Pse nuk keni ende një makinë vetë-drejtuese? Kjo seri 2-pjesësh shpjegon problemet e mëdha të mbetura

Njerëzit shpesh pyesin: "Ku është makina ime vetë-drejtuese?" "Pse nuk e kam një dhe kur do të vijë?" Shumë njerëz mendojnë se u është premtuar një makinë nga fundi i 20 adoleshentëve dhe është vonë, dhe ndoshta nuk do të vijë, si makinat fluturuese për të cilat u fol dekada më parë.

Në këtë seri me dy artikuj (me video shoqëruese) le të shohim arsyet thelbësore që ndoshta nuk jeni duke hipur në një makinë robo sot dhe kur mund të ndodhë. Cilat janë çështjet thelbësore teknologjike, ligjore dhe sociale që qëndrojnë pengesë, dhe cilat çështje në të vërtetë nuk janë bllokues?

Për shumicën prej nesh, këto makina nuk mund të arrijnë këtu sa duhet. Ata kanë premtimin për të shmangur një pjesë të mirë të aksidenteve automobilistike të sotme të cilat vrasin mbi një milion çdo vit në mbarë botën. Ata do të na e bëjnë jetën më të lehtë dhe do të rishkruajnë parimet e transportit. Duke bërë këtë, ata do të rishkruajnë vendin ku jetojmë dhe vetë natyrën e qytetit, si dhe dhjetëra industri të tjera nga energjia deri te shitja me pakicë. Çdo ditë që vonojmë nxjerrjen e këtyre gjërave në rrugë në vëllim, mijëra do të vdesin nga duart e njerëzve që nuk duhet të kishin vozitur. Çdo ditë ne vonojmë.

Sigurisht, është e vështirë

Për të qenë të qartë, arsyeja më e madhe që "po zgjat kaq shumë" është se është e vështirë. Një nga projektet më të mëdha kërkimore të softuerit të ndërmarrë ndonjëherë. Ajo ka kërkuar jo vetëm një softuer zbulues, por edhe shumë punë të detajuara në barërat e këqija që kanë të bëjnë me një numër të madh rastesh të veçanta dhe duke hartuar botën dhe të gjitha rrudhat e saj. Kushdo që mendon ose mendon se mund të dorëzohet sipas një orari është gabim dhe nuk ka punuar kurrë më parë në softuer. Kur kompanitë e makinave hodhën poshtë datat si viti 2020, ato ishin shpresa, jo parashikime, dhe se disa kompani teknologjike në fakt e arritën atë ishte e mahnitshme. Projektet shumëvjeçare që kërkojnë përparime nuk parashikohen kurrë me saktësi.

Askush me një sfond softueri nuk do të tronditej fare nëse parashikimet për një projekt kaq madhështor të bëra shumë vite më parë nuk do të ishin të sakta. Pra, gjërat nuk janë "mbrapa planit", edhe nëse ato nuk plotësuan shpresat optimiste. Kjo do të thotë gjithashtu se gjërat po bëhen me hapa më të vegjël.

Megjithatë, bllokuesi më i madh nuk është ta bësh atë (dmth. ta bësh të sigurt), por të dish që e ke bërë.

Duke vërtetuar se e keni bërë vërtet të sigurt

Qëllimi i parë teknologjik ishte thjesht ta realizonte atë. Për të bërë një makinë që mund të drejtojë vetë në mënyrë të sigurt. Kjo është një arritje masive, por të paktën në disa qytete, disa kompani tashmë e kanë arritur atë. Vozitja më e sigurt se njeriu mesatar është bërë nga kompani si Waymo në rrugët e lehta të Phoenix. Kjo ishte "pjesa e vështirë" - por një pjesë edhe më e vështirë është të përcaktosh se çfarë është siguria, ta mash atë dhe të provosh se e ke bërë atë. Duhet t'ia vërtetoni vetes, bordit tuaj, avokatëve tuaj, publikut dhe ndoshta edhe qeverisë. Ashtu si vaksina Moderna Covid ishte gati në shkurt 2020, përpara bllokimit të parë, bota priti 10 muaj – ndërsa një milion njerëz vdiqën pa të – përpara se të linte njerëzit e parë të merrnin një goditje. Ne prisnim që ata të vërtetonin se e kishin bërë atë.

Matja e sigurisë është mjaft e vështirë. Ne e dimë se sa shpesh shoferët njerëz kanë përplasje të të gjitha llojeve, nga goditjet e vogla deri te vdekjet. Vdekjet ndodhin rreth çdo 80 milionë milje në SHBA, ose rreth 2 milionë orë vozitje. Ne nuk mund të testojmë çdo version të softuerit duke thënë: "Le ta bëjmë atë të përzënë një miliardë milje dhe të shohim nëse vret më pak se dhjetëra njerëz që do të vdisnin nëse njerëzit do të shkonin kaq larg." Është një distancë e pamundur për të vozitur në rrugë reale qoftë edhe një herë, e lëre më me çdo version të ri. Ne mund të vozisim shumë më pak dhe të numërojmë goditjet dhe përplasjet e vogla – në fakt kjo është më e mira që kemi arritur deri më tani, sepse është të paktën e mundur – por nuk jemi të sigurt nëse kjo lidhet me lëndimet me robotë në të njëjtën mënyrë bën me njerëzit.

Shumë fillojnë mënyrën tradicionale të industrisë së automobilave. Ata testojnë çdo komponent të automjeteve të tyre për t'u siguruar që është i besueshëm dhe në përputhje me specifikimet. Ata përpiqen ta bëjnë këtë me sistemet e komponentëve, por kjo metodologji bëhet e vështirë kur gjërat bëhen më komplekse. Kjo quhet siguri funksionale - janë komponentët dhe sistemet pa defekte dhe a do të trajtojnë dështimet e njohura të mundshme.

Kohët e fundit ka pasur më shumë përpjekje për ta ngritur këtë në një nivel sistemesh dhe për të provuar "Sigurinë e funksionalitetit të synuar". Me SOTIF, ekipet punojnë për të siguruar që sistemet e tëra do të funksionojnë akoma, si me probleme dhe dështime të komponentëve, ashtu edhe me keqpërdorime të parashikuara. Kjo shpesh përfshin simulimin e të gjithë sistemit, ose pjesëve të tij, ose simulimin "hardware në lak" që është më i lehtë dhe më i sigurt se testimi i drejtpërdrejtë në rrugë.

Testimi i simulimit ofron mundësinë për të testuar një sistem në miliona skenarë të ndryshëm. Çdo gjë që dikush ka parë, dëgjuar ose ëndërruar ndonjëherë – me qindra variacione të vogla të të gjitha atyre gjërave.

Ndoshta gjëja më e vështirë për t'u testuar, por gjëja që dëshironi më së shumti të dini, është se sa mirë reagon një sistem ndaj situatave të paparë kurrë më parë. Ndërsa mund të krijoni testime simulimi për të ditur se automjeti funksionon mirë në pothuajse të gjitha situatat e pritshme, një aftësi e madhe magjike e mendjeve njerëzore është aftësia për të trajtuar probleme të paparë kurrë më parë. AI-të mund ta bëjnë këtë, por ato nuk janë aq të mira. Përfundimisht, ne do të shpresonim për një mënyrë për të marrë skenarë të rinj, realistë, të rrezikshëm çdo ditë. Është mirë që sot makina juaj është programuar për të trajtuar gjithçka që dikush ka menduar ndonjëherë, por standardi i vërtetë i arit mund të jetë të hidhni 20 situata të reja që nuk janë parë kurrë më parë, çdo ditë, dhe të zbuloni se ajo trajton shumicën prej tyre. Edhe njerëzit nuk i trajtojnë të gjitha. Kjo është një gjë që unë shpresoj të shoh të ndodhë përmes Projekti i pishinës së sigurisë, të cilin e ndihmova në inicimin me Forumin Ekonomik Botëror, Deepen.AI dhe Universitetin e Warwick.

Edhe me gjithë simulimin, ju duhet gjithashtu të provoni drejtpërdrejt në rrugë. Askush nuk do të vendosë një makinë që nuk ka treguar se e trajton shumë mirë botën reale. Ndonëse është i shtrenjtë, sistemi i përdorimit të drejtuesve të sigurisë njerëzore për të mbikëqyrur operacionet e makinave robotike në fakt ka një histori të shkëlqyer dhe nuk rrezikon publikun në krahasim me drejtimin e zakonshëm njerëzor.

Në industri, çdo kompani bie mbi vete për të përshkruar se sa të përkushtuar janë për sigurinë. Është detyra e tyre të bëjnë një automjet të sigurt, por këto deklarata i bëjnë për të kënaqur zyrtarët dhe publikun. Ironikisht, interesi i publikut nuk është të prodhojë automobilat më të sigurt, por përkundrazi rrugët më të sigurta. Makinat robotike janë një mjet që mund të sjellë rrugë më të sigurta dhe sa më shpejt të arrijnë këtu aq më shpejt dhe më mirë do ta bëjnë këtë. Zyrtarët, nëse do ta merrnin seriozisht detyrën e tyre për përmirësimin e sigurisë së përgjithshme rrugore, në fakt do të inkurajonin kompanitë që të mos shkojnë shumë larg në sigurinë dhe në vend të kësaj të fokusohen në vendosjen më të shpejtë të teknologjisë më të sigurt – edhe nëse bëjnë më pak për të provuar se është e sigurt kur vendosja është e vogël. , e bën atë të ndodhë më shpejt. Por ata nuk do ta bëjnë kurrë, për shkak të mënyrës se si shoqëria reagon ndaj gabimeve dhe rrezikut.

Një komponent i dytë i sigurisë është siguria kibernetike. Ne kemi nevojë që këto makina të jenë të qëndrueshme ndaj përpjekjeve për t'i marrë ato. Disa njerëzve nuk u pëlqen të flasin për sigurinë kibernetike, por historia e kaluar e industrisë së automobilave nuk ka qenë e mrekullueshme. Të bësh këtë përfshin jo vetëm praktika dhe mjete të sigurta, por edhe atë që quhet "bashkim i kuq", ku një ekip ekspertësh hakerash me kapelë të bardhë gjuan nga jashtë për të gjetur dobësi derisa të mos gjejnë më. Një mjet tjetër i rëndësishëm është minimizimi i lidhjes, ose ajo që njerëzit e sigurisë e quajnë "sipërfaqe sulmi". Shumë në industri janë të fiksuar pas asaj që ata imagjinojnë se është "makina e lidhur" dhe e gabojnë lidhjen si një revolucion të madh sa vetë-drejtimi. Nuk është, jo nga distanca. Nevojitet njëfarë lidhjeje, por duhet përdorur me masë, në mënyrë që revolucioni i vërtetë të qëndrojë i sigurt.

Një nga sfidat më të mëdha për testim është përdorimi i gjerë i mësimit të makinerive nga të gjitha ekipet e makinave robo. Mësimi i makinerisë është një mjet jashtëzakonisht i fuqishëm i AI dhe shumica e mendojnë se është thelbësor, por tenton të prodhojë mjete të "kutisë së zezë" që marrin vendime, por që askush nuk i kupton plotësisht. Nëse nuk e dini se si funksionon një sistem ose pse dështon ose bën gjënë e duhur, është e vështirë ta testoni dhe certifikoni atë. Në Evropë, ata kanë bërë ligje duke kërkuar që e gjithë AI të jetë "e shpjegueshme" në një nivel, por shumë rrjete të mësimit të makinerive janë shumë të vështira për t'u shpjeguar. Kjo është e frikshme, por ato janë aq të fuqishme sa ne nuk do të heqim dorë prej tyre. Ne mund të përballemi me një kuti të zezë që është dy herë më e sigurt në testim sesa një sistem i shpjegueshëm, dhe ka argumente bindëse që njerëzit bëjnë në favor të secilës zgjedhje.

Parashikimi i së Ardhmes

Një makinë robo është e mbuluar me sensorë, të tillë si kamera, radarë, lazer LIDAR dhe më shumë. Sensorët janë ndoshta aspekti më i diskutuar i harduerit, por në fakt sensorët nuk ju tregojnë fare atë që dëshironi të dini. Kjo sepse sensorët ju tregojnë se ku janë gjërat tani, por ju nuk ju intereson aq shumë për këtë. Ju intereson se ku do të jenë gjërat në të ardhmen. Informacioni nga sensorët është vetëm një e dhënë drejt qëllimit real të parashikimit të së ardhmes. Të dish se ku është diçka dhe sa shpejt po lëviz është një fillim i mirë, por të dish se çfarë është është po aq e rëndësishme për të ditur se ku do të jetë. Shumica e objekteve në ose afër rrugës nuk janë balistike - një njeri është në krye dhe mund të ndryshojë kursin. Kjo është arsyeja pse një nga fushat kryesore të kërkimit sot është përmirësimi në parashikimin e asaj që të tjerët në rrugë, veçanërisht njerëzit, do të bëjnë. Kjo mund të variojë nga njohja e sjelljes së drejtimit deri te zbulimi nëse një këmbësor që qëndron në qoshe do të hyjë në vendkalimin e këmbësorëve ose po shfleton në internet.

Ndërsa disa ekipe kanë bërë përparim të madh, rezulton se njerëzit janë më të mirë se robotët e sotëm në parashikimin e njerëzve të tjerë. Përmirësimi në këtë është një nga problemet kryesore në listën e detyrave, veçanërisht në mjedise më komplekse si qytetet e ngarkuara. Parashikimi i së ardhmes përfshin gjithashtu parashikimin se si do të reagojnë të tjerët ndaj lëvizjeve tuaja dhe lëvizjeve të parashikuara të të tjerëve. Një bashkim korsie ose një kthesë e pambrojtur majtas mund të jetë një vallëzim me dhënie e marrje, dhe makinat robo do të përpiqen vazhdimisht të përmirësojnë mënyrën se si bëjnë.

Ndjehet më shpejt

Sensorët mund të jenë vetëm një mjet për qëllimin e vërtetë, por sa më mirë të bëjnë, aq më mirë mund ta parashikoni të ardhmen. Ekipet janë ende në kërkim për të bërë sensorë më të shpejtë për të bërë perceptimin dhe parashikimin më të shpejtë. Një gjë që është e rëndësishme është njohja e shpejtësisë së objekteve në lëvizje. Radari ju thotë këtë, por kamerat dhe LIDAR-ët e vjetër nuk e bëjnë këtë, përveç nëse shikoni korniza të shumta. Disa LIDAR më të rinj mund t'ju tregojnë shpejtësinë si dhe distancën. Shikimi i kornizave të shumta kërkon të paktën po aq kohë sa marrja e kornizave, por zakonisht më shumë.

Një situatë që mund të jetë problem është lëvizja në autostradë pas një automjeti më të madh. Imagjinoni që përpara atij automjeti është një kamion i ngecur në shpatull, i ngjitur në korsi. Kjo ndodh shumë me aksidentet dhe automjetet e urgjencës. Papritur, automjeti i madh përpara jush kthehet djathtas për të shmangur pengesën dhe ju shihni atë kamion të ngecur për herë të parë. Ju me të vërtetë nuk keni shumë kohë për të frenuar apo devijuar, dhe mund të mos keni as ku të shkoni. Nëse duhet të shikoni 3 korniza video për të parë se me të vërtetë nuk lëviz, kjo është ndoshta 1/10 e sekondës së humbur dhe kjo është një situatë ku mund të ketë rëndësi. Pra, shumë skuadra po kërkojnë mënyra për të arritur këtë avantazh, dhe ata e kanë gjetur atë kryesisht në LIDAR që mund të matin "Doppler" për të ditur shpejtësinë e gjithçkaje që godasin me lazer. Radarët e dinë gjithashtu shpejtësinë, por bota është plot me objekte të ndaluara që reflektojnë radarin dhe është e vështirë të dallosh mjetin e ndaluar nga parmakët e ndalur pranë tij.

Duke marrë rrugën e gjatë

Do ta përmend shkurtimisht këtë arsye për një ekip të famshëm – TeslaTSLA
– nuk është ende gati është se ata po përpiqen që qëllimisht ta vështirësojnë problemin. Ndërsa çdo ekip e përdor shumë vizionin kompjuterik, Tesla dëshiron ta bëjë atë të funksionojë vetëm me vizion kompjuterik dhe vetëm me kamera nga viti 2016. Shumica e ekipeve të tjera shtojnë gjithashtu kamera më të mira, LIDAR, radarë dhe harta në kutinë e veglave të tyre. Tesla dëshiron një zbulim vizioni që mund ta bëjë atë më lirë. Ata thonë se të gjitha ato mjete shtesë janë shpërqendruese. Por pjesa tjetër e industrisë dëshiron të përdorë të gjitha mjetet për ta realizuar atë më shpejt, nëse me kosto më të madhe, dhe mendon se Tesla po e gjymton veten. Deri më tani, bazuar në cilësinë e produktit - Tesla FSD është seriozisht shumë prapa - të tjerët kanë të drejtë, megjithëse gara nuk ka përfunduar.

Kjo është pjesa e parë. Pjesa e dytë shqyrton gjëra të tilla si të qenit një qytetar i mirë i rrugëve, pse makinat robotike po shpërndahen një qytet në një kohë në vend të kudo në të njëjtën kohë, dhe problemet e trajtimit të logjistikës më të zakonshme si tërheqja për të marrë kalorës, modele biznesi, aplikacionet dhe duke u shqetësuar shumë për sigurinë, ndërkohë që i bëni qeveritë dhe publikun që t'ju pranojë. Unë gjithashtu do të listoj disa faktorë mbi të cilët po punohet, por nuk janë bllokues të vërtetë të vendosjes. Kërkoni pjesën e dytë në ditët në vijim.

Disa mendojnë se fakti që nuk kanë ose hipin në një autocar në 2022 do të thotë se zhvillimi është shumë prapa planit. Në realitet, nuk ka pasur kurrë një orar serioz, vetëm shpresa, por në fakt, kjo listë problemesh sjell optimizëm, sepse këto probleme të mbetura në përgjithësi duken të trajtueshme. Nevojiten punë dhe para, jo përparime për t'u përballur me shumicën e tyre.

Qëndroni të sintonizuar për pjesën e dytë, në formë video dhe teksti

Ju mund të lini komente në këtë faqe, ose në faqen e videos.