Tahminler yanlıştı: kendi kendine sürüş arabaların gidecek çok yolu var

Birkaç yıl önce, kendi kendini süren otomobiller yolları ele geçirmeye neredeyse hazır gözüküyordu.

The Guardian, 2015 yılında “2020'den itibaren kalıcı bir arka koltuk sürücüsü olacaksınız” dedi. Tamamen otonom araçlar, A noktasından B noktasına sürecekler ve sürücüden herhangi bir etkileşime ihtiyaç duymadan tüm karayolu senaryolarıyla karşılaşacaklardır. Insider 2016 yılında yazdı.

Şimdi, bu tahminlerin çoğunun abartıldığı açıktır; Uber’in Arizona’da yaşadığı sıkıntıya bir bak. Sürücüsüz otomobiller kesinlikle yollarımızı daha güvenli hale getirecek, ancak insanları direksiyon simidinin arkasından sökmek kırılması zor bir somun. On yıllardır hayalini kurduğumuz, sürücüsüz, kazasız bir ütopyaya ulaşmadan önce, birkaç engelin üstesinden gelmeliyiz, ve hepsi teknik değil.

Açık Ortamlarda Gezinme

Özerk otomobiller öngörülemeyen ve çeşitli ortamlarda gezinmelidir.

Jack Stilgoe, "Arabalar hakkında düşündüğümüzde önemli olan şeylerin, araba sürmek için gerekli olan şey olduğunu düşünüyorum. Özerklik dili bizi gerçekten sıkıntıya sokar, çünkü özerklik yalnızca belirli bir sistemde geçerlidir, " dedi., University College London'da sosyal bilimci ve Sürücüsüz Gelecekler projesinin lideri.

Trenler ve uçaklar dahil, taşımacılık sektörünün diğer bölümleri, otomobillerden daha yüksek başarı seviyelerine özerklik kazandırdığını söyledi.

"Bir uçak otopilotu yalnızca hava sahası çok kontrollü bir ortam olduğu için çalışır. Sıcak hava balonunuzu bir 747 yoluna uçarsanız, tam size doğru dümdüz olacak ve kimin suçunun olacağı çok açık olacak" Stilgoe dikkat çekti. "Trenlerde de aynı. Sürücüsüz olmak sadece sistemin kapalı olduğu çok açık çünkü mantıklı."

Buna karşılık, arabalar oldukça karmaşık ve açık sistemler olan yollarda çalışırlar - trenlerin arabalara, hayvanlara ve yayalara sınırsız olan özel izlere sahip oldukları demiryollarından çok daha az tahmin edilebilir. Kendi kendini süren bir otomobil, kalabalık caddelerde yolunu bulmalı, yol işaretlerine tepki vermeli, kavşaklardaki diğer trafikle uğraşmalı ve işaretlerin netleşemeyeceği çeşitli koşullarda araç kullanmalıdır. Engellerin arasında gezinmeyi, diğer otomobil ve sürücülerden gelen hareketlere tepki vermeyi ve en önemlisi yayalara çarpmamaktan kaçınmayı öğrenmesi gerekir. Bütün bunlar güvenli bir şekilde kendi kendine sürüş arabaları yaratma işini zorlaştırıyor.

Stilgoe, “Bizi her zaman şaşırtan şeyler olacak” dedi.

Otomobillere Göz ve Beyin Vermek

Kendi kendine sürüş otomobil teknolojisini geliştirmeye yardımcı olan ana teknolojilerden biri, örneklere dayalı davranış modelleri yaratan yapay zekanın bir alt kümesi olan derin öğrenmedir. Derin öğrenme algoritmaları, yolun boyutlarını bulmak, işaretleri okumak ve engelleri, arabaları ve yayaları bulmak için kendi kendini süren arabanın etrafına kurulan kameralardan gelen video yayınlarını inceler.

Waymo ve Uber arasındaki davanın kalbinde yer alan mühendis olan Anthony Levandowski, geçtiğimiz günlerde San Francisco'daki Golden Gate Köprüsü'nden New York'taki George Washington Köprüsü'ne kadar 3.100 mil süren, kendi kendini süren bir teknolojinin video ve performans ayrıntılarını yayınladı., kontrolü bir insan sürücüye teslim etmeden ve sadece video kameraları ve sinir ağları kullanmadan.

Şehirlerarası otoyollarda sürüş, kentsel çevrelerde gezinmekten çok daha kolay olsa da, Levandowski'nin başarısı dikkate değer. Yeni başlangıcı olan Pronto.ai, teknolojisini zamanlarının çoğunu otoyollarda geçiren ticari yarı kamyonlara ulaştırmayı planlıyor.

Ancak, iyi eğitilmiş sinir ağları, nesneleri tespit etmede insanlardan daha iyi performans gösterse de, özellikle ölümcül 2016 Tesla Model S kazasında ve 2018 Model X kazasında irrasyonel ve tehlikeli şekillerde başarısız olabilirler. Diğer çalışmalar, kendi kendini süren araçların bilgisayar görme algoritmalarının bilinen nesneleri garip konumlarda gördüklerinde kolayca kandırılabileceğini göstermektedir.

Adil olmak gerekirse, kendi kendini süren teknolojiler bazı durumlarda kazaları önledi, ancak bu durumlar nadiren manşetlerde bulunuyor.

Yapay Sinir Ağlarını Tamamlayıcı

Sinir ağlarının sınırlarını aşmak için, bazı şirketler arabalarını, kendi kendini süren arabaların üstünde sıkça görülen dönen cihazlar olan Lidar ile donattılar. Lidar cihazları farklı yönlerde sayısız görünmez ışık ışını yayar ve bu ışınların bir nesneyi yansıtma ve geri dönme sürelerini ölçerek aracı çevreleyen alanın ayrıntılı 3B haritalarını oluşturur.

Lidar, görüntü sınıflandırıcı algoritmaların kaçırabileceği nesneleri ve engelleri tespit edebilir. Ayrıca arabaların karanlıkta görmesini sağlayabilir ve hareketli cisimleri saptamak için daha uygun olan radardan daha ayrıntılı ve hassastır.

Kendi kendini süren otomobil programlarına sahip çoğu şirket Waymo ve Uber dahil Lidar kullanıyor. Ancak teknoloji hala gelişmekte. Birincisi, Lidar cihazları çukurlar veya kötü hava koşulları ile mükemmel değil.

Lidar da çok pahalıdır; Çeşitli tahminlere göre, bir otomobilin fiyatına 85.000 dolar ekleyebiliriz. Axios'tan yapılan bir araştırmaya göre, yıllık maliyetler 100.000 ABD dolarının oldukça altında olabilir. Ortalama bir otomobil alıcısı muhtemelen bunu karşılayamaz, ancak kendi kendine sürüş-taksi hizmetlerini kullanmayı planlayan teknoloji devleri yapabilir.

Stilgoe, "Düşük maliyetli eklentiler geliştirmeye çalışan az sayıda insan var, ancak araçlar şehirlerde paylaşıldığında ve kullanıldığında faydalar en net gibi görünüyor" dedi. "Bu, şu anda arabası olmayan insanlar için iyi bir şey olabilir ya da yakınlarda bir servisi olmayan şehir dışındaki insanlar için kötü bir şey olabilir."

Stilgoe, şehirlerin kendi kendini süren filoların vaatlerini toplu taşıma yatırımlarını ertelemenin bir nedeni olarak kullanma tehlikesi olduğu konusunda uyarıyor. Axios'un araştırmasına göre, ABD'deki en az iki bölge kendi kendini süren mekik servislerine birkaç yüz bin dolar yatırım yapıyordu.

Bağlantı ve Altyapı İhtiyacı

İnsan sürücüler çevrelerini gözlemlemekten çok daha fazlasını yapar. Birbirleriyle iletişim kurarlar. Göz teması kurarlar, birbirlerine sallarlar ve başlarını sallarlar ve niyetlerini diğer sürücülere netleştirmek için yavaşça hareket etmeye başlarlar. Bunlar, mevcut kendi kendine sürüş teknolojilerinin, eğer hiç değilse, çok düşük performans gösterdiği fonksiyonlardır.

Kendi ortamlarını haritalandırmanın ve nesneleri tespit etmenin ötesinde, kendi kendine sürüş arabaları, birbirleriyle ve ortamlarıyla iletişim kurmak için bir yönteme ihtiyaç duyar. Harvard Business Review adlı makalesinde, Edinburgh Üniversitesi İşletme Fakültesi'ndeki akademisyenler, akıllı sensörlerin otomobillere ve altyapıya yerleştirilmesi de dahil olmak üzere çeşitli çözümler önerdiler.

"Trafik ışıklarının yerini alan radyo vericileri, hem araç-araç hem de altyapı-altyapı iletişimini idare eden daha yüksek kapasiteli mobil ve kablosuz veri ağlarını ve hava durumu, trafik ve diğer koşullar hakkında gerçek zamanlı veri sağlayan yol kenarı ünitelerini düşünün, " akademisyenler yazdı.

Mevcut kendi kendine sürüş teknolojileri, bilgisayarları trafik ışıkları, yol işaretleri, yol işaretleri vb. İnsanlar için tasarlanmış altyapıya uyarlamaya çalışıyor. Makine öğrenmesi algoritmaları, diğer vagonları tespit etmek veya farklı açılardan ve farklı ışık ve hava koşullarında yol işaretlerini okumak gibi insan vizyon sisteminin en temel işlevlerini yerine getirmeden önce saatler süren eğitime ve çok miktarda veriye ihtiyaç duyar.

Otomobilleri ve yolların akıllı sensörler ile güçlendirilmesi, kendi kendini süren otomobillerin farklı yol koşullarını iletmesini ve ele almasını çok daha kolay hale getirecektir - işlemcilerin maliyetleri azaldıkça ve 5G gibi teknolojiler her yerde bağlantıyı mümkün kılar ve daha uygun hale getirir.

Kendi Kendini Süren Arabaları Ayırma

ABD karayolunun 4 milyon miline akıllı sensörler eklemek imkansız olmasa da zor bir iştir. Kendi kendini süren otomobil firmalarının arabaları çevre yerine daha akıllı hale getirmeye odaklanmayı tercih etmelerinin bir nedeni.

“Göreceğimiz en yakın vadeli senaryo, çeşitli mekansal ayrışmanın biçimleridir: Kendi kendine sürüş arabaları bazı bölgelerde çalışacak, bazılarında çalışacaklar. Bunu zaten görüyoruz, çünkü teknolojinin erken denemeleri belirlenmiş olarak gerçekleştiriliyor. Test alanları veya nispeten basit, adil hava koşullarında, "denilen Edinburgh akademisyenler makalelerinde önerdiler.

Arada, "Hem kendi kendini süren araçlara yönelik hem de daha iyi bir ortam sağlamak için hem teknoloji rafine edilirken hem de diğer yol kullanıcılarını sınırlamalarından korumak için özel şeritler veya bölgeler görebiliyoruz" dediler.

Diğer uzmanlar da benzer önerilerde bulundu. Ağustos ayında, Google Brain’in AI araştırmacısı ve kurucusu Andrew Ng, kendi kendine sürüşün güvenlik sorunlarını çözmek için, yayaların ve onlarla yol paylaşan diğer kullanıcıların davranışlarını değiştirmemiz gerektiğini önerdi. Ng, “Demiryollarının ortaya çıkışına bakarsanız, çoğunlukla insanlar rayların üzerinde bir trenin önünde durmamayı öğrendiler” dedi.

Ng'in önerisi, teknoloji geliştiğinde kendi kendini süren otomobillerin güvenlik risklerini azaltmaya kesinlikle yardımcı olacak, ancak robotik öncüsü Rodney Brooks da dahil olmak üzere diğer AI uzmanlarıyla iyi bir şekilde oturmuyor. “Kendi kendini süren otomobillerin büyük vaadi, trafik ölümlerini ortadan kaldıracakları oldu. Şimdi, tüm insanlar davranışlarını değiştirmek için eğitildiği sürece trafik ölümlerini ortadan kaldıracaklarını mı söylüyor?” Brooks bir blog yazısı yazdı.

• Ford'un Kendi Kendini Test Etme Test Araçlarında Miami'nin Etrafında Ford'un Kendi Kendini Test Etme Test Araçlarında Miami'nin Etrafında
• Ford'un Scooter, AI ve Otonom Arabaları Miami'ye Getirmesi Ford'un CTO, AI ve Otonom Arabaları Miami'ye Getirmesi
• Lyft'in Kendi Kendini Süren Otomobillerinde Yavaş ve Sürekli Yarış Kazanıyor Lyft'in Kendi Kendini Süren Otomobillerde Yavaş ve Sürekli Yarış Kazanıyor

Derin öğrenmenin başarılarını abartmanın ses eleştirmeni olan New York Üniversitesi Profesörü Gary Marcus, Ng'in önerisini "işi kolaylaştırmak için hedefleri yeniden tanımlamak" olarak nitelendirdi.

Ancak Stilgoe, tarihten önemli dersler alabileceğimize inanıyor. Stilgoe, "Arabalar ABD şehirlerine yirminci yüzyılın başlarında ilk geldiğinde, yayaların yolları güvenli hale getirmek için yoldan çekilmeleri söylendi. Jaywalking'e bir kabahat olarak icat edildi ve yollar arabaları tercih etmek için tasarlandı." Dedi.

Stilgoe, kendi kendini süren arabaların yararları konusunda ciddi olursak, aynı şeyin tekrar olacağını göreceğimize inanıyor. Örneğin, araba şirketleri altyapılarını yükseltmek için şehirlere lobicilik yapmaya başlayabilir ve yayalara kendi kendini süren arabaların etrafında nasıl davranacaklarını öğretebilir. Stilgoe, "Kendi kendine sürüş arabaların söz verdiği gibi çalışması için, çalıştıkları sistemin kontrol edilmesi gerekecek." Dedi.

Yolun aşağısındaki engeller

Mücadelelerine rağmen, kendi kendini süren otomobil endüstrisi istikrarlı bir hızla ilerliyor ve yollarımız kesinlikle daha güvenli hale gelecektir.

Ancak sorular ve zorluklar devam etmektedir. Örneğin, bir araba kazası olduğunda kim hesaba katılacak? Stilgoe, "Tam otomatik sürüş sisteminde, şirketin neredeyse her koşulda sorumlu olması gerektiğini söylemek oldukça kolay. İnsanlar ve bilgisayarlar farklı zamanlarda sürüşleri paylaştığında işler daha da zorlaşıyor." Dedi.

Ayrıca, kendi kendini süren bir otomobil, insan hayatını kaybetmenin kaçınılmaz olduğu bir durumda kendini bulduğunda nasıl karar vermelidir? Bu, "tramvay sorunu" olarak bilinir ve varsayımsal olabilir, ancak kuralların net olmadığı durumlarda kendi kendini süren otomobillerin karar almak için tasarlanması gerektiğini gösterir.

Stilgoe, "Bu sistemlerin tasarımında gerçek etik ikilemler var" dedi. "Kendi kendine sürüş arabaları her şeyi bilen olmayacak."