Прогнозите бяха погрешни: самоуправляващите се автомобили имат дълъг път

Преди няколко години самоуправляващите се автомобили изглеждаха почти готови да поемат пътищата.

"От 2020 г. вие ще бъдете постоянен водач на задната седалка", заяви Guardian през 2015 г. Напълно автономните превозни средства ще "шофират от точка А до точка Б и ще срещнат целия набор от сценарии на пътя, без да се нуждаят от никакво взаимодействие от водача, Бизнес" Insider написа през 2016 година.

Вече е ясно, че много от тези оценки бяха преуморени; просто погледнете неприятностите, които Uber имаше в Аризона. Автомобилите без шофьори със сигурност ще направят пътищата ни по-безопасни, но премахването на хората зад волана е твърда гайка, която трябва да се спука. Преди да стигнем до безпроблемната утопия за шофьори, за която мечтаем от десетилетия, трябва да преодолеем няколко препятствия и те не са всички технически.

Навигация в открити среди

Автономните автомобили трябва да се ориентират в непредсказуеми и разнообразни среди.

"Смятам, че важното, когато мислим за автомобилите, е това, което е необходимо за тези неща да се движат самостоятелно. Тук езикът на автономността наистина ни създава проблеми, тъй като автономията се прилага само в дадена система", каза Джак Стилго, социален учен от University College London и лидер на проекта Driverless Futures.

Други сегменти от транспортната индустрия, включително влаковете и самолетите, вече са внедрили автономията с по-високи успехи от автомобилите, каза той.

"Самолетният автопилот функционира само защото въздушното пространство е силно контролирана среда. Ако хвърлите балона си с горещ въздух в пътеката на 747, той просто ще оре направо през вас и ще стане ясно чия вина ще бъде", - посочи Стилго. "Същото е и с влаковете. Да бъдеш без шофьор има смисъл само защото е много ясно, че системата е затворена."

За разлика от това, автомобилите работят по пътища, които са много сложни и отворени системи - много по-малко предвидими от железопътните линии, където влаковете имат изключителни коловози, които са извън границите на автомобили, животни и пешеходци. Автомобилът, който се движи със самостоятелно шофиране, трябва да намери път по многолюдни улици, да реагира на пътните знаци, да се справя с друг трафик на кръстовища и да кара в различни условия, където маркировките може да не са ясни. Трябва да се научи да се ориентира около препятствия, да реагира на движения от други автомобили и шофьори и най-важното - да избягва да се сблъсква с пешеходци. Всичко това затруднява работата по създаването на безопасни автомобили за самостоятелно управление.

"Винаги ще има неща, които ни изненадват", каза Стилго.

Даване на очи и мозък на автомобили

Една от основните технологии, които помогнаха за задвижване на технологията за самостоятелно управление на автомобили, е дълбокото обучение, подмножество от изкуствен интелект, който създава поведенчески модели въз основа на примери. Алгоритмите за задълбочено обучение проверяват видео емисии от камери, инсталирани около самоуправляващата се кола, за да намерят размерите на пътя, да четат знаци и да откриват препятствия, коли и пешеходци.

Антъни Левандовски, инженерът, който бе в основата на съдебно дело между Waymo и Uber, наскоро публикува видео и подробности за изпълнението на технология за самоуправление, която е изминала 3100 мили, от моста Golden Gate на Сан Франциско до моста на Джордж Вашингтон в Ню Йорк, без никога да предава контрола на човешки водач и да използва само видеокамери и невронни мрежи.

Въпреки че шофирането по междудържавни магистрали е значително по-лесно, отколкото при движение в градска среда, постиженията на Левандовски са забележителни. Pronto.ai, неговият нов стартъп, планира да предостави технологията на разположение на търговските полуремаркета, които прекарват по-голямата част от времето си по магистрали.

Но въпреки че добре обучените невронни мрежи могат да превъзхождат хората при откриване на обекти, те все още могат да се провалят по ирационални и опасни начини - най-вече фаталната катастрофа на Tesla Model S 2016 и авария Model X 2018. Други проучвания показват, че алгоритмите за компютърно виждане на превозни средства със самостоятелно управление могат лесно да се заблудят, когато видят известни обекти в неудобно положение.

За да бъдем справедливи, самоуправляващите се технологии са предотвратили инциденти в няколко случая, но тези случаи рядко правят заглавия.

Допълващи невронни мрежи

За да заобиколят границите на невронните мрежи, някои компании са оборудвали автомобилите си с Lidar - въртящите се устройства, които често се виждат отгоре на самостоятелно управлявани автомобили. Устройствата Lidar излъчват многобройни невидими светлинни лъчи в различни посоки и създават подробни 3D карти на района около автомобила, като измерват времето, необходимо за тези лъчи да се отразяват от обект и да се връщат.

Lidar може да открива обекти и препятствия, които алгоритмите за класифициране на изображения могат да пропуснат. Той може също така да позволи на автомобилите да виждат в тъмното и е по-подробен и прецизен от радара, който е по-подходящ за откриване на движещи се обекти.

Повечето компании със самоуправляващи се автомобилни програми използват Lidar, включително Waymo и Uber. Но технологията все още се заражда. От една страна, устройствата на Lidar не са чудесни с дупки или време.

Lidar също е много скъп; според различни оценки, човек може да добави до 85 000 долара към цената на автомобил. Годишните разходи могат да бъдат далеч на север от 100 000 долара, показва проучване на Axios. Средният купувач на автомобили вероятно не може да си позволи това, но технологичните гиганти, които планират да въведат таксиметрови услуги за самостоятелно шофиране.

„Има няколко души, които се опитват да разработят добавки с ниски цени, но изглежда, че ползите са най-ясни, когато автомобилите се споделят и експлоатират в градовете“, каза Stilgoe. „Това може да е добро за хора, които в момента нямат кола или лошо за хора извън града, които може да нямат сервиз наблизо.“

Stilgoe предупреждава, че съществува опасност градовете да използват обещанието за самостоятелно шофиране на автопарки като причина да отложат инвестициите в обществения транспорт. Поне две американски местности инвестираха няколкостотин хиляди долара в самостоятелни шофьорски услуги, установи проучването на Axios.

Необходимостта от свързаност и инфраструктура

Човешките шофьори правят много повече от това да наблюдават средата си. Те общуват помежду си. Те осъществяват контакт с очите, махат и кимват един на друг и започват да се движат бавно в посока, за да изяснят намеренията си пред другите водачи. Това са функции, които съвременните самоуправляващи се технологии изпълняват много слабо, ако изобщо.

Освен картографиране на средата им и откриване на обекти, автомобилите със самостоятелно управление също се нуждаят от метод за комуникация помежду си и тяхната среда. В есе за Harvard Business Review учените от Бизнес Училището в Университета в Единбург предложиха няколко решения, включително разполагане на интелигентни сензори в автомобили и инфраструктура.

„Помислете за радиопредаватели, заместващи светофари, мобилни и безжични мрежи за данни с по-голям капацитет, работещи както с комуникация между превозно средство и превозно средство, така и с пътни единици, предоставящи данни в реално време за времето, трафика и други условия.“ писаха академиците.

Настоящите технологии за самостоятелно шофиране се опитват да адаптират компютрите към инфраструктурата, предназначена за хората, като светофари, пътни знаци, пътни знаци и т.н. Алгоритмите за машинно обучение се нуждаят от часове на обучение и огромно количество данни, преди да успеят да възпроизведат най-основните функции на системата за зрение на човека, като например откриване на други автомобили или четене на пътни знаци от различни ъгли и при различни светлинни и метеорологични условия.

Усъвършенстването на автомобили и пътища с интелигентни сензори ще улесни много по-лесно самоуправляващите се автомобили да общуват и да се справят с различни пътни условия - подход, който става все по-жизнеспособен, тъй като разходите на процесорите намаляват, а технологии като 5G правят повсеместното свързване възможно и по-достъпно.

Сегрегиране на самоуправляващи се автомобили

Добавянето на интелигентни сензори към 4 милиона мили от пътното платно в САЩ е трудна, ако не и невъзможна задача. Това е една от причините самоуправляващите се автомобилни фирми да предпочитат да се съсредоточат върху това да правят автомобилите по-умни, отколкото околната среда.

„Най-вероятният близкосрочен сценарий, който ще видим, са различни форми на пространствена сегрегация: Автомобилите със самостоятелно управление ще работят в някои области, а не в други. Вече виждаме това, тъй като ранните изпитвания на технологията се провеждат в определено място тестови райони или в сравнително проста, благоприятна атмосфера, “предложиха учените от Единбург в своето есе.

Междувременно те предложиха: „Може също да видим специални ленти или зони за самостоятелно шофиране на превозни средства, както за да им осигурим по-структурирана среда, докато технологията е усъвършенствана, така и да защитим другите участници в движението от техните ограничения“.

Други експерти са направили подобни предложения. През август изследователят на AI и съосновател на Google Brain Andrew Ng предложи, че за да разрешим проблемите с безопасността при самостоятелно шофиране, трябва да променим поведението на пешеходци и други потребители, които споделят пътища с тях. "Ако погледнете появата на железопътните пътища, в по-голямата си част хората са се научили да не стоят пред влак на коловозите", каза Нг.

Предложението на Ng със сигурност би помогнало за намаляване на рисковете за безопасност при самоуправляващи се автомобили, докато технологията се развива, но не се съчетава добре с други експерти на AI, включително пионера по роботика Родни Брукс. „Голямото обещание на самоуправляващите се автомобили е, че те ще премахнат смъртните случаи в трафика. Сега се казва, че те ще премахнат смъртните случаи в трафика, стига всички хора да бъдат обучени да променят поведението си?“ Брукс написа в публикация в блога.

• Возейки се в Маями в тестовите автомобили на Ford за самоуправление на Ford
• CTO на Ford за скутери, AI и довеждане на автономни автомобили до CTO на Маями Форд на скутери, AI и довеждане на автономни автомобили до Маями
• В самостоятелните автомобили на Lyft, бавно и стабилно печели състезанието в самостоятелно управляваните автомобили на Lyft, бавно и стабилно печели състезанието

Професорът от университета в Ню Йорк Гари Маркъс, гласен критик за преувеличаването на постиженията на задълбоченото учене, описва предложението на Ng като „предефиниране на целите на целите, за да се улесни работата“.

Но Стилгое вярва, че можем да извлечем важни поуки от историята. "Когато автомобилите за първи път пристигнаха в градовете в САЩ в началото на ХХ век, на пешеходците беше казано да се измъкнат от пътя, за да направят пътищата безопасни. Jaywalking е измислен като проступок, а пътищата са проектирани в полза на автомобилите", каза Stilgoe.

Stilgoe вярва, че ако се отнасяме сериозно към предимствата на самоуправляващите се автомобили, ще видим отново да се случи същото. Например автомобилните компании могат да започнат да лобират градове за модернизиране на инфраструктурата си и да учат пешеходците как да се държат около самоуправляващите се автомобили. „За да могат автомобилите да управляват самоуправление, както е обещано, системата, в която работят, ще трябва да бъде контролирана“, каза Стилго.

Препятствия по пътя

Въпреки своите борби, автомобилната индустрия със самостоятелно шофиране напредва с постоянен темп и нашите пътища със сигурност ще станат по-безопасни.

Но въпроси и предизвикателства остават. Например, кой ще бъде държан да отчита, когато се случи автомобилна катастрофа? "Доста лесно е да се каже, че при пълна система за самостоятелно шофиране компанията трябва да носи отговорност при почти всички обстоятелства. Нещата стават по-сложни, когато хората и компютрите споделят шофирането в различно време", каза Stilgoe.

Също така, как трябва да реши самостоятелно управляващата кола, когато се окаже в ситуация, в която загубата на човешки живот е неизбежна? Това е известно като „проблема с количките“ и може да е хипотетично, но показва, че автомобилите със самостоятелно управление трябва да бъдат проектирани да вземат решения в ситуации, в които правилата не са ясно определени.

"Съществуват истински етични дилеми в дизайна на тези системи", каза Стилго. „Автомобилите за самоуправление няма да са всезнаещи“.