Защо самоуправляемите коли са все още далеч

Технологията за самоуправление в автомобилите все още не е безопасна
(снимка: CCO Public Domain)

Неотдавнашната катастрофа на автомобил Tesla в САЩ, при която загинаха двама души, разпали отново споровете относно възможностите и безопасността на днешните технологии за „самоуправление”.

Автомобилите на Tesla включват функция „автопилот”. Тя наблюдава околния трафик и маркировката на лентите с цел помощ в управлението. Компанията вече е готова и с по-усъвършенствана система за „пълно самоуправление”, която обещава автоматична навигация, спиране на светофари и др.

Според разследващите, изглежда, че никой не е бил на шофьорското място на автомобила, когато той се е разбил, отбелязва TechXplore. Изпълнителният директор на Tesla Илон Мъск каза, че в момента на катастрофата не са били използвани функции за самоуправление.

Независимо от това, трагичният инцидент повдигна въпроси относно технологията за самоуправление: колко е безопасна и колко внимание изисква от шофьорите?

Що е то „самоуправление”?

Експертите говорят за шест нива на автономност на превозното средство, вариращи от ниво 0 (традиционно превозно средство без автоматизация) до ниво 5 (превозно средство, което може независимо да направи всичко, което може да направи и шофьорът). Повечето автоматизирани автомобили на пазара днес изискват човешка намеса. Това ги поставя на ниво 1 (базова помощ за водача – поддържане на автомобила в лента или поддържане на скоростта) или ниво 2 (частична автоматизация).

Тези възможности са предвидени за прилагане при наличието на напълно съзнателен и внимателен водач с готовност да поеме контрола по всяко време. Превозните средства от ниво 3 имат по-голяма автономност и могат да вземат някои решения сами. Все пак водачът трябва да остане нащрек и да поеме контрола, ако системата не може да вземе решение.

През последните години се случиха няколко фатални катастрофи с участието на превозни средства от ниво 2 и ниво 3. Тези събития до голяма степен се дължат на човешка грешка, в това число и погрешно разбиране за нивото на автоматизация на автомобилите. Поради това производителите и регулаторите на автомобили станаха обект на критика, че не влагат достатъчно усилия, за да направят автоматизираните системи за управление по-устойчиви на злоупотреба от невнимателни шофьори.

Към по-високи нива на автоматизация

По-високите нива на автоматизация предполагат, че не е задължително водачът да участва в управлението на колата. Човекът би бил ефективно заменен от софтуер за самоуправление на база изкуствен разум.

Ниво 4 при самоуправлението предполага превозното средство да има ограничен пробег къде и кога ще се движи. Най-добрият пример за превозно средство от ниво 4 е проектът за роботакси на Waymo. Други компании също отбелязват значителен напредък в разработването на превозни средства от ниво 4, но тези автомобили не са публично достъпни за продажба в търговската мрежа.

Ниво 5 представлява вече наистина автономно превозно средство, което може да се движи навсякъде и по всяко време съвсем самостоятелно – подобно на това, което може да направи човекът-водач. Преходът от ниво 4 към ниво 5 обаче е по-труден от преходите между другите нива. Той може да отнеме доста години.

Макар че технологиите, необходими за осигуряване на по-високи нива на автоматизация, се развиват бързо, производството на превозно средство, което да може да извърши пътуване безопасно и законно без човешки принос, продължава да е голямо предизвикателство. Три ключови бариери трябва да бъдат преодолени: технологичkи, регулаторни и социални.

Софтуер за машинно обучение и самоуправление

Софтуерът за самоуправление е ключова характеристика на високо автоматизираните превозни средства. Той се основава на алгоритми за машинно обучение и невронни мрежи за т.нар. дълбоко обучение, които включват милиони виртуални неврони, имитиращи човешкия мозък. Невронните мрежи не включват класическо програмиране от типа „ако се случи събитие X, предприемете действие Y”. По-скоро те са обучени да разпознават и класифицират обекти, като използват примери от милиони видеоклипове и изображения от реални светски условия.

Колкото по-разнообразни и представителни са данните, толкова по-добри стават алгоритмите за самоуправление при разпознаването и реагирането на различни ситуации. Обучението на невронни мрежи е нещо като държането на ръката на детето, когато пресича пътя, и обучението му само да се учи чрез ежедневния си опит.

Въпреки че алгоритми могат да откриват и класифицират обекти много точно, те все още не могат да имитират фината сложност на вземането на решение при шофиране. Автономните превозни средства не само трябва да откриват и разпознават хора и други обекти, но също така трябва да взаимодействат, разбират и реагират на това как се държат всички тези елементи. Трябва също да „знаят” и какво да правят при непознати обстоятелства. Без голям набор от примери за всички възможни сценарии на шофиране, задачата за управление на неочакваното остава на дневен ред задълго.

Правни регламенти

Политиците и регулаторните органи по целия свят се стремят да са в крак с развитието на технологиите. Днес индустрията на самоуправляемите коли остава предимно саморегулираща се, особено що се касае до определянето на това дали технологията е достатъчно безопасна за движение по обществените пътища. Регулаторите до голяма степен не са предоставили критерии за вземане на такива решения.

Тепърва регулаторите трябва да изготвят набор от стандартни тестове за безопасност на подобни превозни средства. Те ще трябва и да накарат компаниите да сравняват своите алгоритми със стандартни масиви от данни, преди техните превозни средства да бъдат допуснати до обществените пътища.

Навярно ще е необходим постепенен, поетапен подход към сертифициране. При него, най-вероятно, всяка автономна кола ще може първо да бъде оценена в симулации, а след това в контролирана реална среда. След като превозните средства преминат специфичните референтни тестове, регулаторите ще могат да ги допускат до обществените пътища.

Обществено приемане

Обществеността трябва да бъде въвлечена в решенията относно пускането на пътя на самоуправляеми превозни средства. Съществува реален риск от подкопаване на общественото доверие, ако технологиите за самоуправление не се регулират, за да се гарантира обществената безопасност. Липсата на доверие ще засегне не само тези, които искат да използват технологията, но и тези, които споделят пътя с тях – на практика всички.

Случилият се инцидент с автомобилите на Tesla е редно да послужи като катализатор за привличане на регулаторите и автомобилната индустрия към процес на създаване на силна и стабилна култура на безопасност, която да обуславя напредъка на иновациите в технологиите за самоуправление. Без това автономните превозни средства няма да стигнат до никъде.

Коментар