Bør autonome kjøresystemer være kompatible?

Suksessen med å mislykkes med selvkjørende biler - det er om du til slutt vil være i stand til å surfe på nettet, chatte med venner, les e-poster, eller til og med ta en lur mens bilen din piloterer seg selv nedover veien – kommer ned til kode. Alle store bilprodusenter sysselsetter en hær av programmerere med praktisk talt det samme målet: Skriv koden som holder en bil rulle trygt nedover veien til bestemmelsesstedet.

Problemet er at til slutt vil de alle dele samme vei. Som reiser spørsmålet: Hvis selvkjørende systemer ikke kan snakke med hverandre, kan flere systemer trygt navigere veier uten konflikt?

"Alle som gikk inn i den første DARPA Urban Challenge i 2007 hadde lignende bekymringer," minnes Bryan Salesky, som hjalp til med å bygge den selvkjørende Chevy Suburban som navigerte den komplekse urbane banen til seier. I dag er han administrerende direktør for Pittsburgh, Pennsylvania-baserte Argo AI, selskapet Ford ga i oppdrag å bygge det automatiserte kjøresystemet det vil rulle ut i 2021.

"Det var første gang at flere kjøresystemer alle opererte på samme testbane og samhandle med hverandre og trenger å adlyde de samme kjørereglene og så videre», minnes høyteknologien gründer. "Vi var glade for å se at interaksjonene var overraskende menneskelignende. De avanserte systemene var i stand til å samhandle med annen robottrafikk uten problemer.»

I dag er "utfordringen" mye annerledes. Det handler ikke om hvorvidt vi kan oppnå autonomi, men snarere hvilket selskap som vil produsere det første kjøretøyet og vinne first-mover-fordel på markedet.

Løpet har også flyttet seg fra en relativt liten, svært kontrollert testbane til den virkelige verden. Geografien er mer mangfoldig. Det er flere selvkjørende biler som konkurrerer om prisen. Og fra fotgjengere til sprettballer, hindringene er like uforutsigbare som alltid. For ikke å nevne, selvkjørende kjøretøy må dele veien med de som kjøres av din mor, far, tante Ida og alle andre mennesker som velger å styre kjøretøyet sitt.

I et nøtteskall er det mer risiko. Hvis et kjøresystem sviktet under Urban Challenge, ville kjøretøyet gjøre liten skade på person eller eiendom. Det kan ikke sies om et ut-av-kontroll autonomt kjøretøy (AV) i sentrum av Pittsburgh, for eksempel. Søk "Uber og fotgjenger", hvis du er i tvil.

Så, kan konkurrerende selvkjørende systemer fortsatt eksistere side om side?

Én kode passer alle

Dessverre er det liten konsensus om dette emnet. Noen AI-utviklere og sikkerhetsforkjempere mener at et enkelt kjøresystem – et unikt sett med kode som administrerer alle kjøreansvar – er den sikreste og mest effektive veien til autonom kjøring.

"Hvis vi hadde et enkelt system med klare forventninger, klare leveranser, klare feilmoduser og resultater der ville være et større nivå av åpenhet og forståelse, sier Deborah Hersman, administrerende direktør i National Safety Råd. "Det ville ikke vært noe mer kappløp for å få en førstegangsfordel i den førerløse utviklingen, og hver utviklere ville bygge rundt en sikker ting."

Andre mener et standardisert sett med regler for hvordan AV-er skal oppføre seg i ulike situasjoner er den beste tilnærmingen. Relative nykommere i AV-løpet, NuTonomy og Voyage er for en slik strategi. Begge har publisert artikler som gir et rammeverk for hvordan et selvkjørende kjøretøy skal oppføre seg under en lang rekke omstendigheter, inkludert fotgjengere som i veien, biler i nærheten som rygger, og ankomst til en fireveis stopp, som de håper andre utviklere vil bruke som hjørnesteinen for programmeringsarbeidet.

Voyage har gjort selskapets interne sikkerhetsprosedyrer, materialer og testkode åpen kildekode for å gi "en grunnleggende sikkerhetsressurs i bransjen." Administrerende direktør Oliver Cameron Cameron fortalte Ars Technica at etter den dødelige Uber-kollisjonen i Tempe, Arizona, måtte han bruke mye tid på å roe ned folk og fortelle folk at det var en isolert hendelse. "Men sannheten er at alle i bransjen gjenoppfinner teknologien og sikkerhetsprosessene selv, noe som er utrolig farlig," sa Cameron til magasinet. "Åpen kildekode betyr flere øyne, mer mangfold og mer tilbakemelding."

Mer er bedre

Noen eksperter ser imidlertid en alvorlig risiko for en-kode-passer-alle-tilnærmingen. "Det låser alle til et enkelt system som kanskje ikke tillater fremtidig innovasjon eller endring fremover," advarer Argos Salesky. "Ikke alle løser av de samme grunnene eller løsningene."

I stedet mener Salesky og andre at det er nyttig å ha flere anstrengelser, flere tilnærminger for å takle problemet: "Design mangfold er en av pilarene i å bygge robuste og feiltolerante systemer som bedre kan svare på utfordrende forhold og miljøer. Vi har ikke sett noen negativ interaksjon mellom systemet vårt og andre konkurrerende systemer verken i Bay Area eller Pittsburgh - og vi forventer ikke det."

Selv om det ikke har vært konflikter mellom konkurrerende "selvkjørende" biler i Iron City, eller noe annet sted, det har vært noen bemerkelsesverdige uhell med kjørte kjøretøy og fotgjengere som kan relateres til systemene programmering. Og ikke alle deltakerne overlevde.

Å lære av andre

En ting alle ser ut til å være enige om er at sikkerheten må komme først. "Bilprodusenter må gå med på å slutte å konkurrere på sikkerhet," sier NSCs Hersman. "Alle ønsker å kjøpe en topp sikkerhetsvalg. Men det sier bare at en bil er bedre enn en annen. Bilprodusenter må ta en side ut av flyindustriens håndbok. De må frivillig løfte sikkerheten til sitt primære fokus og dele forskningen sin, det de har lært gjennom eksperimentering for å sikre at ikke bare én bilprodusent vil lage de sikreste [AV-ene], men alle vil være de tryggest."

Mens deling av data – hvilken som helst data – er et hett tema akkurat nå som ingen ønsker å diskutere eller assosieres med takket være Facebook og Cambridge Analytica, noen mener at det er nøkkelen til suksessen til den selvkjørende bevegelsen fremover. "Deling av arbeid er avgjørende for å utvikle robuste teknologier som kan kommunisere og fungere sammen over et standardnettverk som ennå ikke er definert," sier Bryan Reimer. "Det er den eneste måten å produsere den sikreste, best mulig drivende AI."

Kantsaker – sjeldne hendelser som beskatter mulighetene til autonome systemer – kan være en av de mest overbevisende grunnene for bilprodusenter til å dele kunnskap. Tenk på andre sjåfører som uventet svinger, rusk på veien eller plastposer som blåser foran et kjøretøy. Fordi slike hendelser forekommer sjelden, og datamaskiner for tiden mangler sunn fornuft til å bestemme hvordan de skal reagere, er det vanskelig å trene AV-er til å takle kantsaker.

Men ved å dele informasjon med hverandre fra kantsaker som har skjedd, kan AV-firmaer teste systemene sine i simulatorer for å se hvordan de ville reagere, og justere dem der det er nødvendig, og dra nytte av hverandres erfaring.

"Vi må ha noen minimumsstandarder for ytelse eller forventninger for å skape en "belte og seler" tilnærming til sikkerhet, sier NSCs Hersman.

Spørsmålet er hva slags data som skal deles. Mange bilprodusenter snakker aktivt med reguleringsorganer og andre medlemmer av bilmiljøet for å diskutere beste praksis. Men de fleste gir ikke opp sine "konkurransefortrinn" lett - sikkerhetsprosedyrer er intellektuell eiendom for dem.

"Ikke alle data skal deles under alle omstendigheter," sier Rami Sass, administrerende direktør i Whitesource, som gir programvareutvikling og sikkerhetsteam full kontroll og synlighet over deres åpen kildekode bruk. "Men data som vil ha innvirkning på sikkerhetsfunksjoner og på evnen til AV til å opprettholde sikkerhet og sikkerhet vil måtte være en felles innsats for at [overgangen fra kjørt til førerløs] skal fungere ordentlig."

Snakker samme språk

Selv om kompatibel kode ikke nødvendigvis er en bekymring for de fleste, er alle enige om at et felles språk for å lette kommunikasjonen mellom kjøretøy er et must. Likevel er ikke kjøretøy-til-kjøretøy-kommunikasjon et må-ha-element i selvkjørende ligning.

«Det blir rett og slett en annen sensor, samler informasjon om trafikktilstanden, posisjonen til andre kjøretøy og hastigheten deres, sier Danny Shapiro, direktør for Automotive for brikkesettgiganten Nvidia. Brikkesettet har tatt en dominerende posisjon de siste årene i utviklingen av superraske datamaskiner i kjøretøy som lar biler kjøre autonomt. "Disse dataene vil hjelpe biler å se rundt hjørner raskere, identifisere møtende trafikk raskere, be oss justere hastigheten for å unngå en kollisjon," sier Shapiro. "Men det må være et felles språk, noe alle systemer kan forstå."

Dessverre er V2V en lang vei fra å bli standardisert. "Så, vi bygger nå systemer som kan ta frittstående beslutninger, ikke koblet til en annen bil eller ved å koble til skyen, men ved å kunne oppfatte omgivelsene," sier Shapiro.

Akkurat nå er målet å ha biler som kan kjøre seg selv trygt innenfor et visst geografisk område i løpet av de neste årene. De vil bli brukt til mobilitet-som-en-tjeneste-applikasjoner. Ford, GM, Tesla, Uber og Waymo har alle lovet å lansere autonome samkjøringsoperasjoner, og er på god vei til å innfri det løftet.

Imidlertid vil disse første generasjons AV-er ikke kunne kjøre seg selv hvor som helst, når som helst, under noen forhold. For at det skal skje, mener de fleste eksperter at kommunikasjon mellom kjøretøyer - derfor kompatibilitet - er nødvendig hvis kjøretøyene ønsker å eksistere uten konflikt. Så når vil dette skje? Din gjetning er like god som noen andres. Hvis autonome turandeler er en kommersiell suksess, har utviklerne kanskje ikke insentiv til å ta det neste steget: en helt autonom bil i oppkjørselen din.

Redaktørenes anbefalinger

• Waymos selvkjørende biler kan ikke få nok av én blindvei
• Drive.ai sine selvkjørende biler bruker dashbordskjermer slik at passasjerene ikke stresser