Dự đoán đã sai: xe tự lái có một chặng đường dài để đi

Vài năm trước, những chiếc xe tự lái dường như đã sẵn sàng để chiếm đường.

"Từ năm 2020, bạn sẽ là người lái xe ghế sau vĩnh viễn", The Guardian cho biết vào năm 2015. Xe tự hành hoàn toàn sẽ "lái xe từ điểm A đến điểm B và gặp toàn bộ các tình huống trên đường mà không cần bất kỳ tương tác nào từ người lái xe, Doanh nghiệp Người trong cuộc viết vào năm 2016.

Bây giờ rõ ràng là nhiều ước tính trong số này đã bị thổi phồng; Chỉ cần nhìn vào những rắc rối Uber đã có ở Arizona. Những chiếc xe không người lái chắc chắn sẽ làm cho con đường của chúng ta an toàn hơn, nhưng việc loại bỏ con người từ phía sau tay lái là một điều khó khăn để bẻ khóa. Trước khi chúng ta đạt được điều không tưởng, không có tai nạn mà chúng ta đã mơ ước trong nhiều thập kỷ, chúng ta phải vượt qua nhiều rào cản và chúng không phải là tất cả về kỹ thuật.

Điều hướng môi trường mở

Xe tự hành phải điều hướng môi trường không thể đoán trước và đa dạng.

Jack Stilgoe nói: "Tôi nghĩ rằng điều quan trọng khi chúng ta nghĩ về ô tô là những gì cần thiết để những thứ đó tự lái. Đây là lúc ngôn ngữ tự chủ thực sự khiến chúng ta gặp rắc rối, bởi vì tự chủ chỉ áp dụng trong một hệ thống nhất định"., nhà khoa học xã hội tại Đại học College London và lãnh đạo dự án Driverless Futures.

Các phân khúc khác của ngành vận tải, bao gồm tàu ​​hỏa và máy bay, đã thực hiện quyền tự chủ để đạt mức độ thành công cao hơn so với ô tô, ông nói.

"Máy bay tự động chỉ hoạt động vì không phận là môi trường được kiểm soát chặt chẽ. Nếu bạn bay khinh khí cầu của bạn vào đường 747, nó sẽ bay thẳng qua bạn, và sẽ rất rõ đó là lỗi của ai, " Stilgoe chỉ ra. "Tương tự với xe lửa. Không có lái xe chỉ có ý nghĩa bởi vì rất rõ ràng rằng hệ thống này là một hệ thống khép kín."

Ngược lại, ô tô hoạt động trên đường, hệ thống mở và phức tạp rất khó dự đoán hơn nhiều so với đường sắt nơi các đoàn tàu có đường ray độc quyền vượt quá giới hạn đối với ô tô, động vật và người đi bộ. Một chiếc xe tự lái phải tìm đường trên những con đường đông đúc, phản ứng với biển báo đường, xử lý các phương tiện giao thông khác tại các giao lộ và lái xe trong những điều kiện khác nhau mà những dấu hiệu có thể không rõ ràng. Nó phải học cách điều hướng xung quanh chướng ngại vật, phản ứng với những chuyển động từ những chiếc xe và tài xế khác, và quan trọng nhất là tránh chạy vào người đi bộ. Tất cả những điều này làm cho công việc tạo ra những chiếc xe tự lái an toàn trở nên khó khăn hơn.

"Sẽ luôn có những điều khiến chúng tôi ngạc nhiên", Stilgoe nói.

Đưa mắt và bộ não cho xe ô tô

Một trong những công nghệ chính giúp thúc đẩy công nghệ xe tự lái là học sâu, một tập hợp trí tuệ nhân tạo tạo ra các mô hình hành vi dựa trên các ví dụ. Các thuật toán học sâu kiểm tra các nguồn cấp dữ liệu video từ các camera được lắp đặt xung quanh xe tự lái để tìm kích thước của đường, đọc các biển báo và phát hiện chướng ngại vật, xe hơi và người đi bộ.

Anthony Levandowski, các kỹ sư có mặt tại trung tâm của một vụ kiện giữa Waymo và Uber, gần đây đã đăng một đoạn video và hiệu suất chi tiết của một công nghệ tự lái mà lái xe 3.100 dặm, từ cầu Golden Gate ở San Francisco để cầu George Washington ở New York, mà không bao giờ bàn giao điều khiển cho người lái xe và chỉ sử dụng máy quay video và mạng lưới thần kinh.

Mặc dù lái xe trên đường cao tốc liên bang dễ dàng hơn đáng kể so với điều hướng môi trường đô thị, nhưng thành tích của Levandowski là đáng chú ý. Pronto.ai, startup mới của anh, dự định sẽ cung cấp công nghệ cho xe bán tải thương mại, dành phần lớn thời gian của họ trên đường cao tốc.

Nhưng trong khi các mạng lưới thần kinh được đào tạo tốt có thể vượt trội hơn con người trong việc phát hiện các vật thể, chúng vẫn có thể thất bại theo những cách phi lý và nguy hiểm nhất là vụ tai nạn Tesla Model S gây tử vong năm 2016 và tai nạn Model X 2018. Các nghiên cứu khác cho thấy các thuật toán thị giác máy tính của xe tự lái có thể dễ dàng bị đánh lừa khi nhìn thấy các vật thể đã biết ở những vị trí khó xử.

Công bằng mà nói, các công nghệ tự lái đã ngăn ngừa tai nạn trong một số trường hợp, nhưng những trường hợp này hiếm khi làm tiêu đề.

Bổ sung mạng lưới thần kinh

Để giải quyết các giới hạn của mạng lưới thần kinh, một số công ty đã trang bị cho chiếc xe của họ một chiếc Shellar, các thiết bị quay thường thấy trên những chiếc xe tự lái. Các thiết bị có nắp phát ra nhiều tia sáng vô hình theo các hướng khác nhau và tạo ra các bản đồ 3D chi tiết về khu vực xung quanh xe bằng cách đo thời gian cần thiết để các tia đó phản xạ khỏi một vật thể và quay trở lại.

Lidar có thể phát hiện các đối tượng và chướng ngại vật mà thuật toán phân loại hình ảnh có thể bỏ lỡ. Nó cũng có thể cho phép ô tô nhìn trong bóng tối, và chi tiết và chính xác hơn radar, phù hợp hơn để phát hiện các vật thể chuyển động.

Hầu hết các công ty có chương trình xe tự lái đang sử dụng Lidar, bao gồm Waymo và Uber. Nhưng công nghệ vẫn còn non trẻ. Đối với một, các thiết bị Lidar không tuyệt vời với ổ gà hoặc thời tiết khắc nghiệt.

Lidar cũng rất đắt tiền; theo ước tính khác nhau, người ta có thể thêm tới 85.000 đô la vào giá của một chiếc xe hơi. Theo một khảo sát từ Axios, chi phí hàng năm có thể ở phía bắc 100.000 đô la. Người mua xe trung bình có thể không đủ khả năng đó, nhưng những người khổng lồ công nghệ có kế hoạch triển khai dịch vụ taxi tự lái có thể.

"Có một vài người đang cố gắng phát triển các tiện ích bổ sung chi phí thấp, nhưng có vẻ như lợi ích là rõ ràng nhất khi xe hơi được chia sẻ và vận hành trong các thành phố, " Stilgoe nói. "Đây có thể là một điều tốt cho những người hiện không có xe hơi hoặc là một điều tồi tệ cho những người ở ngoài thị trấn có thể không có dịch vụ gần đó."

Stilgoe cảnh báo rằng có một mối nguy hiểm là các thành phố sử dụng lời hứa về đội tàu tự lái là lý do để hoãn đầu tư vào giao thông công cộng. Ít nhất hai địa phương Hoa Kỳ đã đầu tư vài trăm nghìn đô la vào dịch vụ đưa đón tự lái, nghiên cứu của Axios cho thấy.

Sự cần thiết cho kết nối và cơ sở hạ tầng

Người lái xe làm nhiều hơn là quan sát môi trường của họ. Họ giao tiếp với nhau. Họ giao tiếp bằng mắt, vẫy tay và gật đầu với nhau, và bắt đầu di chuyển chậm theo hướng để làm rõ ý định của họ với những người lái xe khác. Đây là những chức năng mà các công nghệ tự lái hiện tại thực hiện rất kém, nếu có.

Ngoài việc lập bản đồ môi trường của họ và phát hiện các đối tượng, xe tự lái còn cần một phương pháp để giao tiếp với nhau và môi trường của họ. Trong một bài tiểu luận cho Harvard Business Review, các học giả tại Trường Kinh doanh Đại học Edinburgh đã đề xuất một số giải pháp, bao gồm triển khai các cảm biến thông minh trong xe hơi và cơ sở hạ tầng.

"Hãy nghĩ về các máy phát vô tuyến thay thế đèn giao thông, mạng dữ liệu di động và không dây có dung lượng cao hơn xử lý cả thông tin liên lạc giữa các phương tiện với xe và cơ sở hạ tầng, và các đơn vị bên đường cung cấp dữ liệu thời gian thực về thời tiết, giao thông và các điều kiện khác, " các học giả đã viết.

Các công nghệ tự lái hiện tại đang cố gắng thích ứng máy tính với cơ sở hạ tầng được thiết kế cho con người, như đèn giao thông, biển báo đường, vạch kẻ đường, v.v. Các thuật toán học máy cần nhiều giờ đào tạo và lượng dữ liệu khổng lồ trước khi chúng có thể sao chép các chức năng cơ bản nhất của hệ thống thị giác của con người, như phát hiện những chiếc xe khác hoặc đọc các biển báo từ các góc khác nhau và trong các điều kiện ánh sáng và thời tiết khác nhau.

Cải thiện ô tô và đường bằng cảm biến thông minh sẽ giúp xe tự lái dễ dàng giao tiếp và xử lý các điều kiện đường khác nhau. Cách tiếp cận ngày càng khả thi khi chi phí cho bộ xử lý giảm và các công nghệ như 5G giúp kết nối phổ biến và giá cả phải chăng hơn.

Cách ly xe tự lái

Thêm bộ cảm biến thông minh đến 4 triệu dặm đường Hoa Kỳ là một khó khăn nếu không muốn nói nhiệm vụ bất khả thi. Đó là một lý do khiến các hãng xe tự lái thích tập trung vào việc làm cho xe thông minh hơn là môi trường.

"Kịch bản ngắn hạn rất có thể chúng ta sẽ thấy là các hình thức phân tách không gian khác nhau: Ô tô tự lái sẽ hoạt động ở một số khu vực chứ không phải các khu vực khác. Chúng tôi đã thấy điều này, khi các thử nghiệm đầu tiên của công nghệ đang diễn ra các khu vực thử nghiệm hoặc trong môi trường thời tiết tương đối đơn giản, "các học giả ở Edinburgh đề xuất trong bài luận của họ.

Tạm thời, họ đề nghị: "Chúng tôi cũng có thể thấy các làn đường hoặc khu vực dành riêng cho xe tự lái, cả hai đều mang đến cho họ một môi trường có cấu trúc chặt chẽ hơn trong khi công nghệ được cải tiến và để bảo vệ những người đi đường khác khỏi những hạn chế của họ."

Các chuyên gia khác đã đưa ra đề xuất tương tự. Vào tháng 8, nhà nghiên cứu và đồng sáng lập AI của Google Brain Andrew Ng đã đề xuất rằng để giải quyết các vấn đề an toàn khi tự lái, chúng ta nên thay đổi hành vi của người đi bộ và những người dùng khác có chung đường với họ. "Nếu bạn nhìn vào sự xuất hiện của đường sắt, phần lớn, mọi người đã học được cách không đứng trước một chuyến tàu trên đường ray", Ng nói.

Đề xuất của Ng chắc chắn sẽ giúp giảm rủi ro an toàn của xe tự lái trong khi công nghệ phát triển, nhưng nó không phù hợp với các chuyên gia AI khác, bao gồm cả người tiên phong robot Rodney Brooks. "Lời hứa tuyệt vời của những chiếc xe tự lái là họ sẽ loại bỏ những cái chết giao thông. Bây giờ đang nói rằng họ sẽ loại bỏ những cái chết giao thông miễn là tất cả con người được đào tạo để thay đổi hành vi của họ?" Brooks đã viết trong một bài đăng trên blog.

• Đi vòng quanh Miami trong những chiếc xe thử nghiệm tự lái của Ford Đi vòng quanh Miami trong những chiếc xe thử nghiệm tự lái của Ford
• CTO của Ford về Xe tay ga, AI và Đưa Xe tự hành đến Miami CTO của Ford trên Xe tay ga, AI và Đưa Xe tự hành đến Miami
• Trong những chiếc xe tự lái của Lyft, chậm và ổn định sẽ thắng cuộc đua Trong những chiếc xe tự lái của Lyft, chậm và ổn định sẽ thắng cuộc đua

Giáo sư Đại học New York Gary Marcus, một nhà phê bình thanh nhạc về việc phóng đại những thành tựu của học tập sâu, mô tả đề xuất của Ng là "xác định lại các cột gôn để làm cho công việc dễ dàng hơn."

Nhưng Stilgoe tin rằng chúng ta có thể rút ra những bài học quan trọng từ lịch sử. Stilgoe nói: "Khi những chiếc ô tô lần đầu tiên đến các thành phố của Hoa Kỳ vào đầu thế kỷ XX, những người đi bộ được yêu cầu ra khỏi đường để làm cho đường an toàn. Jaywalking được phát minh là một kẻ khốn nạn và những con đường được thiết kế để ưu tiên cho xe hơi".

Stilgoe tin rằng nếu chúng ta nghiêm túc về lợi ích của xe tự lái, chúng ta sẽ thấy điều tương tự lại xảy ra. Chẳng hạn, các công ty xe hơi có thể bắt đầu vận động các thành phố để nâng cấp cơ sở hạ tầng và dạy người đi bộ cách cư xử xung quanh những chiếc xe tự lái. "Để những chiếc xe tự lái hoạt động như đã hứa, hệ thống mà chúng vận hành sẽ cần phải được kiểm soát, " Stilgoe nói.

Chướng ngại vật xuống đường

Bất chấp những khó khăn của nó, ngành công nghiệp xe hơi tự lái đang tiến về phía trước với tốc độ ổn định, và những con đường của chúng tôi chắc chắn sẽ trở nên an toàn hơn.

Nhưng câu hỏi và thách thức vẫn còn. Ví dụ, ai sẽ bị giữ tài khoản khi tai nạn xe hơi xảy ra? "Thật dễ dàng để nói rằng, trong một hệ thống tự lái đầy đủ, công ty phải chịu trách nhiệm trong hầu hết mọi trường hợp. Mọi thứ trở nên khó khăn hơn khi con người và máy tính chia sẻ việc lái xe vào những thời điểm khác nhau", Stilgoe nói.

Ngoài ra, một chiếc xe tự lái nên quyết định như thế nào khi thấy mình rơi vào tình huống mất mạng là không thể tránh khỏi? Điều này được gọi là "vấn đề xe đẩy" và nó có thể là giả thuyết, nhưng nó cho thấy những chiếc xe tự lái sẽ phải được thiết kế để đưa ra quyết định trong những tình huống mà các quy tắc không rõ ràng.

"Có những tình huống khó xử về đạo đức thực sự trong thiết kế của các hệ thống này", Stilgoe nói. "Xe tự lái sẽ không được toàn diện."