio care înlocuiesc semafoarele, rețelele de date mobile și wireless de mare capacitate care gestionează atât comunicații între vehicule și vehicule cu infrastructură, cât și unități rutiere care oferă date în timp real despre condiții meteorologice, trafic și alte condiții", au scris academicienii.

Tehnologiile actuale de autovehicule încearcă să adapteze calculatoarele la infrastructura concepută pentru oameni, cum ar fi semafoare, semne rutiere, semne rutiere ș.a. Algoritmii de învățare a mașinilor au nevoie de ore de pregătire și de cantități uriașe de date pentru a putea reproduce funcțiile cele mai de bază ale sistemului de viziune umană, cum ar fi detectarea altor mașini sau citirea indicatoarelor rutiere din diferite unghiuri și în diferite condiții de iluminare și vreme.

Îmbunătățirea mașinilor și a drumurilor cu senzori inteligenți va face mult mai ușor comunicarea și gestionarea autovehiculelor în condiții de drum diferite - o abordare care devine din ce în ce mai viabilă pe măsură ce costurile procesoarelor scad și tehnologii precum 5G fac posibilă conectivitatea omniprezentă și mai accesibilă.

Separarea mașinilor cu autovehicule

Adăugarea de senzori inteligenți la 4 milioane de kilometri ai drumului american este o sarcină grea, dacă nu chiar imposibilă. Este unul dintre motivele pentru care firmele auto care conduc auto preferă să se concentreze pe a face mașinile mai inteligente decât pe mediu.

"Scenariul cel mai probabil pe termen scurt pe care îl vom vedea sunt diferite forme de segregare spațială: mașinile cu autovehicule vor funcționa în anumite zone, iar nu în altele. Deja vedem acest lucru, deoarece testele timpurii ale tehnologiei se desfășoară în mod desemnat. zone de testare sau în medii relativ simple, cu vreme potrivită ", au sugerat academicienii din Edinburgh în eseul lor.

Între timp, ei au sugerat: „S-ar putea să vedem, de asemenea, benzi sau zone dedicate pentru autovehiculele, atât pentru a le oferi un mediu mai structurat, cât timp tehnologia este rafinată și pentru a-i proteja pe ceilalți participanți la trafic de limitările lor”.

Alți experți au făcut sugestii similare. În august, cercetătorul AI și cofondatorul Google Brain Andrew Ng a sugerat că, pentru a rezolva problemele de siguranță ale autovehiculului, ar trebui să schimbăm comportamentul pietonilor și al altor utilizatori care împărtășesc drumurile cu aceștia. „Dacă te uiți la apariția căilor ferate, în mare parte, oamenii au învățat să nu stea în fața unui tren pe șine”, a spus Ng.

Sugestia lui Ng ar contribui cu siguranță la reducerea riscurilor de siguranță ale autovehiculelor în timp ce tehnologia se dezvoltă, dar nu se potrivește bine cu alți experți AI, inclusiv pionierul în robotică Rodney Brooks. "Marea promisiune a autovehiculelor auto-a condus a fost că vor elimina decesele din trafic. Acum se spune că vor elimina decesele în trafic atât timp cât toți oamenii sunt instruiți să își schimbe comportamentul?" Brooks a scris într-o postare pe blog.

• Călătorind în jurul Miami în autovehiculele de testare cu autovehiculul Ford Călătoriți în jurul Miami în mașinile de testare cu autovehicule Ford
• CTO-ul Ford pe scutere, AI și aducerea mașinilor autonome la Miami CTO Ford pe scutere, AI și transportarea mașinilor autonome la Miami
• În autoturismele autovehiculului Lyft, încet și constant câștigă cursa În mașinile cu autovehicule Lyft, încet și constant câștigă cursa

Profesorul universitar din New York, Gary Marcus, un critic vocal al exagerarii realizărilor învățării profunde, descrie propunerea lui Ng drept „redefinirea obiectivelor pentru a face munca mai ușoară”.

Dar Stilgoe crede că putem trage lecții importante din istorie. "Când mașinile au ajuns pentru prima dată în orașele americane la începutul secolului XX, pietonilor li sa spus să iasă din drum pentru a face drumurile în siguranță. Jaywalking a fost inventat ca un delict, iar drumurile au fost concepute pentru a favoriza mașinile", a spus Stilgoe.

Stilgoe consideră că, dacă suntem serioși cu privire la avantajele automobilelor care conduc cu autovehicule, vom vedea că același lucru se va întâmpla din nou. De exemplu, companiile auto pot începe să facă lobby în orașe pentru a-și moderniza infrastructurile și pentru a-i învăța pe pietoni cum să se comporte în jurul mașinilor care conduc cu autovehicule. „Pentru ca autovehiculele să funcționeze așa cum a fost promis, sistemul în care operează va trebui controlat”, a spus Stilgoe.

Obstacole în josul drumului

În ciuda luptelor sale, industria auto auto conduce în ritm constant, iar drumurile noastre vor deveni mai sigure.

Dar rămân întrebări și provocări. De exemplu, cine va fi ținut cont atunci când se va întâmpla un accident de mașină? "Este destul de ușor să spunem că, într-un sistem complet de auto-conducere, compania ar trebui să fie responsabilă în aproape toate circumstanțele. Lucrurile devin mai dificile atunci când oamenii și computerele împărtășesc conducerea în diferite momente", a spus Stilgoe.

De asemenea, cum ar trebui să se decidă o mașină auto-condusă atunci când se află într-o situație în care pierderea vieții umane este inevitabilă? Aceasta este cunoscută sub denumirea de „problema căruciorului” și ar putea fi ipotetică, dar arată că mașinile cu autovehicule vor trebui proiectate pentru a lua decizii în situații în care regulile nu sunt clare.

"Există adevărate dileme etice în proiectarea acestor sisteme", a spus Stilgoe. „Mașinile cu autovehicul nu vor fi omnisciente”.