Kako samoupravljajući automobil vidi svet

Statistički gledano, najmanje pouzdan deo automobila je... vozač. Kris Urmson vodi Guglov projekat samoupravljajućih automobila, jedan od nekoliko pokušaja da se ljudi udalje sa sedišta vozača. On govori o tome gde se projekat sada nalazi i predstavlja fascinantne snimke koji prikazuju kako automobil vidi put i samostalno donosi odluke kako dalje da postupa.

Godine 1885. Karl Benc
izumeo je automobil.

Kasnije, u toku godine,
izveo ga je na prvu javnu test vožnju

i, ovo se zaista dogodilo,
udario ga u zid.

U poslednjih 130 godina

radili smo na tom, najmanje pouzdanom,
delu automobila - vozaču.

Ojačali smo sam automobil.

Dodali smo pojaseve za sedišta,
vazdušne jastuke,

i, u poslednjoj deceniji,
počeli smo čak i da činimo auto pametnijim

kako bismo ispravili tu grešku - vozača.

Danas ću govoriti malo o razlici

između rešavanja problema
sistema asistencije vozaču

i zapravo, potpuno
samoupravljajućih automobila

i šta oni mogu da učine za svet.

Takođe ću govoriti ponešto
i o našem automobilu

i prikazati vam kako on vidi svet,
kako reaguje i šta radi,

ali prvo moram da kažem
nešto i o jednom problemu.

A problem je velik:

svake godine, na putevima širom sveta,
1,2 miliona ljudi pogine.

Samo u Americi svake godine
pogine 33 000 ljudi.

Stavimo to u ovakvu perspektivu:

to je kao da se svakog radnog dana
737 sruši iz vazduha.

To je neverovatno.

Automobili nam se
prodaju na ovakav način

ali, zapravo,
ovo predstavlja vožnju, zar ne?

Nema sunca nego kiše

i radije biste radili
bilo šta drugo, osim vožnje.

A razlog tome je sledeći:

saobraćaj postaje sve gori.

U Americi, u periodu
između 1990. i 2010,

milje koje su vozila prelazila

se uvećao za 38%.

Procenat naših puteva se uvećao za 6%.

To nije samo u našim glavama,

saobraćaj se zaista znatno
pogoršao u skorije vreme.

I sve to ima veliku cenu po čoveka.

Ako uzmete prosečno vreme transporta,
u Americi, koje iznosi oko 50 minuta

i pomnožite ga sa 120 miliona
radnika koje imamo,

dobijete negde oko šest milijardi minuta

protraćenih tokom transporta svakog dana.

To je velika cifra pa sagledajmo
to na sledeći način:

uzmite tih šest milijardi minuta

i podelite ih sa prosečnim
životnim vekom jedne osobe

i dobićete 162 života

uzaludno utrošenih svakog dana,

prelazeći samo od tačke A do B.

To je neverovatno.

Zatim, imamo i one
koji nemaju tu privilegiju

da sede u saobraćaju.

Ovo je Stiv.

On je neverovatno sposoban muškarac

ali je, pri tom, i slep.

A to znači da umesto
tridesetominutne jutarnje vožnje do posla,

to je iskušenje od dva sata
spajajući delove javnog prevoza

ili moljakanje prijatelja
i porodice za prevoz.

On nema tu istu slobodu kretanja
koju vi i ja imamo.

Trebalo bi da uradimo nešto
po tom pitanju.

Konvencionalno razmišljanje bi bilo

da uzmemo te
sisteme asistencije vozača,

da ih guramo, postepeno unapređujemo
i da će se oni vremenom

pretvoriti u samoupravljajuće automobile.

Međutim, to je kao
kada bih vam ja sada rekao da

ako bih se mnogo trudio da skačem,
da bih jednog dana mogao i da poletim.

Morali bismo ipak da
uradimo nešto drugačije.

Zato ću vam pričati o tri glavne razlike

između samoupravljajućih automobila
i sistema asistencije vozaču.

I počeću sa nekim od naših iskustava.

Godine 2013.

imali smo prvi test
samoupravljajućih automobila

i dozvolili običnim ljudima da ga koriste.

Dobro, delimično običnim -
to je bilo 100 Guglovih radnika

međutim, oni nisu radili na projektu.

Dali smo im taj automobil i dozvolili im
da ga koriste u svakodnevnom životu.

U odnosu na druge
samoupravljajuće automobile

ovaj je imao jednu veliku začkoljicu:

morali su da vode računa

jer je ovo bilo eksperimentalno vozilo.

Mi smo ga dosta testirali,
ali je i dalje moglo da se pokvari.

Dva sata smo ih obučavali,

stavili smo ih u auto,
dali im da ga koriste,

i šta smo naknadno čuli
je bilo fenomenalno

za nekoga ko pokušava
da uvede proizvod u svet.

Svi ponaosob su rekli da im se svideo.

Zapravo, imali smo jednog vozača Poršea
koji nam je prvog dana rekao:

"Ovo je potpuno glupo.
O čemu uopšte razmišljamo?"

Ali je, na kraju, rekao:
"Ne samo da je meni potreban,

potreban je svima,
jer su ljudi očajni vozači."

To je bila muzika za naše uši.

A onda smo počeli da gledamo
šta ljudi unutar automobila rade

i to nam je otvorilo oči.

A meni je omiljena priča jednog gospodina

koji gleda u svoj telefon
i shvati da mu se baterija istrošila.

On se ovako okrenuo, u autu,
čeprkao po svom rancu,

izvukao svoj laptop,

stavio ga na sedište,

opet se okrenuo nazad,

opet čeprkao i izvukao kabl
za punjenje za svoj telefon,

vrpoljio se, uključio kabl u laptop
i u telefon.

Zasigurno, telefon se puni

a svo to vreme on se vozio
brzinom od 100 km na sat, po autoputu.

Zaista neverovatno.

Razmišljali smo o ovome
i rekli smo da je to nekako očigledno.

Što više tehnologija napreduje

vozač postaje sve manje pouzdan.

Samim tim što
automobil postepeno postaje pametan

verovatno više nećemo videti
pobede koje smo nekada želeli.

Dozvolite mi da vam se obratim
tehničkim jezikom, na trenutak.

Gledajući ovaj grafik,
na dnu primećujemo

koliko često automobil
primenjuje kočnice kada ne bi trebalo.

Ignorišite veći deo ove ose

jer ako se vozite gradom
i automobil iz nekog razloga stane,

vi nikada nećete kupiti taj auto.

Vertikalna osa prikazuje
koliko često će auto primeniti kočnice,

kada je to potrebno,
da bi vam pomogao da izbegnete nesreću.

Ako sada pogledamo
u ovaj donji levi ugao

- to je vaš klasičan automobil.

On ne primenjuje kočnice umesto vas,
ne radi ništa šašavo

ali isto tako vas i ne čuva od nesreće.

Ako sada želimo u auto da uvedemo
sistem asistencije vozaču

recimo za kočenje
za ublažavanje sudara

ubacićemo neki paket tehnologije tu

i to je ova kriva ovde i sistem će imati
neka upravljačka svojstva

ali nikada neće izbeći sve nesreće

jer nema takve sposobnosti.

Ali izabraćemo neku poziciju na krivi ovde

pa možda izbegava polovinu nesreća
koja ljudima vozačima promakne

neverovatno, zar ne?

Upravo smo duplo smanjili nesreće
na našim putevima.

Sada 17 000 ljudi manje
pogine u Americi svake godine.

Ali ako želimo
samoupravljajući automobil,

potrebna nam je kriva
koja izgleda ovako.

Morali bismo da postavimo
više senzora u vozilo

i izabraćemo jednu tačku korišćenja ovde

gde, zapravo, nikada ne dolazi do sudara.

Dešavaće se,
ali sa vrlo malom učestalošću.

Mogli bismo ovo da gledamo
i da polemišemo o tome

da li je ovo postepeno
i ja bih rekao da je to "pravilo 80-20"

i da je veoma teško
da se podigne na tu novu krivu.

Ali hajde na trenutak
da to sagledamo iz drugačijeg ugla.

Hajde da vidimo koliko često
tehnologija postupi na ispravan način.

Ova zelena tačka ovde predstavlja
sistem asistencije vozaču.

Ispostavilo se da ljudi vozači

prave greške koje dovode
do saobraćajnih nesreća

jednom u 161 000 km, u Americi.

Nasuprot tome, sistem asistencije vozaču
verovatno donosi odluke

oko 10 puta u sekundi,

a to je red veličine

oko 1000 puta u toku 1,5 kilometra.

Ako uporedite razdaljinu
između ove dve veličine,

to je oko 10 na osmu, zar ne?

Osam puta više.

To je kao kada bi poredili
koliko brzo ja trčim

u odnosu na brzinu svetlosti.

Nije bitno koliko naporno treniram kada
zapravo, nikada neću moći to da stignem.

Prema tome, to je vrlo velik procep.

I na kraju, naravno, imamo i to
kako sistem podnosi nesigurnosti.

Ovaj pešak ovde
možda iskorači na put, a možda i ne.

Ja ne mogu to da znam,
niti bilo koji naš algoritam

ali u slučaju sistema asistencije vozaču

to znači da ne može nešto da preduzme
opet iz razloga što

ako nenadano pritisne kočnice
to je potpuno neprihvatljivo.

Dok samoupravljajući sistem
može da prepozna pešaka i kaže

"Ne znam šta će da uradi,

uspori, pogledaj bolje
i nakon toga reaguj adekvatno."

Tako da je mnogo bezbedniji nego što će
sistem asistencije vozaču ikad biti.

Toliko o razlikama
između ova dva sistema.

Hajde da sada razgovaramo o tome
kako automobil vidi svet.

Dakle, ovo je naše vozilo.

Kreće tako što prepoznaje
gde se nalazi, na svetu,

tako što koristi podatke
sa mape i senzora i upoređuje ih

i na to dodaje šta vidi
u konkretnom trenutku.

Tako da ove ljubičaste kutije koje vidite
predstavljaju druga vozila na putu.

Ove crvene stvari, sa strane,
su biciklisti,

a tamo u daljini, ako bolje pogledate,

možete videti čunjeve.

Sad, pošto znamo gde se auto nalazi
u datom trenutku

moramo da uradimo i bolje od toga:
moramo da predvidimo šta će se desiti.

Ovaj pikap kamion, gore desno,
će da izvrši prestrojavanje u levu traku

zato što je napred put zatvoren

pa on mora da se skloni sa puta.

Poznajemo taj jedan pikap i to je super

ali moramo da znamo
i o čemu svi ostali misle

pa to sad postaje
vrlo komplikovan problem.

Ako sad to znamo, možemo da smislimo
kako bi auto trebalo da reaguje u trenutku

koju putanju bi trebalo da sledi, koliko
brzo bi trebalo da uspori ili ubrza.

I sve to postaje samo praćenje putanje:

skretanje levo ili desno,
pritiskanje kočnice ili gasa.

Na kraju se sve svodi
na dva broja, zapravo.

Koliko teško to može da bude?

Kada smo počinjali u 2009,

ovako je izgledao naš sistem.

Možete videti naš automobil u sredini
i ostale kocke na putu

kako se voze po autoputu.

Auto mora da prepozna gde se nalazi
i gde se otprilike nalaze i ostala vozila.

To je zapravo geometrijsko
razumevanje sveta.

Kada smo počeli da vozimo
po komšiluku i gradskim ulicama,

pojavile su se poteškoće
na potpuno novom nivou.

Vidimo pešake koji prelaze ispred nas,
automobile koji prelaze ispred nas

koji idu u svim smerovima,

semafori, pešački prelazi.

To je neverovatno složen
problem u odnosu na prethodni.

Jednom kada je taj problem rešen,

vozilo mora da se nosi
sa radovima na putu.

Ovde su čunjevi sa leve strane
koji ga primoravaju da ide na desnu

ali ne samo sa radovima, naravno.

Mora da se nosi sa ostalim ljudima
koji se kreću oko tih radova, takođe.

I, naravno, ako neko krši pravila,
policija je tu

i auto mora da prepozna
rotaciono svetlo na krovu auta

koje znači da to nije običan auto,
nego policijac.

Slično, ova narandžasta kutija sa strane

je školski autobus

i time moramo, takođe,
drugačije da se pozabavimo.

Kada se nalazimo na putu,
drugi ljudi imaju očekivanja.

Tako da kada biciklista ispruži ruku

to znači da očekuje od auta
da mu da prednost i napravi mesta za njega

da bi se prestrojio.

I kada se policijski auto nalazi na putu

naše vozilo mora da prepozna
da to znači da stanemo,

i kada nam signaliziraiju da krenemo
da mi nastavimo dalje.

Način na koji ovo postižemo
jeste deljenjem podataka između vozila.

Prvi, grub model ovoga

je kada vozilo vidi radove,

i daje drugom to do znanja
da bi moglo da bude u pravilnoj traci

kako bi izbeglo poteškoće.

Ovo zapravo mnogo dublje razumemo.

Mogli bismo da uzmemo sve podatke
koje auto prima u toku vremena

stotine hiljada pešaka, motociklista,

i vozila koje se tamo nalaze

i da prepoznamo kako izgledaju

i to upotrebimo da zaključimo
kako bi druga vozila

i drugi pešaci mogli da izgledaju.

I onda, još važnije,
iz toga bismo mogli da izvučemo model

kako očekujemo da se oni ponašaju u svetu.

Ovde žuta kocka predstavlja pešaka
koji prelazi ispred nas.

Ovde je plava kocka biciklista
i predviđamo

da će da se pomeri iza automobila desno.

Ovde nam biciklista ide u susret

i znamo da će nastaviti
da vozi po obliku puta.

Ovde neko skreće desno,

i ubrzo vidimo ovde nekog
ko će da napravi polukružno ispred nas

pa možemo da predvidimo to
i da reagujemo bezbedno.

Sad, sve je to dobro
za ove stvari koje smo videli.

Ali, naravno, dešavaće se gomila stvari

koje pre toga niste videli.

Pre nekoliko meseci,

naša vozila su se kretala
kroz Mauntin Vju

i evo sa čim smo se susreli.

Ovo je žena u električnim kolicima

koja juri patku u krug, po putu.
(Smeh)

Međutim, nigde u uputstvu
o ponašanju u saobraćaju

ne piše kako to da rešite.

Ali naša vozila su mogla
to da prepoznaju,

uspore i nastave bezbedno.

Nećemo se nositi samo sa patkama.

Vidite kako ova ptica izleće ispred nas.

Auto reaguje na to.

Ovde se suočavamo sa biciklistom

kojeg ne biste očekivali da vidite
nigde drugde osim u Mauntin Vjuu.

I, naravno, moramo da se suočavamo

čak i sa veoma malim vozačima.

Pogledajte desno ovde kako neko
iskače iz ovog kamiona ispred nas.

I ovde sa leve strane, auto
sa zelenom kutijom koji je odlučio

da mora da skrene desno
u poslednjem mogućem trenutku.

Ovde, dok se prestrojavamo,
auto sa naše leve strane

želi isto to.

A ovde vidimo auto
koji jurca kroz crveno svetlo

i propuštamo ga.

Slično tome, ovde biciklista
isto jurca kroz crveno svetlo.

I, naravno, vozilo reaguje bezbedno.

Takođe imamo ljude koji rade
ne-znam-ni-ja-šta na putu

kao ovaj koji se zaustavlja
između dva samoupravljajuće automobila.

Zapitate se:
"O čemu ti razmišljaš?"

(Smeh)

Obasuo sam vas sa dosta stvari

i sada ću samo na brzinu
analizirati jednu od njih.

Sada gledamo situaciju,
opet sa biciklistom,

i na dnu možete da primetite da još uvek
ne možemo da ga vidimo

ali auto može: to je ona
mala plava kocka tamo,

i to je podatak koji se očitao laserski.

To nije baš tako lako da se razume

pa ću ih sada uključiti
da vidimo te laserske podatke

pa ako ste veoma dobri
u gledanju laserskih podataka,

možete uočiti ove tačke na bankini

ovde, a ona plava kocka je taj biciklista.

Pošto je nama sada crveno svetlo,

biciklisti se već upalilo žuto,

i ako škiljite, možete
da vidite to ovde na slici.

Ali biciklista, kako vidimo,
će nastaviti pravo na raskrsnici.

Nama je sada zeleno svetlo,
njegovo je crveno,

i mi sada predviđamo
da će taj bajs da pređe preko.

Nažalost, ostali vozači pored nas
nisu obratili dovoljno pažnje.

Počeli su da se pomeraju unapred
i na svu sreću,

biciklista je reagovao, izbegao,

i prošao kroz raskrsnicu.

I krećemo.

Kao što vidite, napravili smo
prilično uzbudljiv napredak

i u ovom trenutku smo prilično ubeđeni

da će se ova tehnologija naći na tržištu.

U našim simulatorima testiramo
skoro 5 miliona kilometara svakog dana

pa možete zamisliti kakvo iskustvo
naša vozila imaju.

Radujemo se što će
ova tehnologija biti na putu,

i mislimo da su samoupravljajući
automobili pravi put

u odnosu na sistem asistencije vozaču

zato što je pravovremenost veoma značajna.

U toku ovog mog današnjeg govora

34 ljudi je poginulo
na američkim putevima.

Koliko brzo možemo izneti ovu tehnologiju?

Teško je to reći jer je to
zaista komplikovan problem.

Ovo su moja dva dečaka.

Stariji ima 11 godina a to znači
da će za četiri ipo godine

moći da dobije vozačku dozvolu.

Moj tim i ja smo posvećeni tome
da se to ne desi.

Hvala vam.

(Smeh) (Aplauz)

Kris Anderson: Kris, imam pitanje za tebe.

Kris Urmson: Svakako.

KA: Zasigurno, svest vaših automobila
je prilično zapanjujuća.

Na debatu između
asistencije vozaču i potpuno bezvozača -

Mislim, dešava se prava debata
o tome sada.

Pa neke kompanije,
kao što je, na primer, Tesla

idu putem asistencije vozaču.

Ti govoriš da će to biti ćorsokak

jer ne može samo unapređivanjem te putanje

da se dođe do potpunog samoupravljanja

u jednom trenutku i da onda
vozač kaže: "Osećam da je ovo sigurno"

i onda se prebaci nazad
i nešto ružno se desi.

KU: Tako je. To je potpuno tačno
i ne možemo da kažemo

da sistemi asistencije vozaču
neće biti neverovatno značajni.

Mogu da spasu mnogo života
u međuvremenu,

ali da imaju priliku da se transformišu
i pomognu ljudima kao što je Stiv

da zaista dođu do kraja bezbedno,

da imaju mogućnost
da promene naše gradove

i da se otarase urbanih kratera
koje zovemo parking mestima,

ovo je jedini put.

KA: Pratićemo vaš napredak
sa velikim interesovanjem.

Hvala puno, Kris.
KU: Hvala vama. (Aplauz)