Předpovědi byly špatné: auta s vlastním pohonem mají dlouhou cestu

Před několika lety se zdálo, že automobily s vlastním pohonem jsou téměř připravené převzít silnice.

„Od roku 2020 budete stálým řidičem na zadním sedadle, “ řekl Guardian v roce 2015. Plně autonomní vozidla budou „jezdit z bodu A do bodu B a setkat se s celou řadou scénářů na silnici, aniž by vyžadovala jakoukoli interakci s řidičem, Business Insider napsal v roce 2016.

Nyní je jasné, že mnoho z těchto odhadů bylo přefouknuto; Jen se podívej na potíže, které měl Uber v Arizoně. Auta bez řidiče jistě zlepší naši bezpečnost našich silnic, ale odstranění lidí zpoza volantu je tvrdou maticí k prasknutí. Než se dostaneme k utopii bez řidičů, bez nehod, o které jsme snili po celá desetiletí, musíme překonat několik překážek a nejsou všechny technické.

Navigace v otevřeném prostředí

Autonomní auta musí procházet nepředvídatelným a rozmanitým prostředím.

"Myslím, že je důležité, když přemýšlíme o autech, že to, co tyto věci vyžadují, je řídit autem. V tomto případě nás jazyk autonomie skutečně dostane do potíží, protože autonomie platí pouze v daném systému, " řekl Jack Stilgoe, sociální vědec na University College London a vedoucí projektu Driverless Futures.

Jiné segmenty dopravního průmyslu, včetně vlaků a letadel, již implementovaly autonomii s vyšší úrovní úspěchu než automobily, řekl.

„Autopilot letounu funguje pouze proto, že vzdušný prostor je vysoce kontrolované prostředí. Pokud letíte horkovzdušným balónem na cestu 747, bude se vám pluhovat přímo skrz vás a bude zcela jasné, v čem to bude, “ Stilgoe poukázal. „Totéž s vlaky. Být bez řidiče má smysl pouze proto, že je zcela jasné, že systém je uzavřený.“

Naproti tomu automobily fungují na silnicích, což jsou velmi složité a otevřené systémy - mnohem méně předvídatelné než železnice, kde mají vlaky exkluzivní tratě, které jsou mimo limity pro automobily, zvířata a chodce. Samohybné auto musí najít cestu na přeplněných ulicích, reagovat na dopravní značky, řešit další provoz na křižovatkách a jezdit v různých podmínkách, kde nemusí být jasné označení. Musí se naučit navigovat kolem překážek, reagovat na pohyby jiných automobilů a řidičů a co je nejdůležitější, vyhnout se běhání na chodce. To vše ztěžuje práci na vytváření bezpečných aut s vlastním pohonem.

„Vždy nás budou překvapovat věci, “ řekl Stilgoe.

Dává očím a mozkům autům

Jednou z hlavních technologií, která pomohla pohonit technologii autosedačky, je hluboké učení, což je podmnožina umělé inteligence, která na základě příkladů vytváří modely chování. Algoritmy pro hloubkové zkoumání zkoumají videonahrávky z kamer instalovaných kolem autem s vlastním pohonem, aby zjistily rozměry silnice, přečetly značky a detekovaly překážky, auta a chodce.

Anthony Levandowski, inženýr, který byl v centru soudního procesu mezi Waymo a Uberem, nedávno zveřejnil video a údaje o výkonu technologie s vlastním pohonem, která řídila 3 100 mil, od mostu San Francisco Golden Gate Bridge po most George George v New Yorku, aniž by kdykoli předal ovládání lidskému řidiči a používal pouze videokamery a neuronové sítě.

Přestože je jízda na dálnicích podstatně snazší než navigace v městském prostředí, úspěch společnosti Levandowski je pozoruhodný. Pronto.ai, jeho nový start, plánuje zpřístupnit technologii komerčním návěsům, které tráví většinu času na dálnicích.

Ale i když dobře vyškolené neuronové sítě mohou člověka při detekci předmětů překonat, stále mohou selhat iracionálním a nebezpečným způsobem - zejména smrtelnou havárií Tesla Model S 2016 a nehodou 2018 Model X. Jiné studie ukazují, že algoritmy počítačového vidění u vozidel s vlastním pohonem lze snadno oklamat, když vidí známé objekty v nevhodných polohách.

Abychom byli spravedliví, technologie s vlastním řízením zabránily nehodám v několika případech, ale v těchto případech se jen zřídka objevují titulky.

Doplnění neuronových sítí

Aby se obešly hranice neuronových sítí, některé společnosti vybavily svá auta Lidarem, rotačními zařízeními často viditelnými na autech s vlastním pohonem. Zařízení Lidar emitují četné neviditelné paprsky světla v různých směrech a vytvářejí podrobné 3D mapy oblasti kolem automobilu měřením času, který tyto paprsky potřebují k odrazu od objektu a návratu.

Lidar dokáže detekovat objekty a překážky, které by algoritmům pro třídění obrázků mohly chybět. Může také umožnit automobilům vidět ve tmě a je podrobnější a přesnější než radar, který je vhodnější pro detekci pohybujících se objektů.

Většina společností, které používají autoservisy, používá Lidar, včetně Waymo a Uber. Ale tato technologie je stále rodící se. Jednak zařízení Lidar nejsou skvělé s výmoly nebo nepříznivým počasím.

Lidar je také velmi drahý; podle různých odhadů lze k ceně automobilu přidat až 85 000 dolarů. Podle průzkumu společnosti Axios by roční náklady mohly být severně od 100 000 USD. Průměrný kupec automobilů si to pravděpodobně nemůže dovolit, ale technologičtí obři, kteří plánují zavést služby taxislužby s vlastním pohonem, to dokážou.

"Existuje několik lidí, kteří se snaží vyvinout nízkonákladové doplňky, ale vypadá to, že výhody jsou nejjasnější, když jsou auta sdílena a provozována ve městech, " řekl Stilgoe. "To by mohla být dobrá věc pro lidi, kteří v současné době nemají auto, nebo špatná pro lidi mimo město, kteří nemusí mít službu poblíž."

Stilgoe varuje, že existuje nebezpečí, že města využívají příslib flotily s vlastním pohonem jako důvod k odložení investic do veřejné dopravy. Nejméně dvě americké lokality investovaly několik set tisíc dolarů do kyvadlové dopravy s vlastním pohonem, zjistil výzkum společnosti Axios.

Potřeba připojení a infrastruktury

Lidští řidiči dělají mnohem víc, než pozorují jejich prostředí. Komunikují mezi sebou. Dávají oční kontakt, mávají a kývají na sebe a pomalu se pohybují ve směru, aby ostatním řidičům vyjasnili své záměry. Jedná se o funkce, které současné technologie s vlastním pohonem fungují velmi špatně, pokud vůbec.

Kromě mapování jejich prostředí a odhalování objektů potřebují autovraky také metodu vzájemné komunikace a prostředí. V eseji pro Harvard Business Review navrhli akademici z University of Edinburgh Business School několik řešení, včetně nasazení inteligentních senzorů do automobilů a infrastruktury.

„Přemýšlejte o tom, že rádiové vysílače nahrazují semafory, vysokokapacitní mobilní a bezdrátové datové sítě zajišťující komunikaci mezi vozidlem i mezi vozidlem a infrastrukturou a silniční jednotky poskytující data v reálném čase o počasí, provozu a dalších podmínkách, “ akademici napsali.

Současné technologie s vlastním řízením se snaží přizpůsobit počítače infrastruktuře určené pro člověka, jako jsou semafory, dopravní značky, dopravní značky atd. Algoritmy strojového učení vyžadují hodiny tréninku a obrovské množství dat, než mohou replikovat nejzákladnější funkce systému lidského vidění, jako je detekování jiných automobilů nebo čtení dopravních značek z různých úhlů a za různých světelných a povětrnostních podmínek.

Vylepšení automobilů a silnic pomocí inteligentních senzorů usnadní řidičům aut mnohem snazší komunikaci a zvládnutí různých podmínek na silnici - přístup, který se stává stále více životaschopným, protože náklady na procesory klesají a technologie jako 5G umožňují všudypřítomné připojení a jsou dostupnější.

Segregace autovládacích aut

Přidání inteligentních senzorů na 4 miliony kilometrů americké silnice je obtížný, ne-li nemožný úkol. Je to jeden z důvodů, proč autoservisy se raději zaměřují na to, aby byly automobily chytřejší než životní prostředí.

"Nejpravděpodobnější krátkodobý scénář, který uvidíme, jsou různé formy prostorové segregace: Auta s vlastním pohonem budou fungovat v některých oblastech, nikoli v jiných. To už vidíme, protože první zkoušky technologie probíhají v určených testovat oblasti nebo v relativně jednoduchém prostředí za pěkného počasí, “navrhli v eseji edinburghští akademici.

Mezitím navrhli: „Můžeme také vidět vyhrazené pruhy nebo zóny pro vozidla s vlastním pohonem, a to jak pro zajištění strukturovanějšího prostředí, zatímco je technologie zdokonalena, tak pro ochranu ostatních účastníků silničního provozu před jejich omezeními.“

Ostatní odborníci podali podobné návrhy. V srpnu výzkumník AI a spoluzakladatel společnosti Google Brain Andrew Ng navrhl, že abychom vyřešili bezpečnostní problémy při řízení motorových vozidel, měli bychom změnit chování chodců a dalších uživatelů, kteří s nimi sdílejí silnice. "Když se podíváte na vznik železnic, lidé se většinou naučili nestát před vlakem na kolejích, " řekl Ng.

Návrh společnosti Ng by jistě pomohl snížit bezpečnostní rizika vozidel s vlastním pohonem, zatímco se technologie vyvíjí, ale nesedí dobře s jinými odborníky na umělou inteligenci, včetně průkopníka robotiky Rodneyho Brookse. „Velkým příslibem aut s vlastním pohonem bylo to, že odstraní dopravní úmrtí. Nyní se říká, že odstraní dopravní úmrtí, dokud budou všichni lidé vyškoleni ke změně chování?“ Brooks napsal v blogu.

• Jízda kolem Miami v autoservisu Fordu s vlastním řízením Jízda kolem Miami v autoservisu Fordu s vlastním řízením
• Fordův CTO na skútrech, AI a přivedení autonomních aut do Miami Fordův CTO na skútrech, AI a přivedení autonomních aut do Miami
• V autě s vlastním pohonem Lyft vyhrává závod pomalu a stabilně V autě s řidičem v autě Lyft pomalu a stabilně vyhrává závod

Profesor newyorské univerzity Gary Marcus, hlasitý kritik zveličování úspěchů hlubokého učení, popisuje Ngův návrh jako „předefinování branek pro usnadnění práce“.

Ale Stilgoe věří, že můžeme čerpat důležitá poučení z historie. "Když auta poprvé dorazila do amerických měst na začátku dvacátého století, chodcům bylo řečeno, aby se dostali z cesty, aby byly silnice bezpečné. Jaywalking byl vynalezen jako přestupek a silnice byly navrženy tak, aby upřednostňovaly automobily, " řekl Stilgoe.

Stilgoe věří, že pokud budeme mít váhu s výhodami aut s vlastním pohonem, uvidíme, že se totéž stane znovu. Například automobilové společnosti mohou začít lobovat ve městech za účelem modernizace své infrastruktury a naučit chodce, jak se chovat kolem aut s vlastním pohonem. "Aby autosedačky fungovaly tak, jak bylo slíbeno, bude třeba systém, ve kterém fungují, ovládat, " uvedl Stilgoe.

Překážky po silnici

Navzdory svým potížím se automobilový průmysl s vlastním pohonem pohybuje vpřed stabilním tempem a naše silnice budou jistě bezpečnější.

Otázky a výzvy však přetrvávají. Například, kdo bude zodpovězen, když dojde k dopravní nehodě? "Je docela snadné říci, že v plně samopravujícím systému by měla být společnost zodpovědná za téměř všech okolností. Věci jsou složitější, když lidé a počítače sdílejí řízení v různých časech, " řekl Stilgoe.

Jak by se mělo samořídící auto rozhodnout, když se ocitne v situaci, kdy je nevyhnutelná ztráta lidského života? Toto je známo jako „problém s vozíkem“ a může to být hypotetické, ale ukazuje se, že automobily s vlastním pohonem budou muset být navrženy tak, aby se mohly rozhodovat v situacích, kdy pravidla nejsou jednoznačná.

„Při navrhování těchto systémů existují skutečná etická dilemata, “ řekl Stilgoe. "Auta s vlastním pohonem nebudou vševědoucí."