Deceniul maşinilor autonome a început cu entuziasm, dar se încheie mult mai calm: Lista lungă de provocări pentru producătorii auto

Calendarul se va schimba în curând şi unii se vor întreba, pe bună dreptare, unde este maşina autonomă. Elon Musk, de la Tesla, a vorbit despre călătorii autonome în 2017. GM a promis că autovehiculul va fi disponibil în 2019. Ford a fost mai prudent, alegând 2021.

Dar termenele trec şi oamenii sunt încă la volan. Uber, cândva una dintre cele mai implicate companii din domeniu, şi-a oprit programul timp de nouă luni în 2018, după ce unul dintre vehiculele sale de testare a lovit şi a ucis un pieton din Arizona. Va trece ceva timp - poate o perioadă foarte lungă - înainte ca autovehiculele autonome să ne transforme viaţa de zi cu zi.

"Robotaxis au fost mereu la trei ani distanţă, probabil, în ultimii cinci ani", spune Matthew Johnson-Roberson, co-fondator al Refraction AI, un startup care produce roboţi pentru livrări. „Vom vedea o diferenţă din ce în ce mai mare între ceea ce tehnicienii au înţeles a fi problemele care aveau să ne ia 10, 15, 20 de ani pentru a fi rezolvate şi un simplu ciclu de hype”.

Munca lui Johnson-Roberson în vehicule autonome datează din 2004, sponsorizat de Pentagon. El spune că este uimit de progresele făcute de atunci, dar şi-a îndreptat atenţia către roboţi lenţi, uşori, pentru că sunt mai simplu de construit.

O listă lungă de provocări a încetinit autovehiculele şi camioanele autonome. Este greu să dovedeşti că sunt sigure. Senzorii lor greşesc pe vreme rea. Vehiculele sunt lipsite de îndemânarea umană care să le permită să navigheze fără probleme în intersecţii sau în trafic. Unii experţi consideră că vehiculele nu vor deveni comune fără o schimbare majoră în tehnologie.

Cu câţiva ani în urmă, proiectul Waymo al Google părea remarcabil de sigur. „Am crezut că poate ştiu ei ceva ce eu nu ştiu", spune Pedro Domingos, profesor la Universitatea din Washington, care cercetează inteligenţa artificială. "Dar încep să realizez că, de fapt, ei nu ştiu ceva ce eu ştiu."

Domingos se numără printre cei care consideră că este nevoie de un salt tehnologic, astfel încât vehiculele autonome să poată interacţiona cu oamenii şi să facă faţă situaţiilor noi.

Unii dintre cei mai mari dezvoltatori de vehicule autonome, inclusiv GM şi Aurora, au refuzat să comenteze dacă este necesar un salt tehnologic major pentru ca maşina autonomă să intre în cotodian sau dacă consideră că aceasta este realizabilă continuând pe actualul drum.

În urmă cu zece ani, vehiculele autonome erau ceva mai mult decât un proiectele şcolăresc, dar rezultatele concursurilor sponsorizate de guvern i-au impresionat pe cofondatorii Google Sergey Brin şi Larry Page. În 2009, au lansat un proiect de autovehicul cu o echipă de 20 de persoane, vehicule Toyota Prius folosite şi un număr de senzori mai puţin obişnuiţi, potrivit unui purtător de cuvânt.

Aceste vehicule erau primitive. Dar au făcut progrese majore, în urma apariţiei unui tip de inteligenţă artificială numită „deep learning” - învăţare profundă.

Google a transformat proiectul într-o companie independentă în 2016. Waymo a condus autonom peste 10 milioane de mile, în peste 100.000 de călătorii, prin serviciul său din Chandler, Arizona.

„Este o realizare masivă”, a spus Oliver Cameron, CEO al companiei de autovehicule autonome Voyage, care este axată pe oferirea de călătorii în comunităţile de pensionari. "Există un semn de întrebare cu privire la dacă abordarea poate fi aplicată, în mod eficient din punct de vedere al costurilor, în toată ţara şi în lume".

Argo AI, divizie a Ford, a apreciat în acest an că sunt necesare progrese tehnologice pentru ca maşinile sale autonome să conducă în condiţii complexe, cu o putere de calcul mult mai mică. „Până când nu vom reuşi să facem acest lucru la scară, beneficiile vizionare care au fost anunţate pentru societate nu vor fi obţinute”, a scris Deva Ramanan, principalul om de ştiinţă al companiei.

Există alte provocări. Câştigurile obţinute în inteligenţa artificială, care au propulsat vehiculele autonome, au adus şi dezavantaje. Sistemele sunt cutii negre, pentru că este dificil de ştiut de ce maşina conduce aşa cum o face. Şi atunci când vehiculele iau o decizie necorespunzătoare, este extrem de dificil să fie depanate.

Cercetătorii încearcă să construiască instrumente care să ajute AI-ul să explice, şi să construiască tehnologii de simulare, astfel încât maşinile să poată fi certificate. Există, de asemenea, întrebări etice fără răspuns, de exemplu dacă o maşină ar trebui să protejeze viaţa pasagerilor mai mult decât viaţa pietonilor.

La rându său, sistemul legislativ are nevoie de ani d zile pentru a putea să îşi dea seama cum va reglemeta tehnologia şi maşinile. Un proiect vizualizat de CNN Business specifică faptul că trebuiesc 10 ani pentru emiterea standardelor de siguranţă pentru vehicule autonome.

Charles Isbell, profesor de tehnologie din Georgia care cercetează automatizarea şi robotica, se aşteaptă ca o tragedie care va implica un vehicul autonom să declanşeze un proces legislativ care să schimbe radical traiectoria automatizării. „Care este decizia corectă a unei maşini autonome atunci când ceva rău urmează să se întâmple?”, întreabă Isbell.