De ce nu ai încă o mașină care se conduce singur? Această serie din două părți explică marile probleme rămase

Oamenii întreabă adesea: „Unde este mașina mea care se conduce singur?” „De ce nu am unul și când va veni?” Mulți oameni simt că li s-a promis o mașină de către cei 20 de ani de la sfârșitul adolescenței și este târziu, și poate că nu vine, așa cum se vorbește despre mașinile zburătoare despre care se vorbea cu zeci de ani în urmă.

În această serie de două articole (cu videoclipuri însoțitoare), haideți să ne uităm la motivele principale pentru care probabil nu mergeți cu un robocar astăzi și când s-ar putea întâmpla. Care sunt principalele probleme tehnologice, juridice și sociale care stau în cale și, și ce probleme de fapt nu sunt blocante?

Pentru cei mai mulți dintre noi, aceste mașini nu pot ajunge aici destul de curând. Ei au promisiunea de a evita o parte decentă din accidentele de mașină de astăzi, care ucid peste un milion în fiecare an în întreaga lume. Ne vor face viața mai ușoară și vor rescrie principiile transportului. Făcând asta, ei vor rescrie locul în care trăim și însăși natura orașului, precum și zeci de alte industrii, de la energie la comerțul cu amănuntul. În fiecare zi întârziem să scoatem aceste lucruri pe drum în volum, mii de oameni vor muri din cauza unor oameni care nu ar fi trebuit să conducă. În fiecare zi amânăm.

Desigur, este greu

Pentru a fi clar, cel mai mare motiv pentru care „durează atât de mult” este că este greu. Unul dintre cele mai mari proiecte de cercetare software întreprinse vreodată. A necesitat nu doar un software inovator, ci și tone de muncă detaliată în buruienile care se ocupă de un număr mare de cazuri speciale și cartografiază lumea și toate ridurile ei. Oricine a crezut sau crede că poate fi livrat conform unui program greșit și nu a mai lucrat niciodată în software. Când companiile de mașini au renunțat la date precum 2020, acelea erau speranțe, nu predicții, și faptul că unele companii de tehnologie au reușit de fapt acest lucru a fost uimitor. Proiectele multianuale care necesită progrese nu sunt niciodată prezise cu exactitate.

Nimeni cu experiență în software nu ar fi deloc șocat dacă previziunile pentru un proiect atât de mare făcut cu mulți ani în urmă nu sunt exacte. Deci lucrurile nu sunt „întârziate”, chiar dacă nu au îndeplinit speranțe optimiste. Acest lucru înseamnă, de asemenea, că lucrurile se fac în pași mai mici.

Cel mai mare blocant nu este de fapt să o faci (adică să-l faci în siguranță), ci să știi că ai făcut-o.

Demonstrând că ai făcut-o cu adevărat în siguranță

Primul obiectiv tehnologic a fost doar să se întâmple. Pentru a face o mașină care se poate conduce singură în siguranță. Aceasta este o realizare masivă, dar cel puțin în câteva orașe, câteva companii au reușit deja acest lucru. Conducerea mai sigură decât omul obișnuit a fost făcută de companii precum Waymo pe străzile ușoare din Phoenix. Aceasta a fost „partea grea” – dar o parte și mai grea este să definiți ce este siguranța, să o măsurați și să dovediți că ați făcut-o. Trebuie să-ți demonstrezi ție, consiliului tău, avocaților tăi, publicului și poate chiar guvernului. Așa cum vaccinul Moderna Covid a fost gata în februarie 2020, înainte de primul blocaj, lumea a așteptat 10 luni – în timp ce un milion de oameni au murit fără el – înainte de a lăsa primii oameni să se împușcească. Am așteptat ca ei să demonstreze că au făcut-o.

Măsurarea siguranței este destul de dificilă. Știm cât de des șoferii umani au accidente de toate tipurile, de la lovituri minore până la decese. Decesele au loc la fiecare 80 de milioane de mile în SUA sau aproximativ 2 milioane de ore de condus. Nu putem testa fiecare versiune de software spunând: „Să-l punem să parcurgă un miliard de mile și să vedem dacă ucide mai puțin decât zece oameni care ar muri dacă oamenii ar conduce atât de departe”. Este o distanță imposibil de condus pe drumuri reale chiar și o singură dată, darămite cu fiecare versiune nouă. S-ar putea să conducem mult mai puțin și să numărăm loviturile și accidentele minore - de fapt, acesta este cel mai bun lucru pe care l-am găsit până acum, deoarece este cel puțin posibil - dar nu suntem siguri dacă acest lucru se referă la rănile provocate de roboți în același mod. face cu oamenii.

Mulți încep modul tradițional al industriei auto. Ei testează fiecare componentă a vehiculelor lor pentru a se asigura că este fiabilă și conformă specificațiilor. Ei încearcă să facă asta cu sisteme de componente, dar acea metodologie devine dificilă atunci când lucrurile devin mai complexe. Aceasta se numește siguranță funcțională – sunt componentele și sistemele fără defecte și vor face față defecțiunilor potențiale cunoscute.

Mai recent, s-au făcut mai multe eforturi pentru a crește acest lucru la un nivel de sistem și a încercat să testeze „Siguranța funcționalității dorite”. Cu SOTIF, echipele lucrează pentru a se asigura că sistemele întregi vor funcționa în continuare, atât cu probleme și defecțiuni ale componentelor, cât și cu utilizarea greșită anticipată. Aceasta implică adesea simularea întregului sistem, sau a unor părți din acesta, sau simularea „hardware în buclă”, care este mai ușoară și mai sigură decât testarea în direct pe drumuri.

Testarea prin simulare oferă posibilitatea de a testa un sistem în milioane de scenarii diferite. Orice a văzut, a auzit sau a visat cineva vreodată – cu sute de mici variații ale tuturor acestor lucruri.

Poate cel mai greu lucru de testat, dar lucrul pe care vrei cel mai mult să-l știi, este cât de bine răspunde un sistem la situații nemaivăzute până acum. În timp ce puteți crea teste de simulare pentru a ști că vehiculul se descurcă bine în aproape toate situațiile așteptate, o mare abilitate magică a minții umane este capacitatea de a gestiona probleme nevăzute până acum. AI pot face asta, dar nu sunt la fel de bune. În cele din urmă, am spera la o modalitate de a obține scenarii noi, realiste și periculoase în fiecare zi. E bine că astăzi mașina ta a fost programată să se ocupe de tot ceea ce s-a gândit cineva vreodată, dar adevăratul standard de aur poate fi să arunci 20 de situații noi pe care nu le-ai mai văzut până acum, în fiecare zi, și să afli că se descurcă cu majoritatea dintre ele. Nici măcar oamenii nu se ocupă de toate. Acesta este un lucru pe care sper să îl văd întâmplându-se prin intermediul Proiect Pool de siguranță, pe care l-am ajutat la inițierea Forumului Economic Mondial, Deepen.AI și Universitatea din Warwick.

Chiar și cu toată simularea, trebuie să testați live pe drum. Nimeni nu va instala o mașină care nu a demonstrat că se descurcă foarte bine cu lumea reală. Deși este costisitor, sistemul de folosire a șoferilor de siguranță umană pentru a supraveghea operațiunile robocarului are de fapt un istoric superb și nu pune în pericol publicul în comparație cu conducerea umană obișnuită.

În industrie, fiecare companie cade peste ea pentru a descrie cât de dedicată este siguranței. Este datoria lor să facă un vehicul sigur, dar fac aceste declarații pentru a le mulțumi oficialilor și publicului. În mod ironic, interesul public nu este de a face cele mai sigure robocars, ci mai degrabă cele mai sigure drumuri. Robocars sunt un instrument care poate aduce drumuri mai sigure și, cu cât ajung mai repede aici, cu atât mai repede și mai bine vor face asta. Oficialii, dacă și-ar lua în serios datoria de a îmbunătăți siguranța rutieră generală, ar încuraja de fapt companiile să nu meargă prea departe în ceea ce privește siguranța și, în schimb, să se concentreze pe cea mai rapidă implementare a unei tehnologii mai sigure – chiar dacă fac mai puțin pentru a demonstra că este sigură atunci când implementarea este mică. , face să se întâmple mai repede. Dar nu o vor face niciodată, din cauza modului în care societatea reacționează la erori și riscuri.

O a doua componentă a siguranței este securitatea cibernetică. Avem nevoie ca aceste mașini să fie robuste împotriva încercărilor de a le prelua. Unii oameni nu le place să vorbească despre securitate cibernetică, dar istoria trecută a industriei auto nu a fost grozavă. A face acest lucru implică nu doar practici și instrumente sigure, ci și ceea ce se numește „echipă roșie”, în care o echipă de experți hackeri cu pălărie albă vânează din exterior pentru a găsi vulnerabilități până când nu mai găsesc nimic. Un alt instrument important este reducerea la minimum a conectivității sau ceea ce oamenii de securitate numesc „suprafețe de atac”. Mulți din industrie sunt obsedați de ceea ce își imaginează că este „mașina conectată” și confundă conectivitatea cu o revoluție la fel de mare ca și conducerea autonomă. Nu este, nu de la distanță. Este nevoie de puțină conectivitate, dar ar trebui folosită cu moderație, astfel încât adevărata revoluție să poată rămâne în siguranță.

Una dintre cele mai mari provocări pentru testare este utilizarea pe scară largă a învățării automate de către toate echipele robocar. Învățarea automată este un instrument AI extrem de puternic și majoritatea consideră că este unul esențial, dar tinde să producă instrumente „cutie neagră” care iau decizii, dar pe care nimeni nu le înțelege pe deplin. Dacă nu știți cum funcționează un sistem sau de ce eșuează sau face ceea ce trebuie, este greu să îl testați și să îl certificați. În Europa, au făcut legi care cer ca toată IA să fie „explicabilă” la un anumit nivel, dar multe rețele de învățare automată sunt foarte greu de explicat. Este înfricoșător, dar sunt atât de puternici încât nu vom renunța la ele. S-ar putea să ne confruntăm cu o cutie neagră care este de două ori mai sigură în testare decât un sistem explicabil și există argumente convingătoare pe care oamenii le fac în favoarea oricărei alegeri.

Prezicerea viitorului

Un robocar este acoperit cu senzori, cum ar fi camere, radare, lasere LIDAR și multe altele. Senzorii sunt probabil cel mai discutat aspect al hardware-ului, dar de fapt senzorii nu-ți spun deloc ceea ce vrei să știi. Asta pentru că senzorii vă spun unde sunt lucrurile acum, dar nu vă pasă atât de mult de asta. Îți pasă unde vor fi lucrurile în viitor. Informațiile de la senzori sunt doar un indiciu către obiectivul real de a prezice viitorul. A ști unde este ceva și cât de repede se mișcă este un început bun, dar a ști ce este este la fel de important pentru a ști unde va fi. Majoritatea obiectelor de pe sau din apropierea drumului nu sunt balistice – un om este responsabil și poate schimba cursul. De aceea, unul dintre domeniile cheie ale cercetării de astăzi este din ce în ce mai bun în a prezice ceea ce vor face ceilalți de pe drum, în special oamenii. Acest lucru poate varia de la cunoașterea comportamentului de conducere până la a afla dacă un pieton care stă la colț este pe cale să intre pe trecerea de pietoni sau navighează pe internet.

În timp ce mai multe echipe au făcut progrese mari, se dovedește că oamenii sunt mai buni decât roboții din ziua de azi la prezicerea altor oameni. A deveni mai bun la asta este una dintre problemele cheie de pe lista de lucruri de făcut, în special în medii mai complexe, cum ar fi orașele aglomerate. A prezice viitorul implică, de asemenea, să prezici cum vor reacționa alții la propriile mișcări și la mișcările prezise ale altora. O îmbinare a benzilor sau o viraj la stânga neprotejat poate fi un dans cu dați și primiți, iar robocars-urile vor încerca în mod constant să îmbunătățească modul în care fac.

Simt mai repede

Senzorii pot fi doar un mijloc pentru atingerea obiectivului real, dar cu cât se descurcă mai bine, cu atât mai bine poți prezice viitorul. Echipele încă caută să creeze senzori mai rapid pentru a face percepția și predicția mai rapide. Un lucru important este cunoașterea vitezei de mișcare a obiectelor. Radarul vă spune asta, dar camerele și LIDAR-urile mai vechi nu, cu excepția cazului în care vă uitați la mai multe cadre. Unele LIDAR-uri mai noi vă pot spune atât viteza, cât și distanța. Privirea mai multor cadre durează cel puțin la fel de mult ca și luarea cadrelor, dar de obicei mai mult.

O situație care poate fi o problemă este deplasarea pe autostradă în spatele unui vehicul mai mare. Imaginați-vă că în fața acelui vehicul este un camion blocat pe umăr, lipit de bandă. Asta se întâmplă foarte des cu accidentele și vehiculele de urgență. Dintr-o dată, vehiculul mare din fața ta virează spre dreapta pentru a evita obstacolul și vezi camionul acela blocat pentru prima dată. Chiar nu ai mult timp să frânezi sau să virezi și s-ar putea să nu ai nici măcar încotro. Dacă trebuie să te uiți la 3 cadre de videoclip pentru a vedea că într-adevăr nu se mișcă, probabil că este irosit 1/10 de secundă, iar aceasta este o situație în care poate conta. Deci, multe echipe caută modalități de a obține acest avantaj și l-au găsit mai ales în LIDAR-urile care pot măsura „Doppler” pentru a cunoaște viteza a tot ceea ce lovesc cu laserul. Radarele cunosc și viteza, dar lumea este plină de obiecte oprite care reflectă radarul și este greu să distingem vehiculul oprit de balustrada oprită de lângă el.

Luând Drumul Lung

Voi menționa pe scurt că un motiv pentru o echipă celebră – TeslaTSLA
– nu este încă pregătit este că încearcă în mod deliberat să îngreuneze problema. În timp ce fiecare echipă folosește intens viziunea computerizată, Tesla dorește să o facă să funcționeze numai cu viziune computerizată și doar camere din 2016. Majoritatea celorlalte echipe adaugă, de asemenea, camere mai bune, LIDAR, radar și hărți la cutia lor de instrumente. Tesla își dorește o viziune revoluționară care o poate face mai ieftin. Ei spun că toate acele instrumente suplimentare sunt distragere a atenției. Dar restul industriei dorește să folosească toate instrumentele pentru a face acest lucru mai devreme, dacă la un cost mai mare, și crede că Tesla se paralizează. Până acum, pe baza calității produsului – Tesla FSD este cu mult în urmă – ceilalți au dreptate, deși cursa nu este terminată.

Asta e prima parte. Partea a doua se referă la lucruri precum a fi un bun cetățean al drumurilor, de ce mașinile robot sunt desfășurate câte un oraș la un moment dat, în loc de peste tot deodată și problemele legate de o logistică mai banală, cum ar fi oprirea pentru a ridica călători, modele de afaceri, aplicații și să vă faceți prea multe griji cu privire la siguranță, în timp ce convingeți guvernele și publicul să vă accepte. Voi enumera, de asemenea, câțiva factori la care se lucrează, dar care nu blochează implementarea. Căutați partea a doua în zilele care urmează.

Unii consideră că faptul că nu au sau călătoresc într-un robocar în 2022 înseamnă că dezvoltarea este cu mult întârziere. În realitate, nu a existat niciodată un program serios, ci doar speranțe, dar, de fapt, această listă de probleme dezvăluie optimism, deoarece aceste probleme rămase par în general tratabile. Pentru a face față celor mai multe dintre ele, sunt necesare muncă grea și bani, nu descoperiri.

Rămâneți pe fază pentru partea a doua, sub formă de video și text

Puteți lăsa comentarii pe această pagină, sau pe pagina video.