Mam kilkoro dzieci w wieku, w którym mogą uzyskać pozwolenie na naukę jazdy, i moim ojcowskim obowiązkiem jest udzielenie im kilku wskazówek dotyczących jazdy, aby nie stanowiły zagrożenia dla siebie i innych. Przeanalizowałem więc sposób, w jaki prowadzę samochód: Skąd wiedziałem, że inny kierowca zamierza skręcić w lewo przede mną? Dlaczego zwracam uwagę na bezpańskiego psa na chodniku, a nie na gałęzie drzew nad głową? Jakie podświadome wskazówki mówią mi, że światło ma się zmienić na czerwone lub że drzwi zaparkowanego samochodu mają się otworzyć?

To ćwiczenie dało mi nowe uznanie dla strasznej złożoności jazdy – i to tylko rzeczy, o których wiem, że trzeba myśleć. Sam samochód już zajmuje się milionem szczegółów, które sprawiają, że samochód jedzie, zatrzymuje się i kieruje, a ten proces był wystarczająco skomplikowany, kiedy byłem młody, a samochody były zasadniczo mechaniczne i elektryczne. Teraz, samochody stały się komputerami kroczącymi, z ludźmi kontrolującymi (co najwyżej) prędkość, kierunek i komfort.

Aby pojazd nawet zbliżył się do autonomii, musi zrozumieć natychmiastowe zmiany w swoim bezpośrednim otoczeniu i co one oznaczają. Musi wiedzieć, jak reagować. I musi znać ważne pobliskie rzeczy, które nie zmieniają się- gdzie domy i drzewa są.

To jest trudne. Uber zawiesił swój program autonomicznych samochodów na początku 2018 roku, gdy jeden z jego samochodów uderzył i zabił rowerzystę. Firma czekała do końca roku, aby poprosić o pozwolenie (którego technicznie nie potrzebowała) na ponowne wprowadzenie ich na drogi w Pittsburghu, gdzie przed wypadkiem były nierzadkim widokiem.

Towarzystwo Inżynierii Samochodowej i Departament Transportu USA określają sześć stopni autonomii, biegnących od Poziomu 0 (ludzcy kierowcy sprawujący pełną kontrolę) do Poziomu 5 (w pełni samokierujący się pojazd). Dostępny na rynku samochód uważany obecnie za najbardziej autonomiczny – Cadillac CT6 z funkcją Super Cruise – osiągnął poziom 2… ale tylko na odcinku 130 000 mil (w tym wielu autostrad), które znają jego mapy. Tryb Autopilot Tesli, niezależnie od nazwy, jest również uważany za Poziom 2. Żaden z nich nie są niczym jak set-and-forget systems.

Daimler ma pewne sukcesy w testowaniu autonomicznych ciężarówek na wybranych niemieckich autostradach. Ale drogi o ograniczonym dostępie, z dobrze oznakowanymi pasami ruchu i tylko kilkoma miejscami do wjazdu i wyjazdu, stanowią stosunkowo łatwy problem, szczególnie w Niemczech, gdzie kierowcy są wykwalifikowani i przewidywalni.

Waymo oficjalnie uruchomiło komercyjną usługę samojezdnych taksówek w tym tygodniu – choć na razie dostęp do niej ma tylko niewielka grupa. A GM twierdzi, że będzie miał w pełni autonomiczny serwis taksówkowy na drodze w San Francisco w przyszłym roku (choć istnieje wiele wątpliwości co do tego harmonogramu). Volkswagen twierdzi, że będzie miał autonomiczne samochody elektryczne marki Moia dostępne w 2021 roku, w tym samym roku, w którym Ford twierdzi, że będzie masowo produkować autonomiczne samochody. Toyota, w przeciwieństwie do tego, mówi, że będzie za pomocą AI, aby człowiek-pilotowane samochody bezpieczniejsze i bardziej zabawne do jazdy (jakkolwiek jeden mierzy „zabawa”).

Smart samochody potrzebują inteligentnych ulic

Jak inteligentny jak samochód może być, to potrzebuje równie inteligentny (jeśli nie mądrzejszy) infrastruktury wokół niego. Jak szybki może być komputer pokładowy samochodu, musi on również być w stanie uczyć się i rozumieć swoje otoczenie, a następnie podejmować natychmiastowe decyzje samodzielnie – i musi wiedzieć, kiedy skonsultować się ze zdalnymi zasobami, gdy jest to konieczne.

Przykład: „jedziesz” do domu swojej babci pewnego deszczowego wieczoru, kiedy kot przebiega przez drogę. Samochód musi zobaczyć nagłą przeszkodę, rozpoznać ją jako taką i zdecydować, jak sobie z nią poradzić; wymaga to szybkiej, lokalnej, wspomaganej przez SI reakcji. Ale samochód musi również znać lokalne ograniczenie prędkości i wiedzieć, czy powinien dostosować się do warunków pogodowych, co również musi rozumieć. Niektóre z tych informacji mogą pochodzić ze zdalnych zasobów, takich jak zlokalizowane informacje o pogodzie i zrozumiała dla maszyny mapa miasta (która, nawiasem mówiąc, będzie prawdopodobnie wyglądać jak plik XML, a nie jak mapa w rozumieniu użytkownika). Ponieważ wysoka przepustowość i niskie opóźnienia będą kluczowe, to jest zadanie dla sieci 5G.

Jeśli są inne samochody w pobliżu, gdy Twój samochód podejmuje działania, aby uniknąć kota, Twój samochód powinien być w stanie komunikować się z nimi, zbyt, więc mogą one zrozumieć natychmiast, czy trzeba hamować, swerve, lub przyspieszyć; w przeciwnym razie, Twój samochód może uderzyć je zamiast kota. Aby to zadziałało, potrzebujesz komunikacji między pojazdami (zwanej V2V), która będzie wymagała interoperacyjnego standardu przemysłowego, który jeszcze nie istnieje.

Jak postępujesz do babci – której nie odwiedzasz prawie tak często, jak powinieneś i tak naprawdę nie znasz drogi – Twój samochód będzie podejmował decyzje dotyczące najlepszej trasy. Oznacza to, że będzie chciał wiedzieć o sygnałach drogowych, zatorach, objazdach lub budowie dróg w czasie rzeczywistym. Aby Twój samochód mógł zrozumieć wszystkie te zagrożenia, potrzebuje infrastruktury zwanej V2X – „pojazd do wszystkiego” lub V2I (pojazd do infrastruktury). A ponieważ minie jeszcze dużo czasu, zanim każdy pojazd na drodze będzie samokierujący się i bezpieczny, Twój samochód będzie musiał brać pod uwagę złe prowadzenie przez znaczną liczbę pojazdów napędzanych siłą mięśni, które wciąż są na drogach.

To dużo zasobów tylko po to, by uszczęśliwić Ciebie i babcię (nie wspominając o kocie i wszystkich innych pojazdach na drodze). AI w samochodzie jest tylko początek.

Niektóre z tych rzeczy zaczyna wchodzić w życie. Las Vegas ma na żywo V2I system, który może powiedzieć niektórych modeli Audi, jaki stan światła jest w i jak długo to będzie przed zmianą światła. Nevada jako całość jest również budowanie sieci V2V.

Żadna z tych rzeczy nie bierze pod uwagę tego, co się dzieje, jeśli babcia mieszka gdzieś w boondocks, gdzie nie ma 5G lub przyzwoite mapowanie lub inteligentne V2I infrastruktury. Może pewnego dnia, aby prowadzić samochód na obszarach wiejskich, nadal trzeba będzie obsługiwać samochód na własną rękę – tak jak to jest nadal przydatne dzisiaj wiedzieć, jak korzystać z stick shift.

AI i uczenia maszynowego siedzieć w centrum tego wszystkiego. Prowadzenie samochodu jest śmiesznie skomplikowaną umiejętnością, wymagającą doświadczenia, uwagi i refleksu. Jednak przy całej swojej złożoności jest to umiejętność skończona, o zrozumiałych wymaganiach, danych wejściowych i wynikach. Prowadzenie samochodu nie poddało się jeszcze AI, ale pamiętajmy: nie pozwalamy dzieciom wsiadać za kierownicę, dopóki nie skończą 16 lat. Przeciętny komputer nie jest tak bystry jak 16-latek. Ale będzie, i to być może już niedługo.

Co jest dobre. Bo wiesz, babcia nie jest zadowolona z FaceTime.