Jag har ett par barn i körkortsåldern, och det är min faderliga plikt att ge dem några körtips så att de inte blir ett hot mot sig själva och alla andra. Så jag har analyserat mitt körsätt: Hur visste jag att den andra föraren skulle svänga vänster framför mig? Varför är jag uppmärksam på den osläppliga hunden på trottoaren men inte på trädens grenar ovanför? Vilka undermedvetna signaler talar om för mig att ett ljus är på väg att slå om till rött eller att dörren till en parkerad bil är på väg att öppnas?

Den här övningen har gett mig en förnyad förståelse för bilkörningens fruktansvärda komplexitet – och det är bara de saker som jag vet att jag ska tänka på. Bilen i sig tar redan hand om en miljon detaljer som gör att bilen går, stannar och styr, och den processen var tillräckligt komplicerad när jag var ung och bilarna i huvudsak var mekaniska och elektriska. Nu har bilar blivit rullande datorer, där människor (högst) kontrollerar hastighet, riktning och komfort.

För att ett fordon ens ska kunna närma sig autonomi måste det förstå de omedelbara förändringarna i sin omedelbara omgivning och vad de betyder. Det måste veta hur det ska reagera. Och det måste veta de viktiga närliggande sakerna som inte förändras – till exempel var hus och träd finns.

Detta är svårt. Uber avbröt sitt program för autonoma bilar i början av 2018 när en av dess bilar körde på och dödade en cyklist. Företaget väntade till slutet av året med att be om tillstånd (vilket det tekniskt sett inte behövde) för att sätta dem i trafik igen i Pittsburgh, där de var en inte helt ovanlig syn före olyckan.

Society for Automotive Engineering och USA:s transportdepartement specificerar sex grader av autonomi, som sträcker sig från nivå 0 (mänsklig förare med fullständig kontroll) till nivå 5 (ett helt självkörande fordon). Den kommersiellt tillgängliga bil som för närvarande anses vara den mest autonoma – Cadillac CT6 med Super Cruise – når upp till nivå 2 … men bara på de 130 000 mil (många av dem motorvägar) som kartorna känner till. Teslas Autopilot-läge, trots namnet, anses också vara nivå 2. Ingen av dem är något som liknar ett set-and-forget-system.

Daimler har vissa framgångar med att testa autonoma lastbilar på utvalda tyska motorvägar. Men vägar med begränsad tillgång, med välmarkerade körfält och endast ett fåtal platser att köra in och ut på, är ett jämförelsevis enkelt problem, särskilt i Tyskland, där förarna är skickliga och förutsägbara.

Waymo lanserade officiellt en kommersiell självkörande taxitjänst den här veckan – även om endast en liten grupp har tillgång till den än så länge. Och GM säger att man kommer att ha en helt självkörande taxitjänst på vägarna i San Francisco nästa år (även om det finns många som tvivlar på den tidslinjen). Volkswagen säger att de kommer att ha autonoma elbilar av märket Moia tillgängliga 2021, samma år som Ford säger att de kommer att massproducera autonoma bilar. Toyota däremot säger att man kommer att använda artificiell intelligens för att göra människostyrda bilar säkrare och roligare att köra (hur man än mäter ”rolig”).

Smarta bilar behöver smarta gator

Och hur smart en bil än är behöver den en lika smart (om inte smartare) infrastruktur runt omkring den. Hur snabb en bils omborddator än är måste den också kunna lära sig och förstå sin omgivning och sedan fatta omedelbara beslut på egen hand – och den måste veta när den vid behov ska konsultera resurser på distans.

Ett exempel: Du ”kör” till din mormors hus en regnig kväll när en katt springer över vägen. Bilen måste se ett plötsligt hinder, känna igen det som sådant och bestämma hur den ska hantera det; detta kräver en snabb, lokal, AI-assisterad reaktion. Men bilen måste också känna till den lokala hastighetsbegränsningen och veta om den ska anpassa sig till vädret, vilket den också måste förstå. En del av denna information kan komma från fjärrresurser, t.ex. mycket lokaliserad väderinformation och en maskinellt begriplig stadskarta (som förresten förmodligen kommer att se ut som en XML-fil och inte som du skulle förstå att en karta ser ut). Eftersom hög bandbredd och låg latenstid kommer att vara nyckeln är detta ett jobb för ett 5G-nät.

Om det finns andra bilar i närheten när din bil vidtar åtgärder för att undvika katten bör din bil också kunna kommunicera med dem, så att de omedelbart kan förstå om de behöver bromsa, väja eller accelerera; annars kan din bil köra på dem i stället för på katten. För att detta ska fungera krävs kommunikation mellan fordon (V2V), vilket kräver en driftskompatibel industristandard som ännu inte finns.

När du åker till mormor – som du inte besöker så ofta som du borde och därför inte känner till vägen – kommer din bil att fatta beslut om den bästa rutten. Det innebär att den kommer att vilja veta om trafiksignaler, trafikstockningar, omvägar eller vägbyggen i realtid. För att din bil ska kunna förstå alla dessa faror behöver den en del infrastruktur som kallas V2X – ”vehicle to everything” eller V2I (vehicle-to-infrastructure). Och eftersom det kommer att dröja länge innan alla fordon på vägen är självkörande och säkra måste din bil ta hänsyn till dålig körning av det betydande antal köttstyrda fordon som fortfarande finns på vägarna.

Det är mycket resurser bara för att hålla dig och mormor nöjda (för att inte tala om katten och alla andra fordon på vägen). AI:n i din bil är bara början.

En del av dessa saker börjar komma på plats. Las Vegas har ett V2I-system som kan tala om för vissa Audimodeller vilket tillstånd ett trafikljus har och hur lång tid det tar innan ljuset ändras. Nevada som helhet håller också på att bygga upp ett V2V-nät.

Inget av detta tar hänsyn till vad som händer om mormor bor någonstans ute i vildmarken, där det inte finns någon 5G eller någon anständig kartläggning eller smart V2I-infrastruktur. Kanske kommer man en dag, för att kunna köra på landsbygden, fortfarande att behöva köra en bil på egen hand – precis som det fortfarande är praktiskt i dag att veta hur man använder en växelspak.

AI och maskininlärning står i centrum för allt detta. Att köra bil är en löjligt komplicerad färdighet som kräver erfarenhet, uppmärksamhet och reflexer. Men trots all sin komplexitet är det en begränsad färdighet med begripliga krav, ingångar och resultat. Bilkörning har ännu inte gett efter för artificiell intelligens, men kom ihåg att vi inte låter barn sitta bakom ratten förrän de är 16 år gamla. Den genomsnittliga datorn är inte lika smart som en 16-åring. Men det kommer den att bli, och kanske snart.

Vilket är bra. För du vet, mormor är inte nöjd med FaceTime.