Неліктен сізде әлі өздігінен жүретін көлік жоқ? Бұл 2 бөлімнен тұратын топтама қалған үлкен мәселелерді түсіндіреді

Адамдар жиі: «Менің өздігінен жүретін көлігім қайда?» Деп сұрайды. «Неге менде жоқ және ол қашан келеді?» Көптеген адамдар 20 жастың аяғында оларға көлік уәде еткенін және кеш болды және ондаған жылдар бұрын ұшатын машиналар туралы айтылғандай келмейтінін сезеді.

Осы екі мақаладан тұратын серияда (ілеспе бейнелермен) бүгін сіз роботокарға мінбеуіңіздің негізгі себептерін және оның қашан болуы мүмкін екенін қарастырайық. Қандай негізгі технологиялық, құқықтық және әлеуметтік мәселелер кедергі болып табылады және қандай мәселелер іс жүзінде блокатор емес?

Көпшілігіміз үшін бұл көліктер мұнда тез жете алмайды. Олар әлемде жыл сайын миллионнан астам адамның өмірін қиатын бүгінгі көлік апаттарының лайықты бөлігін болдырмауға уәде береді. Олар біздің өмірімізді жеңілдетеді және тасымалдау принциптерін қайта жазады. Бұл ретте олар біз тұратын жерді және қаланың табиғатын, сондай-ақ энергетикадан бөлшек саудаға дейінгі ондаған басқа салаларды қайта жазады. Күн сайын біз бұл заттарды жолға шығаруды кешіктіреміз, мыңдаған адамдар көлік жүргізбеу керек адамдардың қолынан өледі. Күн сайын кешіктіреміз.

Әрине, қиын

Түсінікті болу үшін, «бұл ұзаққа созылуының» ең үлкен себебі - бұл қиын. Бағдарламалық жасақтама бойынша ең үлкен зерттеу жобаларының бірі. Ол тек серпінді бағдарламалық қамтамасыз етуді ғана емес, сонымен қатар көптеген ерекше жағдайлармен айналысатын және әлемді және оның барлық әжімдерін картаға түсіретін арамшөптермен егжей-тегжейлі жұмыс істеуді талап етті. Оны кесте бойынша жеткізуге болады деп ойлаған немесе ойлайтын кез келген адам қателеседі және бұрын ешқашан бағдарламалық жасақтамада жұмыс істемеген. Автокөлік компаниялары 2020 жыл сияқты күндерді жоққа шығарған кезде, бұл болжам емес, үміт болды және кейбір технологиялық компаниялар оны шынымен де жоққа шығарды. Серпілістерді қажет ететін көп жылдық жобалар ешқашан дәл болжалмайды.

Көптеген жылдар бұрын жасалған осындай үлкен жобаның болжамдары дұрыс болмаса, бағдарламалық жасақтамасы бар ешкім таң қалмас еді. Сонымен, оптимистік үміттерді ақтамаса да, істер «кестеден артта қалмайды». Бұл сонымен қатар істердің кішігірім қадамдармен жасалатынын білдіреді.

Ең үлкен блокатор - бұл іс жүзінде мұны істеу емес (яғни оны қауіпсіз ету), бірақ сіз мұны істегеніңізді білу.

Сіз оны шынымен қауіпсіз еткеніңізді дәлелдеу

Бірінші технологиялық мақсат оны жүзеге асыру болды. Өзін-өзі қауіпсіз жүргізе алатын көлік жасау. Бұл үлкен жетістік, бірақ, кем дегенде, бірнеше қалада бірнеше компания бұған қол жеткізді. Орташа адамға қарағанда қауіпсіз жүргізуді Феникстің оңай көшелерінде Waymo сияқты компаниялар жасады. Бұл «қиын бөлік» болды, бірақ одан да қиын бөлігі - қауіпсіздік деген не екенін анықтау, оны өлшеу және оны жасағаныңызды дәлелдеу. Сіз мұны өзіңізге, басқармаға, адвокаттарыңызға, қоғамға, тіпті үкіметке де дәлелдеуіңіз керек. Moderna Covid вакцинасы 2020 жылдың ақпанында дайын болған сияқты, бірінші құлыптау алдында әлем 10 ай күтті, ал миллион адам онсыз қайтыс болды - алғашқы адамдарға егуге мүмкіндік бермес бұрын. Біз олардың мұны істегенін дәлелдеуін күттік.

Қауіпсіздікті өлшеу өте қиын. Біз адам жүргізушілерінің кез-келген түрдегі апаттардың қаншалықты жиі болатынын білеміз, олар аздаған апаттардан өлімге дейін. Құрама Штаттарда әрбір 80 миллион миль немесе шамамен 2 миллион сағаттық көлік жүргізу кезінде өлім-жітім орын алады. Біз бағдарламалық жасақтаманың әрбір нұсқасын сынай алмаймыз: «Оған миллиард миль жүрсін және егер адамдар соншалықты алыс жүрсе өлетін ондаған адамды өлтіретінін көрейік». Әрбір жаңа нұсқаны айтпағанда, нақты жолдармен бір рет жүру мүмкін емес қашықтық. Біз көлікті әлдеқайда аз жүргізіп, апаттар мен кішігірім апаттарды санауымыз мүмкін – шын мәнінде бұл біз ойлап тапқан ең жақсысы, өйткені бұл, кем дегенде, мүмкін, — бірақ бұл роботтармен болған жарақаттарға дәл солай қатысты ма екеніне сенімді емеспіз. адамдармен жасайды.

Көбісі дәстүрлі автоөнеркәсіп жолын бастайды. Олар көліктерінің әрбір құрамдас бөлігі сенімді және техникалық сипаттамаларға сәйкес келетініне көз жеткізу үшін сынақтан өткізеді. Олар мұны құрамдас жүйелермен жасауға тырысады, бірақ бұл әдістеме күрделірек болған кезде қиын болады. Бұл функционалдық қауіпсіздік деп аталады – ақаулары жоқ құрамдас бөліктер мен жүйелер және олар белгілі ықтимал ақауларды өңдей ме?

Жақында оны жүйелік деңгейге көтеру және «Тағайындалған функционалдылықтың қауіпсіздігін» сынау үшін көбірек күш жұмсалды. SOTIF көмегімен командалар барлық жүйелердің ақаулармен, құрамдас ақаулармен және болжамды теріс пайдаланумен жұмыс істейтініне кепілдік беру үшін жұмыс істейді. Бұл көбінесе бүкіл жүйені немесе оның бөліктерін имитациялауды немесе жолдардағы тірі сынақтан оңайырақ және қауіпсіз болатын «контурдағы аппараттық құралды» модельдеуді қамтиды.

Имитациялық тестілеу жүйені миллиондаған түрлі сценарийлерде сынау мүмкіндігін ұсынады. Кез келген адам көрген, естіген немесе армандаған кез келген нәрсе - бұл заттардың жүздеген аз ғана нұсқалары.

Мүмкін, сынау ең қиын нәрсе, бірақ сіз ең білгіңіз келетін нәрсе - жүйенің бұрын-соңды болмаған жағдайларға қаншалықты жақсы жауап беретіні. Көліктің барлық дерлік күтілетін жағдайларда жақсы жұмыс істейтінін білу үшін симуляциялық тестілеуді жасай аласыз, бірақ адам санасының керемет сиқырлы қабілеті - бұрын-соңды болмаған мәселелерді шешу қабілеті. AI мұны істей алады, бірақ олар соншалықты жақсы емес. Ақыр соңында, біз күн сайын жаңа, шынайы, қауіпті сценарийлерді алудың жолын күтетін едік. Бүгін сіздің көлігіңіздің кез келген адам ойлағанның бәрін өңдеуге бағдарламаланғаны жақсы, бірақ нақты алтын стандарт күн сайын бұрын-соңды болмаған 20 жаңа жағдайды лақтырып, олардың көпшілігін реттейтінін білу болуы мүмкін. Олардың барлығын тіпті адамдар шеше алмайды. Бұл арқылы болатынын көремін деп үміттенетін бір нәрсе Қауіпсіздік бассейні жобасы, мен оны Дүниежүзілік экономикалық форум, Deepen.AI және Уорвик университетімен бастауға көмектестім.

Тіпті барлық модельдеуге қарамастан, сіз жолда тікелей сынақтан өтуіңіз керек. Шынайы әлемді жақсы басқаратынын көрсетпеген көлікті ешкім қолданбайды. Қымбат болғанымен, робокардың жұмысын қадағалау үшін адам қауіпсіздігін қамтамасыз ету жүргізушілерін пайдалану жүйесі шын мәнінде тамаша тәжірибеге ие және қарапайым адам жүргізуімен салыстырғанда халыққа қауіп төндірмейді.

Өнеркәсіпте әрбір компания қауіпсіздікке қаншалықты берілгендігін сипаттау үшін өзінен-өзі құлап кетеді. Қауіпсіз көлік жасау олардың міндеті, бірақ олар бұл мәлімдемелерді шенеуніктер мен халықтың көңілінен шығу үшін жасайды. Бір қызығы, қоғам мүддесі ең қауіпсіз робокарларды жасау емес, керісінше ең қауіпсіз жолдар. Робокарлар - қауіпсіз жолдарды әкелетін құрал және олар мұнда неғұрлым тез жетсе, соғұрлым тезірек және жақсырақ жасайды. Шенеуніктер, егер олар жалпы жол қауіпсіздігін жақсартуға жауапкершілікпен қараса, шын мәнінде компанияларды қауіпсіздікте тым алысқа бармауға шақырар еді, оның орнына қауіпсіз технологияны тезірек енгізуге назар аударар еді, тіпті орналастыру аз болған кезде оның қауіпсіз екенін дәлелдеу үшін аз әрекет жасаса да. , оны жылдамырақ етеді. Бірақ қоғамның қателіктер мен тәуекелдерге қалай әрекет ететініне байланысты олар ешқашан болмайды.

Қауіпсіздіктің екінші құрамдас бөлігі киберқауіпсіздік болып табылады. Бізге бұл көліктер оларды басып алу әрекеттеріне төзімді болуы үшін қажет. Кейбір адамдар киберқауіпсіздік туралы айтуды ұнатпайды, бірақ автомобиль өнеркәсібінің өткен тарихы керемет болған жоқ. Мұны істеу тек қауіпсіз тәжірибелер мен құралдарды ғана емес, сонымен қатар «қызыл топтастыру» деп аталатын нәрсені де қамтиды, мұнда ақ қалпақ киген сарапшылар тобы бұдан былай таба алмағанша осалдықтарды табу үшін сырттан іздейді. Тағы бір маңызды құрал қосылымды азайту немесе қауіпсіздікті адамдар «шабуыл беттері» деп атайды. Өнеркәсіптегі көптеген адамдар «қосылған көлік» деп елестететін нәрсеге әуестенеді және қосылымды өзін-өзі басқару сияқты үлкен революция деп санайды. Бұл емес, қашықтан емес. Кейбір қосылым қажет, бірақ шынайы революция қауіпсіз болуы үшін оны үнемді пайдалану керек.

Тестілеудегі ең үлкен қиындықтардың бірі - барлық робокар командаларының машиналық оқытуды кеңінен қолдануы. Машиналық оқыту - бұл өте қуатты AI құралы және көпшілігі оны маңызды деп санайды, бірақ ол шешім қабылдайтын, бірақ ешкім толық түсінбейтін «қара жәшік» құралдарын жасауға бейім. Жүйенің қалай жұмыс істейтінін немесе оның неліктен сәтсіздікке ұшырағанын немесе дұрыс әрекет ететінін білмесеңіз, оны тексеру және сертификаттау қиын. Еуропада олар барлық AI-ны қандай да бір деңгейде «түсіндіруді» талап ететін заңдар қабылдады, бірақ көптеген машиналық оқыту желілерін түсіндіру өте қиын. Бұл қорқынышты, бірақ олар соншалықты күшті, біз олардан бас тартпаймыз. Түсіндірілетін жүйеге қарағанда тестілеуде екі есе қауіпсіз қара жәшікке тап болуымыз мүмкін және адамдар кез келген таңдауды жақтайтын дәлелді дәлелдер бар.

Болашақты болжау

Робокар камералар, радарлар, LIDAR лазерлері және т.б. сияқты сенсорлармен жабылған. Сенсорлар аппараттық құралдың ең көп талқыланатын аспектісі болуы мүмкін, бірақ іс жүзінде сенсорлар сізге не білгіңіз келетінін айтпайды. Себебі сенсорлар заттардың дәл қазір қайда екенін айтады, бірақ сіз бұл туралы онша мән бермейсіз. Болашақта заттардың қайда болатыны сізді қызықтырады. Датчиктерден алынған ақпарат болашақты болжаудың нақты мақсатына деген анықтама ғана. Бір нәрсенің қайда екенін және оның қаншалықты жылдам қозғалатынын білу жақсы бастама, бірақ оның не екенін білу оның қайда болатынын білу үшін маңызды. Жол бойындағы немесе оған жақын орналасқан нысандардың көпшілігі баллистикалық емес – адам басқарады және бағытын өзгерте алады. Сондықтан бүгінгі таңдағы зерттеудің негізгі бағыттарының бірі - жолдағы басқалардың, атап айтқанда, адамдардың не істейтінін болжау. Бұл көлік жүргізу тәртібін білуден бастап бұрышта тұрған жаяу жүргіншінің жаяу жүргіншілер өткеліне кіргісі келетінін немесе интернетті шарлап жатқанын анықтауға дейін болуы мүмкін.

Бірнеше команда үлкен жетістіктерге жеткенімен, адамдар басқа адамдарды болжауда қазіргі роботтарға қарағанда жақсырақ болып шықты. Мұны жақсарту, әсіресе бос емес қалалар сияқты күрделі орталарда, орындалатын істер тізіміндегі негізгі мәселелердің бірі болып табылады. Болашақты болжау сонымен қатар басқалардың сіздің жеке қозғалыстарыңызға және басқалардың болжаған қозғалыстарына қалай әрекет ететінін болжауды қамтиды. Жолақты біріктіру немесе қорғалмаған солға бұрылу беру және алу биі болуы мүмкін, ал робокарлар үнемі өз жұмысын жақсартуға тырысады.

Тезірек сезіну

Сенсорлар нақты мақсатқа жетудің құралы ғана болуы мүмкін, бірақ олар неғұрлым жақсы болса, болашақты соғұрлым жақсы болжай аласыз. Командалар әлі де қабылдау мен болжауды жылдамдату үшін сенсорларды жылдамырақ жасауға ұмтылуда. Бір маңызды нәрсе - қозғалатын объектілердің жылдамдығын білу. Радар сізге бұл туралы айтады, бірақ камералар мен ескі LIDAR-лар, егер сіз бірнеше кадрларды қарамасаңыз, олай бермейді. Кейбір жаңа LIDAR сізге жылдамдық пен қашықтықты айта алады. Бірнеше кадрларды қарау, кем дегенде, кадрларды алу сияқты көп уақытты алады, бірақ әдетте одан да көп.

Мәселе болуы мүмкін жағдайдың бірі - үлкен көліктің артындағы тас жолда жүру. Елестетіп көріңізші, бұл көліктің алдында жүк көлігі иығында тоқтап, жолаққа жабысып қалды. Бұл апаттар мен апаттық көліктерде жиі кездеседі. Кенет сіздің алдыңыздағы үлкен көлік кедергіден аулақ болу үшін оңға бұрылды және сіз бұл тоқтап қалған жүк көлігін бірінші рет көріп тұрсыз. Сізде шынымен тежеуге немесе бұрылуға көп уақыт жоқ, тіпті баратын жеріңіз де болмауы мүмкін. Егер бейненің шынымен қозғалмайтынын көру үшін 3 кадрды қарау керек болса, бұл секундтың 1/10 бөлігі босқа кеткен болуы мүмкін және бұл маңызды болуы мүмкін жағдай. Осылайша, көптеген командалар осы шетке жету жолдарын іздейді және олар оны негізінен лазермен соққан барлық нәрселердің жылдамдығын білу үшін «Допплер» өлшейтін LIDAR-да тапты. Радарлар да жылдамдықты біледі, бірақ әлем радарды көрсететін тоқтаған нысандарға толы және тоқтаған көлікті оның жанындағы тоқтаған қоршаудан ажырату қиын.

Ұзақ жолды алу

Бір атақты команда – Тесланың себебін қысқаша айта кетейінTSLA
– Әзірге дайын емес, олар мәселені әдейі қиындатуға тырысады. Әрбір команда компьютерлік көруді көп пайдаланғанымен, Tesla оны тек компьютерлік көру және 2016 жылдан бастап тек камералармен жұмыс істегісі келеді. Басқа командалардың көпшілігі сонымен қатар құралдар қорабына жақсырақ камералар, LIDAR, радар және карталар қосады. Tesla оны арзанырақ жасай алатын көру серпілісін қалайды. Олар бұл қосымша құралдардың барлығы алаңдатады дейді. Бірақ саланың қалған бөлігі оны тезірек аяқтау үшін барлық құралдарды пайдаланғысы келеді, егер қымбат болса, және Tesla өзін-өзі қиратып жатыр деп ойлайды. Әзірге өнім сапасына қарай – Tesla FSD айтарлықтай артта қалды – басқалары дұрыс, бірақ жарыс аяқталмаған.

Бұл бірінші бөлім. Екінші бөлімде жолдардың жақсы азаматы болу, неге робокарлар бірден барлық жерде емес, бір қалада орналастырылып жатқаны және шабандоздарды алып кету, бизнес үлгілері сияқты қарапайым логистикамен айналысу мәселелері қарастырылады. қолданбалар және үкіметтер мен жұртшылық сізді қабылдауға мүмкіндік берген кезде қауіпсіздік туралы тым көп алаңдау. Мен сондай-ақ жұмыс істеп жатқан, бірақ орналастыру үшін нақты блокатор болып табылмайтын бірнеше факторларды тізімдеймін. Алдағы күндері екінші бөлімді іздеңіз.

Кейбіреулер 2022 жылы робокардың жоқтығы немесе міну дамудың кестеден артта қалғанын білдіреді деп санайды. Шындығында, ешқашан күрделі кесте болған емес, тек үміт күтеді, бірақ шын мәнінде, бұл мәселелер тізімі оптимизмді білдіреді, өйткені бұл қалған мәселелер жалпы алғанда шешілетін болып көрінеді. Олардың көпшілігімен күресу үшін серпіліс емес, еңбек пен ақша қажет.

Бейне және мәтін түрінде екінші бөлімді күтіңіз

Пікірлеріңізді осы бетке немесе бейне бетке қалдыра аласыз.