Kendi kendine giden arabalarla ilgili sorun


Transform 2022’yi 19 Temmuz’da ve neredeyse 20 – 28 Temmuz’da geri getirmekten heyecan duyuyoruz. Bilgili görüşmeler ve heyecan verici ağ oluşturma fırsatları için yapay zeka ve veri liderlerine katılın. Bugün kayıt Ol!


Aka: Bu yanan para çukuru neden onlarca yıldır anlamlı sonuçlar üretemedi.

Gelecek burada ve hiçbir şey beklediğimiz gibi görünmüyor. 10. yıl dönümüne yaklaşırken Alexnetmakine öğreniminin başarılarını ve başarısızlıklarını eleştirel olarak incelememiz gerekiyor.

Daha yüksek bir platodan bakıyoruz.

Bilgisayarla görme, doğal dil işleme ve konuşma tanıma alanlarında sadece birkaç yıl önce hayal bile edilemeyecek şeyleri başardık. Tüm hesaplara göre, AI sistemlerimizin doğruluğu, geçmiş yılların en çılgın hayal gücünü aşıyor.

Ve yine de, yeterli değil.

Gelecek hakkında yanılmışız. Kendi kendini süren arabalarla ilgili tüm tahminler yanlış çıktı. Otonom siborgların geleceğinde yaşamıyoruz ve başka bir şey odak noktasına geldi.

Otomasyon üzerinden büyütme.

İnsanlar kontrol ister. Bu bizim en derin, en içgüdüsel arzularımızdan biridir. Ondan vazgeçtiğimiz bir dünya yok. Günümüzde yapay zeka topluluğunun en büyük yanlış anlamalarından biri, insanların zamanla otomasyon konusunda rahat olmalarıdır. Otomatik çözümlerin güvenilirliği kanıtlandıkça, toplumun mikrodalga arka plan konforu giderek artıyor.

Bu yanlış.

Teknolojinin tarihi, otomasyonun tarihi değildir. Kontrol ve soyutlamanın tarihidir. Biz alet yapımcılarıyız, kontrolümüz dışındaki deneyimlerden o kadar rahatsızız ki, binlerce yıl boyunca göklerin hareketi etrafında bütün medeniyetler ve mitoslar geliştirdik. Yani tüm teknoloji ile.

AI ile de öyle.

İlk günlerden beri, sürücüsüz arabalarla ilgili sorun barizdi: Kontrol yok. Artık birkaç yaşında olan sürücüsüz otomobillerin başarılı uygulamalarına baktığımızda şerit yardımı ve paralel park etme görüyoruz. İnsan ve makine arasındaki kontrol panelinin bariz olduğu durumları görüyoruz ve vakaları kullanıyoruz. Hedefin efsanevi seviye 5 özerklik arayışı olduğu diğer tüm durumlarda, kendi kendini süren arabalar sefil bir şekilde başarısız oldu.

Teknoloji darboğaz değildir.

1925’te, direksiyon başında sürücüsü olmadan yoğun bir trafik sıkışıklığında New York sokaklarında dolaşan radyo kontrollü bir arabamız vardı. 1939 Dünya Fuarı’nda, Norman Geddes’in Futurama sergisi, arabaları yönlendirmek için yola gömülü elektromanyetik referans noktaları gibi manyetize sivri uçları etkin bir şekilde kullanacak makul bir akıllı otoyol sisteminin ana hatlarını çizdi. O 1960’larda otonom arabaların baskın ulaşım şekli olacağını öngördü.

Tabii o da yanılmıştı.

Yine de teknolojiyle ilgili değil. Hayır, “akıllı otoyollar” son derece başarılı ve uygulandıkları yerde basittir. Ek altyapı olmadan bile, bugün insanlar kadar güvenli bir şekilde sürme yeteneğine sahip kendi kendine giden arabalarımız var. Yine de, 80 milyar dolardan fazla sahaya akarken bile 2014 – 2017, sürücüsüz arabamız yok. Referans olarak, ABD federal hükümetinin toplu taşıma için taahhüt ettiği 108 milyar dolarlık 5 yıllık dönem ülkenin toplu taşımaya yaptığı en büyük yatırım oldu.

Tabii ki fark şu ki, ben aslında sürmek Bir tren.

Temelde sorun, etkinleştirmeye çalıştığımız yeni kontrol panellerini kimsenin düşünme zahmetine girmemiş olmasıdır. Soru asla sürüşü otomatikleştirmekle ilgili değildi. Bu miyop, kapalı fikirli bir düşünme şeklidir. Soru, transit deneyiminin nasıl dönüştürüleceği ile ilgili.

Arabalar berbat.

Büyük, gürültülü, kötü kokulu ve temelde birinin hayal edebileceği en verimsiz ulaşım şeklidir. Bir insanın evinden sonra sahip olduğu en pahalı şey onlar, ama değiller. oluşturmak değer. kimsenin malı değil istiyor sahip olmak, insanların sahip olduğu bir varlıktır sahip olmak sahip olmak. Gezegeni mahveden ve şehirlerimizi mahveden otoyolları sübvanse eden gerileyen bir vergi. Zamanın neredeyse %100’ünde pahalı bir garajda kullanılmadan duran pahalı, tehlikeli bir metal parçası.

Arabalar emmek.

Ve onları kendi kendine sürüş yapmak, bu sorunların neredeyse hiçbirini çözmez. bu sorun. Tam otomasyonun yarı efsanevi durumuna odaklanmak için çok fazla zaman harcadığımızda, önümüzde duran etkili sorunları görmezden geliyoruz. Uber başarılıydı çünkü bir düğmeye basarak araba çağırabiliyordunuz. Kiralamalar, maliyetine rağmen başarılıdır, çünkü araba için farklı bir kontrol panelidir. Bunlar yeni geçiş deneyimleri.

Peki, gerçek fırsat nerede?

Bence şirketler seviyor hayvanat bahçesi ilginç ve ikna edici bir tezi var. Sürücü deneyimine odaklanarak ve eleştirel olarak telekılavuzluk için son derece yeni bir arayüz tasarlayarak, kendi kendini süren araba çılgınlığından faydalı bir şey sunma konusunda gerçek bir şansları olduğunu düşünüyorum. Yine de, telekılavuz sistemlerinin buradan oraya gitmek için geçici bir köprü olmadığını anlamanın önemli olduğunu düşünüyorum. Teleguidance sistemi ve onun destekleyici mimarisi, onlar için herhangi bir algoritmik avantajdan daha savunulabilir bir atılımdır. Bu, mülkiyeti ortadan kaldıran bir modelle birleştiğinde ikna edici bir vizyon sunar. Bir… bilirsiniz… bir otobüs.

Dikkatin dağılmasın.

Zoox’un telekılavuz sistemini kullanmadım. Sürüşten daha verimli olduğundan emin değilim, ama en azından doğru yöne işaret ediyorlar. Kendi kendini süren arabaları tamamen otonom olarak düşünmeyi bırakmalıyız. Seviye 5 özerklik her zaman köşede olduğunda, tüm dağınık ara durumları düşünmeye gerek yoktur. Gerçek şu ki, bu dağınık ara durumlar bütün meseledir.

Kendi kendini süren arabalarla ilgili sorunun özü budur.

Kendi kendini süren arabaları “çözecek” ilk şirketi arayan bir yatırımcıysanız, yanlış ağaca havlıyorsunuz. Kazanan, bir aracın çalıştırılmasında gerçekten iyileştirilmiş birim ekonomisi sağlayabilen şirkettir. Bu sorunu çözene kadar, dünyadaki tüm kapalı yol demoları ve tüm gösteriş ölçümleri hiçbir şey ifade etmiyor. İlk adımı nasıl atacağımızı bile düşünmediğimiz bir yarışın sonunun hayalini kuruyoruz.

ve bariyer değil makine öğrenme.

Kullanıcı deneyimidir.

Slater Victoroff, şirketin kurucusu ve CTO’su. Indico Verileri.

DataDecisionMakers

VentureBeat topluluğuna hoş geldiniz!

DataDecisionMakers, veri işi yapan teknik kişiler de dahil olmak üzere uzmanların verilerle ilgili içgörüleri ve yenilikleri paylaşabileceği yerdir.

En yeni fikirleri ve güncel bilgileri, en iyi uygulamaları ve veri ve veri teknolojisinin geleceğini okumak istiyorsanız DataDecisionMakers’da bize katılın.

Kendi makalenize katkıda bulunmayı bile düşünebilirsiniz!

DataDecisionMakers’tan Daha Fazlasını Okuyun


Kaynak : https://venturebeat.com/2022/05/14/the-problem-with-self-driving-cars/

Yorum yapın