Prognozės buvo klaidingos: savarankiškai važiuojantys automobiliai turi nueiti ilgą kelią

Prieš keletą metų savarankiškai važiuojantys automobiliai atrodė beveik pasirengę perimti kelius.

„Nuo 2020 m. Jūs būsite nuolatinis vairuotojas su sėdyne ant sėdynės“, - sakė „ The Guardian “ 2015 m. Visiškai autonominės transporto priemonės važiuos nuo taško A iki taško B ir susidurs su įvairiausiais keliais scenarijais, nereikalaudamos jokio vairuotojo sąveikos. Verslas „Insider“ parašė 2016 m.

Dabar akivaizdu, kad daugelis šių įvertinimų buvo perpildyti; tiesiog pažvelk į Uber bėdą Arizonoje. Automobiliai be vairuotojų tikrai padarys mūsų kelius saugesnius, tačiau pašalinti žmones už vairo yra griežta riešutė. Prieš pasiekdami utopiją be vairuotojų, be avarijų, apie kurią svajojome dešimtmečius, turime įveikti keletą kliūčių, kurios nėra visos techninės.

Naršymas atvirose aplinkose

Autonominiai automobiliai turi važiuoti nenuspėjamai ir įvairiai aplinkai.

"Manau, kad svarbus dalykas, kai galvojame apie automobilius, yra tai, ko reikia, kad tie dalykai būtų savarankiški. Važiuodami autonomijos kalba mums tikrai kyla problemų, nes autonomija taikoma tik tam tikroje sistemoje", - sakė Jackas Stilgoe., Londono universiteto koledžo socialinė mokslininkė ir projekto „Driverless Futures“ lyderė.

Jis sakė, kad kiti transporto pramonės segmentai, įskaitant traukinius ir lėktuvus, jau yra pasiekę didesnės sėkmės nei automobiliai autonomiją.

"Lėktuvo autopilotas veikia tik todėl, kad oro erdvė yra labai kontroliuojama aplinka. Jei paskraidysite oro balioną į 747 kelią, jis tiesiog nubėgs tiesiai per jus ir bus labai aišku, kieno kaltė tai bus". Stilgoe atkreipė dėmesį. "Tas pats ir su traukiniais. Būti be vairuotojo yra prasminga tik todėl, kad labai aišku, kad sistema yra uždara."

Priešingai, automobiliai važinėja keliais, kurie yra labai sudėtingi ir atviri - daug mažiau nuspėjami nei geležinkeliuose, kur traukiniai turi išskirtines vėžes, kurios neriboja automobilių, gyvūnų ir pėsčiųjų. Savarankiškas automobilis turi rasti kelią perpildytose gatvėse, reaguoti į kelio ženklus, elgtis su kitu eismu sankryžose ir važiuoti įvairiomis sąlygomis, kur žymėjimas gali būti neaiškus. Jis turi išmokti plaukti aplink kliūtis, reaguoti į kitų automobilių ir vairuotojų judesius, o svarbiausia - vengti įbėgti į pėsčiuosius. Visa tai apsunkina saugių savarankiškai važiuojančių automobilių kūrimą.

„Visada bus dalykų, kurie mus nustebins“, - teigė Stilgoe.

Žvilgsnis į akis ir smegenys automobiliams

Viena pagrindinių technologijų, padėjusių pastūmėti savarankiškai važiuojančių automobilių technologijas, yra gilus mokymasis - dirbtinio intelekto pogrupis, kuriantis elgesio modelius, paremtus pavyzdžiais. Giluminio mokymosi algoritmai tiria vaizdo įrašų tiekimus iš kamerų, įrengtų aplink savarankiškai vairuojantį automobilį, kad būtų galima rasti kelio matmenis, perskaityti ženklus ir aptikti kliūtis, automobilius ir pėsčiuosius.

Anthony Levandowski, inžinierius, kuriam byla buvo tarp „Waymo“ ir „Uber“, neseniai paskelbė vaizdo įrašą ir išsamią informaciją apie savaiminio vairavimo technologiją, nuvažiavusią 3100 mylių nuo San Francisko Auksinių vartų tilto iki George'o Washingtono tilto Niujorke., niekada neperduodant valdymo pulto žmonėms ir nenaudojant tik vaizdo kamerų ir neuroninių tinklų.

Nors važiuoti tarpvalstybiniais greitkeliais yra žymiai lengviau nei naršyti miesto aplinkoje, Levandowskio pasiekimas yra pastebimas. Jo naujasis startuolis „Pronto.ai“ planuoja pritaikyti šią technologiją komerciniams puspriekabėms, kurios didžiąją laiko dalį praleidžia greitkeliuose.

Tačiau nors gerai apmokyti neuroniniai tinklai gali aplenkti žmones aptikdami objektus, jie vis tiek gali neutiški neracionaliais ir pavojingais būdais - ypač lemtingomis 2016 m. „Tesla Model S“ avarijomis ir 2018 m. „Model X“ avarijomis. Kiti tyrimai rodo, kad savarankiškai važiuojančių transporto priemonių kompiuterinio matymo algoritmus galima lengvai apgauti, matant žinomus objektus nepatogioje padėtyje.

Teisingai sakant, savarankiško vairavimo technologijos užkirto kelią avarijoms keliais atvejais, tačiau šie atvejai retai būna antraštės.

Neuroninių tinklų papildymas

Siekdamos apeiti neuroninių tinklų ribas, kai kurios kompanijos savo automobilius aprūpino „Lidar“ - besisukančiais prietaisais, dažnai matomais ant savavaldžių automobilių. „Lidar“ įtaisai skleidžia daugybę nematomų šviesos spindulių skirtingomis kryptimis ir sukuria išsamius automobilio aplink esančius 3D žemėlapius, išmatuodami laiką, per kurį tie spinduliai atspindi objektą ir grįžta.

„Lidar“ gali aptikti objektus ir kliūtis, kurių gali trūkti vaizdo klasifikatoriaus algoritmai. Tai taip pat gali suteikti automobiliams galimybę pamatyti tamsoje, be to, yra išsamesnis ir tikslesnis nei radaras, kuris geriau tinka judantiems objektams aptikti.

Dauguma kompanijų, turinčių savarankiškų automobilių programas, naudoja „Lidar“, įskaitant „Waymo“ ir „Uber“. Tačiau ši technologija vis dar atsiranda. Viena vertus, „Lidar“ prietaisai nėra puikūs esant duobėms ar orui.

„Lidar“ taip pat labai brangus; įvairiais skaičiavimais, prie automobilio kainos galima pridėti iki 85 000 USD. Remiantis „Axios“ atlikta apklausa, metinės išlaidos gali būti į šiaurę nuo 100 000 USD. Paprastas automobilių pirkėjas to greičiausiai negali sau leisti, tačiau technikos milžinai, planuojantys diegti savaiminio vairavimo-taksi paslaugas, gali.

„Yra keletas žmonių, bandančių kurti nebrangius priedus, tačiau atrodo, kad nauda akivaizdžiausia, kai automobiliai dalijami ir eksploatuojami miestuose“, - teigė „Stilgoe“ atstovas. "Tai gali būti geras dalykas žmonėms, kurie šiuo metu neturi automobilio, arba blogas dalykas žmonėms iš užmiesčio, kurie gali neturėti paslaugų netoliese."

„Stilgoe“ perspėja, kad yra pavojus, jog miestai pasinaudoja pažadu savarankiškai vairuoti transporto parkus kaip priežastį atidėti investicijas į viešąjį transportą. Bent dvi JAV vietovės investavo kelis šimtus tūkstančių dolerių į savaeigių maršrutinių autobusų paslaugas, rasta „Axios“ tyrime.

Ryšio ir infrastruktūros poreikis

Žmonės-vairuotojai daro daug daugiau nei stebi savo aplinką. Jie bendrauja tarpusavyje. Jie užmezga ryšį su akimis, banguoja ir linkteli vienas kitam, ir pradeda lėtai judėti ta linkme, kad jų ketinimai būtų aiškūs kitiems vairuotojams. Tai funkcijos, kurias dabartinės savaiminio vairavimo technologijos atlieka labai prastai, jei išvis.

Savarankiškiems automobiliams reikia ne tik kartografuoti jų aplinką ir aptikti objektus, bet ir reikia ryšio su savimi ir jų aplinka būdo. Rašinyje „ Harvard Business Review“ Edinburgo universiteto verslo mokyklos akademikai pasiūlė keletą sprendimų, įskaitant išmaniųjų jutiklių diegimą automobiliuose ir infrastruktūrą.

"Pagalvokite apie radijo siųstuvus, pakeičiančius šviesoforus, didesnės talpos mobiliuosius ir belaidžius duomenų tinklus, tvarkančius tiek transporto priemonės, tiek transporto priemonės, tiek transporto priemonės ir infrastruktūros ryšius, ir pakelės įrenginius, teikiančius realiu laiku duomenis apie orą, eismą ir kitas sąlygas". rašė akademikai.

Dabartinės savaiminio vairavimo technologijos bando pritaikyti kompiuterius žmonėms skirtai infrastruktūrai, pavyzdžiui, šviesoforams, kelio ženklams, kelio ženklams ir pan. Norint, kad kompiuterio mokymosi algoritmai galėtų atkartoti svarbiausias žmogaus matymo sistemos funkcijas, pavyzdžiui, aptikti kitus automobilius ar skaityti kelio ženklus iš skirtingų kampų ir esant skirtingoms apšvietimo bei oro sąlygoms, reikia valandų trukmės mokymų ir reikiamo duomenų kiekio.

Patobulinę automobilių ir kelių naudojimą išmaniaisiais jutikliais, savarankiškai vairuojantiems automobiliams bus daug lengviau susisiekti ir valdyti skirtingas kelio sąlygas. Šis požiūris tampa vis gyvybingesnis, nes mažėja procesorių išlaidos, o technologijos, tokios kaip 5G, daro visur galimą ryšį ir prieinamesnį.

Atskiriami savarankiškai važiuojantys automobiliai

Pridėkite išmaniuosius jutiklius prie 4 milijonų mylių JAV kelio yra sunki, jei ne neįmanoma užduotis. Tai viena iš priežasčių, kodėl savarankiškai vairuojančios automobilių firmos nori sutelkti dėmesį į tai, kad automobiliai būtų protingesni, o ne aplinka.

"Labiausiai tikėtinas artimiausio laikotarpio scenarijus yra įvairios erdvinės segregacijos formos: Savarankiški automobiliai veiks vienose, o ne kitose vietose. Mes tai jau matome, nes ankstyvieji technologijos bandymai vyksta tam skirtose vietose. bandymų vietose arba santykinai paprastoje, tinkamo oro sąlygomis “, - savo esė siūlė Edinburgo akademikai.

Laikinai jie pasiūlė: „Mes taip pat galime pamatyti specialiai pritaikytas eismo juostas ar zonas, skirtas savarankiškai važiuojančioms transporto priemonėms, kad suteiktume jiems labiau struktūruotą aplinką tobulinant technologijas ir apsaugotume kitus eismo dalyvius nuo jų apribojimų“.

Kiti ekspertai pateikė panašius pasiūlymus. Rugpjūčio mėnesį AI tyrinėtojas ir „Google Brain“ įkūrėjas Andrew Ngas pasiūlė, kad norėdami išspręsti savarankiško vairavimo saugos problemas, turėtume pakeisti pėsčiųjų ir kitų vartotojų, kurie su jais dalijasi keliais, elgesį. „Jei pažvelgsite į geležinkelio kelio atsiradimą, tai dauguma žmonių išmoko nestovėti priešais traukinį ant bėgių“, - teigė Ng.

Ng pasiūlymas neabejotinai padėtų sumažinti savarankiškai važiuojančių automobilių saugos riziką tobulėjant technologijoms, tačiau jis nesiderina su kitais AI ekspertais, įskaitant robotikos pradininką Rodney Brooksą. "Didžiulis savavaldžių automobilių pažadas buvo tas, kad jie panaikins eismo įvykių metu žuvusiųjų skaičių. Dabar sakoma, kad jie panaikins eismo įvykių mirtį, jei visi žmonės bus išmokyti pakeisti savo elgesį?" Brooks rašė tinklaraščio įraše.

• Važiavimas aplink Majamį „Ford“ savarankiškų vairavimo testų automobiliais
• „Ford“ CTO motorolerių, AI ir autonominių automobilių pritraukimas į Majamis „Ford“ CTO apie motorolerių, AI, ir autonominių automobilių pristatymas į Majamį
• „Lyft“ automobiliai, lėtai ir stabiliai laimi lenktynes, „Lyft“ automobiliai, lėtai ir stabiliai, lenktynėse

Niujorko universiteto profesorius Gary Marcusas, vokalinis kritikų perdėtas gilaus mokymosi pasiekimų kritikas, apibūdina Ng teiginį kaip „iš naujo apibrėžti tikslus, kad darbas būtų lengvesnis“.

Tačiau Stilgoe mano, kad galime pasisemti svarbių istorijos pamokų. "Kai automobiliai pirmą kartą atvyko į JAV miestus dvidešimtojo amžiaus pradžioje, pėstiesiems buvo liepta išeiti iš kelio, kad keliai būtų saugūs. Važiavimas važiuojamąja kelio dalimi buvo išrastas kaip nusižengimas, o keliai buvo suprojektuoti taip, kad būtų palankesni automobiliams", - teigė Stilgoe.

Stilgoe mano, kad jei rimtai žiūrime į savavaldžių automobilių pranašumus, pamatysime, kad tas pats atsitiks dar kartą. Pavyzdžiui, automobilių kompanijos gali pradėti lobizuoti miestus, norėdamos patobulinti savo infrastruktūrą ir išmokyti pėsčiuosius, kaip elgtis savarankiškai važiuojančių automobilių atžvilgiu. „Kad savarankiškai važiuojantys automobiliai veiktų taip, kaip buvo žadėta, sistemą, kurioje jie dirba, reikės kontroliuoti“, - teigė Stilgoe.

Kliūtys žemyn

Nepaisant sunkumų, savarankiškų automobilių pramonė žengia į priekį pastoviu greičiu, ir mūsų keliai tikrai taps saugesni.

Tačiau klausimų ir iššūkių išlieka. Pvz., Kas bus atsakingas už automobilio avariją? "Gana lengva pasakyti, kad esant visiškai savaiminio vairavimo sistemai įmonė turėtų būti atsakinga beveik visomis aplinkybėmis. Viskas pasidaro kebliau, kai žmonės ir kompiuteriai dalijasi vairavimu skirtingu metu", - teigė Stilgoe.

Taip pat, kaip savarankiškai vairuojantis automobilis turėtų nuspręsti atsidūręs tokioje situacijoje, kai neišvengiama žmogaus gyvybė? Tai vadinama „vežimėlio problema“ ir gali būti hipotetinė, tačiau tai rodo, kad savarankiškai važiuojantys automobiliai turės būti skirti priimti sprendimus tais atvejais, kai taisyklės nėra aiškios.

„Kuriant šias sistemas egzistuoja tikros etinės dilemos“, - teigė Stilgoe. "Savarankiškai važiuojantys automobiliai nebus visaverčiai".