Predviđanja su bila pogrešna: automobili koji voze samostalno moraju imati dug put

Prije nekoliko godina, samovozeći automobili izgledali su gotovo spremni preuzeti puteve.

"Od 2020. godine bit ćete stalni vozač stražnjih sjedala, " rekao je Guardian u 2015. Potpuno autonomna vozila "vozit će se od točke A do točke B i naići na čitav niz scenarija na putu bez potrebe za bilo kakvom interakcijom s vozačem. Insider je napisao 2016. godine.

Jasno je sada da su mnoge od tih procjena bile precrpljene; samo pogledajte nevolje koje je Uber imao u Arizoni. Automobili bez vozača zasigurno će učiniti naše ceste sigurnijima, ali uklanjanje ljudi iza upravljača čvrst je orah. Prije nego što stignemo do utopije bez nesreće bez vozača o kojoj smo sanjali desetljećima, moramo prevladati nekoliko prepreka, a one nisu sve tehničke.

Kretanje otvorenim okruženjima

Autonomni automobili moraju se kretati u nepredvidivim i raznolikim okruženjima.

"Mislim da je važno kad razmišljamo o automobilima ono što je potrebno da te stvari budu samostalne vožnje. Ovdje se autonomija dovodi u probleme jer se autonomija primjenjuje samo u određenom sustavu", rekao je Jack Stilgoe, društveni znanstvenik na University College London i voditelj projekta Driverless Futures.

Drugi segmenti prometne industrije, uključujući vlakove i avione, već su implementirali autonomiju na veće uspjehe od automobila, rekao je.

"Aviopilot aviona funkcionira samo zato što je zračni prostor visoko kontrolirano okruženje. Ako balonom na vrući zrak bacate na stazu 747, ona će se samo progurati ravno kroz vas, i bit će vrlo jasno čija će greška biti." - istaknuo je Stilgoe. "Isto je i s vlakovima. Biti bez vozača ima smisla samo zato što je vrlo jasno da je sustav zatvoren."

Nasuprot tome, automobili prometuju na cestama s vrlo složenim i otvorenim sustavima - mnogo manje predvidljivim od željeznica gdje vlakovi imaju ekskluzivne kolosijeke koji su izvan granica za automobile, životinje i pješake. Automobil koji se vozi mora pronaći svoj put punim ulicama, reagirati na prometne znakove, baviti se drugim prometom na raskrižjima i voziti u različitim uvjetima gdje oznake možda nisu jasne. Mora naučiti kretati se oko prepreka, reagirati na poteze drugih automobila i vozača, i što je najvažnije, izbjegavati trčanje u pješake. Sve to otežava posao stvaranja sigurnih automobila za samostalnu vožnju.

"Uvijek će postojati stvari koje nas iznenade", rekao je Stilgoe.

Davanje očiju i mozga automobilima

Jedna od glavnih tehnologija koja je pomogla poticanje tehnologije samovozećih automobila je duboko učenje, podskup umjetne inteligencije koji na primjerima stvara modele ponašanja. Algoritmi za duboko učenje preispituju video feed sa kamera postavljenih oko automobila koji samo voze kako bi pronašli dimenzije ceste, pročitali znakove i otkrili prepreke, automobile i pješake.

Anthony Levandowski, inženjer koji je bio u središtu tužbe između Waymoa i Ubera, nedavno je objavio video i detalje o performansama samovozeće vožnje koja je prešla 3.100 milja, od mosta Golden Gate iz San Francisca do mosta George Washington u New Yorku., bez da ikada predate kontrolu ljudskom vozaču i koristeći samo video kamere i neuronske mreže.

Iako je vožnja međudržavnim autocestama znatno lakša od kretanja u gradskim okruženjima, Levandowski je postigao značajna dostignuća. Pronto.ai, njegov novi startup, planira tehnologiju učiniti dostupnom komercijalnim poluprikolicama koji većinu svog vremena provode na autocestama.

No, iako dobro uvježbane neuronske mreže mogu nadmašiti ljude u otkrivanju objekata, one i dalje mogu propasti na neracionalni i opasni način - ponajviše kobne nesreće Tesla Model S 2016. i nesreće Model X 2018. Druga istraživanja pokazuju da se algoritmi računalnog vida vozila s vlastitim upravljanjem lako mogu zavarati kad vide poznate predmete u neugodnim položajima.

Da budemo pravedni, tehnologije samostalne vožnje spriječile su nesreće u nekoliko slučajeva, ali ti slučajevi rijetko donose naslove.

Dopunjavanje neuronskih mreža

Da bi zaobišle ​​granice neuronskih mreža, neke tvrtke su svoje automobile opremile Lidar-om, rotirajuće uređaje koji se često vide na vrhunskim automobilima. Lidar uređaji emitiraju brojne nevidljive zrake svjetlosti u različitim smjerovima i stvaraju detaljne 3D mape područja koje okružuju automobil mjereći vrijeme potrebno da se te zrake odraze od nekog objekta i vrate.

Lidar može otkriti predmete i prepreke koje algoritmi za razvrstavanje slika mogu propustiti. Također može omogućiti automobilima da vide u mraku, a detaljniji je i precizniji od radara, što je bolje za otkrivanje pokretnih objekata.

Većina tvrtki s programima za automatsku vožnju automobila koristi Lidar, uključujući Waymo i Uber. Ali tehnologija još uvijek postoji. Za jedan, Lidar uređaji nisu sjajni s rupama i vremenskim prilikama.

Lidar je također vrlo skup; Prema raznim procjenama, u cijenu automobila može se dodati i do 85.000 dolara. Godišnji troškovi mogli bi biti prilično sjeverni od 100.000 dolara, pokazalo je istraživanje Axiosa. Prosječni kupac automobila to vjerojatno ne može priuštiti, ali tehnološki divovi koji planiraju uvesti usluge taksi vožnje u vlastitoj vožnji to mogu.

"Malo je ljudi koji pokušavaju razviti jeftine dodatke, ali izgleda da su koristi najjasnije kada se automobili dijele i rade u gradovima", rekao je Stilgoe. "Ovo bi moglo biti dobra stvar za ljude koji trenutno nemaju automobil ili loše za ljude izvan grada koji možda nemaju servis u blizini."

Stilgoe upozorava da postoji opasnost da gradovi iskoriste obećanje o voznji voznih parkova kao razlog za odlaganje ulaganja u javni prijevoz. Najmanje dva američka lokaliteta ulagala su nekoliko stotina tisuća dolara u usluge automatskog prijevoza, pokazalo je istraživanje Axiosa.

Potreba za povezivanjem i infrastrukturom

Ljudski vozači čine puno više od promatranja svog okruženja. Oni međusobno komuniciraju. Oni uspostavljaju kontakt očima, maše i kimaju jedni drugima i počinju se polako kretati u smjeru kako bi svojim namjerama pojasnili ostale vozače. Ovo su funkcije koje suvremene tehnologije samopokretanja uopće rade vrlo loše.

Osim mapiranja njihovog okruženja i otkrivanja objekata, automobili koji voze samo-automobile također trebaju metodu za međusobno komuniciranje i njihovo okruženje. U eseju za Harvard Business Review , akademici sa Sveučilišta u Edinburgh Business School sugerirali su nekoliko rješenja, uključujući uvođenje pametnih senzora u automobile i infrastrukturu.

"Zamislite radio odašiljače koji zamjenjuju semafore, mobilne i bežične podatkovne mreže većeg kapaciteta koje upravljaju i komunikacijom od vozila do vozila i od vozila do infrastrukture i cestovnim jedinicama koje pružaju podatke u stvarnom vremenu o vremenu, prometu i drugim uvjetima." napisali su akademici.

Postojeće tehnologije za samostalnu vožnju pokušavaju prilagoditi računala infrastrukturi namijenjenoj ljudima, kao što su semafori, putokazi, putokazi i tako dalje. Algoritmi mašinskog učenja trebaju sate treninga i ogromne količine podataka da bi mogli ponoviti najosnovnije funkcije ljudskog vida, poput otkrivanja drugih automobila ili čitanja prometnih znakova iz različitih uglova i pod različitim svjetlima i vremenskim uvjetima.

Poboljšavanje automobila i puteva pametnim senzorima olakšat će komunikaciji i rješavanju različitih stanja na cesti osobnim automobilima - pristup koji postaje sve održiviji jer se troškovi procesora smanjuju, a tehnologije poput 5G čine sveprisutniju mogućnost povezivanja i pristupačniju.

Segregiranje osobnih automobila

Dodavanje pametnih senzora na 4 milijuna kilometara američkog puta je težak, ako ne i nemogući zadatak. To je jedan od razloga što se samoinicijativne automobilske tvrtke radije usredotočuju na to da automobili budu pametniji, a ne okoliš.

"Najvjerojatniji kratkoročni scenarij koji smo vidjeli jesu različiti oblici prostorne segregacije: automobili koji voze samo-automobile radit će na nekim područjima, a ne na drugim. To već primjećujemo, kako se rana ispitivanja tehnologije odvijaju u određenim područjima testnim područjima ili u relativno jednostavnim okruženjima za lijepo vrijeme ”, predložili su edinburški akademici u svom eseju.

U međuvremenu su predložili: "Možda ćemo također vidjeti namjenske trake ili zone za samostalna vožnja vozilima, kako bismo im pružili strukturirano okruženje dok je tehnologija rafinirana i kako bi zaštitili druge sudionike u prometu od njihovih ograničenja."

I drugi stručnjaci dali su slične prijedloge. U kolovozu, istraživač AI-ja i suosnivač Googleovog mozga Andrew Ng predložio je da bismo za rješavanje sigurnosnih problema samostalne vožnje trebali promijeniti ponašanje pješaka i drugih korisnika koji s njima dijele ceste. "Ako gledate pojavu željeznica, ljudi su većinom naučili da ne stoje ispred vlaka na prugama", rekao je Ng.

Nggov prijedlog zasigurno bi pomogao u smanjenju sigurnosnih rizika od samostalnog upravljanja automobilima dok se tehnologija razvija, ali ne zadovoljava se s drugim stručnjacima za AI, uključujući pionira robotike Rodneyja Brooksa. "Veliko obećanje samovozećih automobila bilo je da će otkloniti smrtne slučajeve u prometu. Sada se kaže da će eliminirati smrtne slučajeve u prometu sve dok su svi ljudi obučeni da mijenjaju svoje ponašanje?" Brooks je napisao u postu na blogu.

• Vožnja oko Miamija u Fordovim testnim automobilima za samovožnju Vožnja oko Miamija u Fordovim testnim automobilima
• Fordov CTO za skutere, AI i dovođenje autonomnih automobila u Miami Fordov CTO za skutere, AI i dovođenje autonomnih automobila u Miami
• U Lyftovim automobilima koji se sama voze, polako i postojano pobjeđuje u utrci U Lyftovim automatskim automobilima, polako i postojano pobjeđuje u utrci

Profesor sa sveučilišta u New Yorku Gary Marcus, vokalni kritičar pretjerivanja postignuća dubokog učenja, Nggov prijedlog opisuje kao "redefiniranje ciljeva kako bi se posao olakšao".

Ali Stilgoe vjeruje da iz povijesti možemo izvući važne lekcije. "Kada su automobili prvi put stigli u američke gradove početkom dvadesetog stoljeća, pješacima je rečeno da se maknu s puta kako bi ceste postale sigurne. Jaywalking je izumljen kao prekršaj, a ceste su dizajnirane tako da favoriziraju automobile", rekao je Stilgoe.

Stilgoe vjeruje da ćemo, ako se ozbiljno pozabavimo prednostima samovozećih automobila, ponovno dogoditi isto. Na primjer, automobilske kompanije mogu započeti lobirati gradovima za nadogradnju njihove infrastrukture i naučiti pješake kako se ponašati oko automobila koji se voze. "Kako bi automobili koji rade samostalno vozili kako su i obećali, sustav u kojem rade moraju se kontrolirati", rekao je Stilgoe.

Prepreke niz put

Unatoč svojim borbama, autoindustrija se kreće naprijed stalnim tempom, a naši cestovi zasigurno će postati sigurniji.

Ali pitanja i izazovi ostaju. Na primjer, tko će biti odgovoran za slučaj kada se dogodi prometna nesreća? "Prilično je lako reći da kompanija, u sustavu za samostalno upravljanje, treba odgovarati u gotovo svim okolnostima. Stvari postaju zamršenije kada ljudi i računala dijele vožnju u različito vrijeme", rekao je Stilgoe.

Također, kako treba odlučiti auto koji se vozi, kada se nađe u situaciji u kojoj je gubitak ljudskog života neizbježan? To je poznato kao "problem s kolicima" i možda je hipotetičko, ali pokazuje da će automobili koji voze samostalno voziti morati biti dizajnirani za donošenje odluka u situacijama kada pravila nisu jasna.

"Postoje stvarne etičke dileme u oblikovanju ovih sustava", rekao je Stilgoe. "Automobili koji se samo voze neće biti sveznajući."