Автомобиль будущего – не собственность, а средство передвижения
Как будет выглядеть авто-коммунизм, и где он быстрее наступит

Суперкороткий ответ: авто-коммунизм – это здорово, но нам он не светит.
Ответ поподробней такой.
Если кто-то рассчитывает в будущем стать владельцем беспилотного авто (БА), - забейте. Они не для того делаются. Главная цель БА – прекратить порочную практику личного владения автомобилем.
Цена вопроса – триллионы долларов. И потому десятки лучших лабораторий мира вовсю исследуют, каким станет мир с беспилотными авто. А он станет сильно другим.
Только что закончено 1е комплексное исследование, моделирующее изменения всех 3х ключевых моментов при переходе на БА (раньше эти 3 момента моделировалось по отдельности):
— поездки людей (сколько и почем);
— трафик (пробки, когда и где);
— парковки (сколько и почем).
Результат фантастический.
✔️ при использовании всех авто в режиме autonomous mobility on demand (AMOD) – по-нашему, «езжай, не хочу» (любое пожелание куда-то поехать в минуты удовлетворяет централизованный парк БА) и времени подачи 5-7 мин.:
• уменьшение числа авто на дорогах на 56-87%
• уменьшение числа парковочных мест на 58-85%
✔️ при добавлении режима каршеринга с одним попутчиком:
• уменьшение числа авто на дорогах на 76-92%
• уменьшение числа парковочных мест на 78-92%
Т.е. одним словом – авто-коммунизм!
https://goo.gl/RgH1ZH
❗️ Для справки:
— одновременно на дороги Москвы выезжает более 700 тыс. машин, а для движения без пробок, их количество не должно превышать 400 тыс., а чтоб свободно гонять – 200 тыс.
— при БП даже без каршеринга в Москве было бы всего 150-200 тыс., и сбылась бы мечта Лискутова https://goo.gl/UVdDQw
❗️ Для сравнения:
— В Москве 12 млн жителей, 5,6 млн авто и 3.3 млн. машиномест (2,3 млн. авто ставят где попало);
— В Лос-Анжелесе 13 млн жителей, 6,4 млн авто и 21+ млн. машиномест (площадь парковок в 1,4 раза больше площади всех дорог и составляет 14% от общей полезной площади Лос-Анжелеса).

Теперь, когда где ждать авто-коммунизма
В шикарном и полезном отчете KPMG рассчитан «Индекс готовности стран к использованию БА».
О сколько же надо сделать и сколько денег, сил и ума вбухать, чтоб перейти на БА ❗️❗️❗️
Обязательно почитайте: другие законы, дороги, управление движением, системы связи, другой менталитет …
Нидерланды, Сингапур и США – лучше всех готовы к внедрению БП. За ними Швеция, Великобритания и Германия.
Россия почти в конце, пропустив вперед Бразилию, но зато опережая аж 2 страны - Мексику и Индию.
https://goo.gl/anz5yJ

❗️ Для сравнения:
В мировом репутационном рейтинге Мексика и Индия Россию опережают, и хуже России в нем только Нигерия, Иран и Ирак https://goo.gl/WVWnu1
Так что ж в России хуже всего – дороги, репутация или …?

#БеспилотныеАвто
Еще про БА на канале:
https://t.iss.one/theworldisnoteasy/179
https://t.iss.one/theworldisnoteasy/27

Главная проблема беспилотных авто.
Они не умеют предсказывать ход мыслей других людей (водителей и пешеходов).
Технооптимисты уверены, что беспилотные авто в ближайшие годы, наряду с автомобилистами, поедут по обычным дорогам развитых стран.
Увы, это не так. И когда меня спрашивают, что этому помешает, я привожу всего один аргумент. И это не юридические заморочки (хоти с ними еще хлебать и хлебать). И уж, конечно, не искусство вождения автопилота (уже сейчас лучшее большинства непрофессионалов).
Проблема, всего лишь, в неумении ИИ предсказывать ход мыслей других людей (водителей и пешеходов).
И вот характерный пример.
Чтобы сделать левый поворот, беспилотник просто стоит и ждет, когда поток машин иссякнет, сведя риск столкновений к нулю. Просто наддать по газам в нужный момент, чтобы воспользоваться образовавшимся окном, он не может. А вдруг находящаяся пока что в ста метрах от перекрестка машина со всей дури тоже наддаст? И привет. Пожалуйте бриться.
А если их таких нерисковых и потому нерешительных на дороге будет много, не встанут ли они в ожидании нулевых рисков в вечную пробку, не имея единой системы управления?

Этот гребаный левый поворот – одна из непроходимых (пока что) проблем беспилотных авто. И суть ее сверхсложности даже не в оценке рисков, а в уже упомянутой необходимости предсказаний, что думают другие люди.

Из-за этого, поворачивая налево, автопилот Uber в марте сбил человека.
А в прошлом, работая в полуавтономном режиме (!), Tesla в дым протаранила трейлер (не рассчитала, блин!).

Детали и как все это выглядит на видеосимуляторе, смотрите здесь https://apps.bostonglobe.com/business/graphics/2017/04/driverless/series/teaching-a-driverless-car-to-turn-left/
О том, как с этим пытаются бороться, здесь https://www.dailymail.co.uk/sciencetech/article-6107697/Waymos-self-driving-minivans-dont-understand-basic-road-features-struggle-turn-left.html

#БеспилотныеАвто

Первый ИИ с человекоподобной интуицией
Позавчера я писал, что главная проблема беспилотных авто - неумение предсказывать ход мыслей людей - водителей и пешеходов. Писал я это неспроста, поскольку знал о грядущей сенсации, связанной с весьма интересным мне стартапом Perceptive Automata.
И вот сенсация озвучена - Hundai Motor и Toyota AI Ventures, объявили о намерении совместно решить проблему привнесения в самоуправляемые авто возможностей человекоподобной интуиции.
Начали эти кампании с того, что инвестировали в Perceptive Automata, чтобы использовать разработанную стартапом «технологию прогнозирования человеческого поведения».

«Мы решаем то, что часто называют самой сложной проблемой для роботизированных систем: понимание поведения человека, позволяющее широкомасштабное развертывание автоматизированных систем в среде с преобладанием людей» - пишет про себя команда молодого стартапа из Гарвардского университета и MIT.
Ребята начали с задачи анализа языка тела человека, чтобы определить, куда и с какого перепугу вдруг рванет тот или иной пешеход, убоявшись надвигающегося авто или просто вспомнив, что опаздывает. А в итоге пришли к обобщенной задаче предсказания хода мыслей пешеходов, за чьим «языком тела» ИИ-автопилот может наблюдать.
Решение основано на 2х параметрах, которые ИИ вычисляет для каждого видимого ему человека: намерения (что тот собирается делать) и осведомленность (что он знает о приближающемся авто) - см. ролик на 3 мин и толковое пояснение проблемы.

В итоге ИИ моделирует не движение объектов, а их намерения.
Сделать это страшно трудно.
Но как считают эксперты, «беспилотные авто будут медленными, неуклюжими и убогими, если так и не смогут понять, как бороться с людьми в их сложной и непредсказуемой среде».

И заметьте, пока что у ИИ появился лишь шанс побороть непредсказуемость пешеходов. Но ведь людей - водителей других авто ИИ не видит. Как сможет ИИ побороть и этих уж совсем непредсказуемых гадов?

P.S. Для стартаперов открывается новая перспектива.
Алгоритмы прогнозирования пешеходов сильно национально-ориентированные. Их придется разрабатывать для каждой страны свои. Да и попробовать потеснить Perceptive Automata в работе с авто-грандами задачка весьма достойная и конкурентов пока мало.

#БеспилотныеАвто

Вот мы и стали Богами.
Но вдруг выяснилось - единобожия нет, а разные Боги видят проблему жизни и смерти по-разному.
Уже ездящие по дорогам самоуправляемые авто постепенно превращают человека в Бога. А как иначе сказать? Ведь это инженер-программист теперь должен запрограммировать решение вопроса, ранее бывшее всегда за Богом - кому жить, а кому умереть?
Это решение (точнее, сценарные варианты оценки решений) инженеры должны заложить в самоуправляемый автомобиль.
Кому подарить жизнь, а кому даровать смерть:
— пешеходам или пассажирам?
— молодым или старым?
— богатым или бедным?
— тем, кого больше (например, пятерым пешеходам) или меньше (водитель и его жена с маленьким ребенком в автокресле)?

И тут человечество ждал сюрприз – с единобожием не задалось. Боги, решающие, кому выжить в данном конкретном сценарии, думают по-разному, в зависимости от страны проживания, уровня доходов, вероисповедания, национальности и расы.
Самый крупный из когда-либо проведенных обзоров «машинной этики», опубликованный на днях в Nature, обнаруживает, что многие моральные принципы, которые определяют решения водителя, зависят от страны. Например, в сценарии (всего сценариев 13), в котором некоторая комбинация пешеходов и пассажиров погибнет при столкновении, люди из относительно зажиточных стран с сильными институтами с меньшей вероятностью пощадят пешехода, который незаконно вступил в движение. Т.е. например, в Финляндии и Японии пешехода раздавят, а в Нигерии или Пакистане - спасут.
Опрос 2,3 миллиона человек со всего мира показал, что проблема 21 века – какой должна быть «машинная этика» - не имеет единого решения. Как и в старые времена, этика не универсальна или варьируется между культурами.
Более того. Здесь существует парадокс, впервые вскрытый еще 2 года назад. Опросы показывают:
— во многих странах люди отдают предпочтение самоуправляемым автомобилям, сохраняющим жизнь пешеходов, даже если это означает жертвовать своими пассажирами;
— но те же люди говорят, что они не будут себе покупать самоуправляемый авто, который запрограммирован таким образом.
Опрос показал, что в вопросе сохранения жизни при автокатастрофах люди разделяются, как минимум, на три разных вида Богов.
• Боги А живут в Северной Америке и несколько европейских стран, где христианство исторически было доминирующей религией.
• Боги Б живут в таких странах, как Япония, Индонезия и Пакистан, с сильными конфуцианскими или исламскими традициями.
• Боги В живут в Центральной и Южной Америке, а также Франции и бывших французских колониях.
Эти три вида Богов сильно разные, и решают проблему «кому жить, а кому умирать» принципиально по-разному. Например, Боги А предпочитают жертвовать пожилой жизнью, чтобы спасти молодых. А Боги Б – наоборот.

Значит ли вышесказанное,
✔️ что общемировой консенсус по «машинной этике» невозможен?
✔️ и что настройки выбора «жизни и смерти» для пассажиров, водителя и пешеходов будут прошиваться автодиллером конкретной страны?
— все это остается под большим вопросом.

Подробней:
• Видео на 4,5 мин (просто и понятно) Moral Machines: How culture changes values

• Популярно How should autonomous vehicles be programmed?
• С деталями Self-driving car dilemmas reveal that moral choices are not universal
Полное описание The Moral Machine experiment – скайхаб вам в помощь.
Сайт опроса (на всех языках, включая русский) – думайте сами, решайте сами, давить или не давить.

#Этика #БеспилотныеАвто

Беспилотник для раллийных гонок. Как научить беспилотное авто гонять как в «Форсаже».
Задача нетривиальная. «Обычный ИИ» на глубоком обучении так не умеет. Однако, со временем подобные вещи будут делать «кентавры», объединяющие в себе возможности людей и ИИ.
Вот отличный практический пример – обучение беспилотных авто агрессивному сверхчеловеческому вождению в стиле культового фильма «Форсаж».
Исследователи из Технологического института штата Джорджия создали систему автоматического вождения, которая успешно гоняет на высоких скоростях автомодель в масштабе 1:5 по ралли на грунтовой дороге.
FYI: вождение беспилотных авто по бездорожью – важнейшая задача для вояк, готовых вкладывать в разработку наземных беспилотников немереные деньги.
Работает это путем совмещения глубокого обучения и модели прогнозирующего контроля (подробности см. в статье). Исследователи тестируют систему на сложной грунтовой дороге в техническом гоночном центре. Дорога включает повороты различного радиуса, включая 180-градусный крутой поворот и S-образную кривую, а также длинный прямой участок (см. видео)
Автомобильчик AutoRally способен сколь угодно много раз преодолевать гоночный круг, показывая самый лучший из всех результатов, единожды достигнутый опытным водителем-испытателем (данные гонки которого загружаются в систему).

Подобные гибридные системы, где глубокое обучение решает конкретную задачу, но является при этом лишь одним из компонентов системы, - вероятно, имеют большое будущее в сложных областях. Есть все основания предполагать, что в будущем большинство прикладных робототехнических систем будут использовать модульные системы, сочетающие в себе лучшие из заданных человеком функций, а также системы аппроксимации функций, основанных на глубоком обучении.
Свежее видео Vision-Based High Speed Driving with a Deep Dynamic Observer на 2мин https://www.youtube.com/watch?v=5ALIK-z-vUg
Свежая статья, объясняющая в деталях, как работает этот кентавр, на формулах, таблицах и картинках https://arxiv.org/pdf/1812.02071.pdf

#ИнтеллектКентавра #БеспилотныеАвто

Прорыв в «понимании» беспилотными авто того, что они «видят».
Придумана новая темпоральная логика, имитирующая квази-восприятие.
Мир становится все более парадоксален.
С одной стороны – беспилотные авто нами уже воспринимаются как данность ближайшего будущего.
С другой – вполне возможно, что этот класс технологий будет вообще запрещен для использования вне специальных дорог волевыми решениями политиков.
Мы не знаем, какой из названных вариантов будущего нас ждет. Но точно известно, в чем проблема.
✔️ Все современные алгоритмы вождения беспилотных авто не «понимают», что они «видят».

С проблемой, из-за которой мы берем в кавычки слово «видят», исследователи успешно справились. Алгоритмы ИИ-вождения «видят» совсем не так, как мы. Но хоть и по-своему, но «видят» даже лучше нас: точнее и быстрее.
К проблеме, из-за которой закавычивается слово «понимают», до самого последнего времени даже не знали, как подступиться. Да и как вложить понимание в алгоритм ИИ-вождения, если современный ИИ на основе машинного обучения, в принципе, не способен ничего понимать.

Однако, вся история человеческих открытий и инноваций показывает, что неразрешимых задач для нас нет. Нужно только желание их решить и время. Порой, весьма много времени.
Похоже, что подошло время таки решить проблему с пониманием алгоритмов ИИ-вождения. И хотя это совсем еще не тотальное понимание мира со стороны ИИ, для практических задач ИИ-вождения это вполне может решить проблему квази-понимания.

Новый метод, только что представленной на конференции DATE 2019 во Флоренции командой двух университетов США, основан на кардинально новом подходе к реализации компьютерного квази-восприятия.
✔️ Только путем прорыва от квази-видения к квази-восприятию, по мнению авторов (и с ними трудно не согласиться), можно попытаться построить компьютерное квази-понимание.

1) Для реализации компьютерного квази-восприятия предложено использовать новый класс логики – Темпоральную логику хронометрической квалификации объектов реального мира - Timed Quality Temporal Logic (TQTL).
2) На основе TQTL разработан формальной язык описания желаемых пространственно-временных свойств алгоритма восприятия, обрабатывающего видео.
3) На этом формальном языке записываются «условия здравомыслия», удовлетворять которые обязан алгоритм интерпретации квази-восприятия.
Вот, собственно, и все.

В результате, такая система способна:
- распознавать фантомные объекты – это когда система воспринимает на видео объект, которого, на самом деле, нет (это нужно, чтобы не шарахнуться в объезд фантомного объекта, сбивая при этом идущую по краю тротуара старушку);
- правильно распознавать объекты, включая «здравый смысл» (например, если 0,1 секунды назад объект, распознанный велосипедистом, был, а теперь его нет, а спустя еще 0,1 секунды он появился снова на расстоянии 3 метра вправо, то это ошибка квази-восприятия, ибо не может велосипедист перемещаться по городской улице со скоростью 100 км/час.)

Новая система уже опробована, и показала хорошие результаты.
Сейчас она используется для выявления проблем с алгоритмом квази-восприятия в виртуальном тестировании, что делает алгоритмы ИИ-вождения более безопасными и надежными. Важно отметить, что поскольку этот метод основан на библиотеке «нормальных условий» («условий здравомыслия»), людям не нужно маркировать объекты в тестовом наборе данных - трудоемкий и часто ошибочный процесс.
В будущем команда надеется внедрить логику для переобучения алгоритмов квази-восприятия при обнаружении ошибки. Алгоритм также может быть расширен для использования в режиме реального времени во время движения автомобиля в качестве монитора безопасности.

Короче, не весть еще какое квази-восприятие, но жизнь многим старушкам и велосипедистам способно сохранить.
И есть, что делать дальше.
Подробней https://viterbischool.usc.edu/news/2019/03/how-to-make-self-driving-cars-safer-on-roads/

#БеспилотныеАвто

​​Зачем ИИ собачьи бои.
Фейковая победа ИИ в воздушном бое.
Ширнармассы получили новое подтверждение – супер-ИИ уже на подходе. В шахматы ИИ людей обыграл, в Го и покер тоже. Ну а теперь уже не игры, а самое серьезное из дел – война. Целую неделю техноэнтузиасты и бизнес-бенефициары ИИ с восторгом рассказавают ширнармассам, что в воздушном бою истребителей ИИ, как Тузик грелку, порвал летчика-аса. При этом особый восторг выражается по части того, что в воздушном бою, как и в играх, алгоритмы не просто действуют сильнее людей, а действуют совсем по-другому – так, как людям и в голову не приходит.

Но все подобные рассказы - 100%ный фейк. Чистой воды постановочное шоу с единственной целью – под шумиху в медиа выбивать новый бюджеты. Ну а зачем этот низкопробный театр рекламируют в медиа, - спрашивать бессмысленно. Тизер «человек укусил собаку» сегодня звучит «ИИ победил в собачьих боях». Именно так – Dogfight, - называется тот тип воздушного боя, в котором ИИ победил человека.

«Собачий бой» - это бой боевых самолетов на предельно малом расстоянии, когда они маневрируют на грани предельного риска, как для самолета (из-за потери управляемости), так и для пилота (из-за предельных перегрузок).

«В таком бою у человека не было ни шанса». Так написала про этот «театр» Missy Cummings – одна из редких высочайших профессионалов, одинаково хорошо разбирающаяся в ИИ (профессор робототехники) и воздушном бое (одна из первых женщин-летчиц истребителей ВМС США). Это как соревноваться с ИИ-автопилотом в том, кто первым свернёт, несясь на 250 км/час лоб в лоб. У него и «нервы» крепче, и реакция не в пример человеческой, да и себя ему совсем не жалко, в отличии от нас – белковых дрожащих и потеющих от страха тварей.

Кроме того, такой стиль маньяка-камикадзе не может пригодиться и в бою дронов. Зачем вообще стращать противника, проносясь мимо в 3х метрах, если можно шваркнуть по нему из пушки с дальнего расстояния. Поэтому «собачий бой» с его тараном в стиле штабс-капитана Нестерова или «подрубанием» винтами хвост противника, давным-давно забыли. Современное искусство воздушного боя в том, чтобы первым обнаружить противника в воздухе и сбить его ракетой до того, как он обнаружит тебя.

Что же до тактики ИИ, победившего несчастного пилота, то в ВВС США она запрещена: и лобовые атаки и подлет к противнику ближе 150 м. Это позволяет избежать столкновения самолетов в воздухе и попадание истребителя в облако обломков взорвавшегося противника. Более того, летчиков учат держаться подальше от противника, дабы расширить возможности маневра, наведения на цель и уклонения от обстрела. Ну а ИИ на всё это забил, действуя против всех существующих правил и ведя себя, как сумасшедший с бензопилой.

Объяснять дальше этот фейк, думаю, нет нужды.
А как же на самом деле обстоят дела с военным автопилотом?
Почитайте Missy Cummings, она в этом спец. А если в 2х словах, то так:
1. ИИ превосходит людей в некоторых задачах, основанных на навыках и правилах. Однако, в ситуациях, требующих суждений и знаний при наличии значительной неопределенности, люди несравненно сильнее ИИ.
2. Посему ИИ отличная штука в конфигурации кентавра с человеком. ИИ разгружает пилота от рутины, филигранно выполняя действия, описываемые правилами, пока человек думает, оценивает, соизмеряет стратегию с тактикой и принимает решения.
#ИИ #Война #БеспилотныеАвто

​​О качестве прогнозов. Всё познается в сравнении 😊
Вот хорошая иллюстрация катастрофических ошибок в маркетинго-ориентированных прогнозах, что так любят американцы.

На приложенной картинке прогноз компании Lyft от 2016 года (всего 5 лет назад) будущего автономных авто.

Для справки.
1) Позавчера компания Lyft продала свое подразделение автономных транспортных средств дочерней компании Toyota Woven Planet Holdings за 550 миллионов долларов (это последняя в череде продаж бизнеса, из-за катастрофических ошибок в прогнозах стоимости и сроков коммерциализации технологий автономных транспортных средств).
2) Сегодняшние маркетинго-ориентированные прогнозы будущего автономных авто от их разработчиков (в том числе, российских) повторяют красивую сказку компании Lyft пятилетней давности.
3) Прогнозы на основе оценок независимых экспертов, имхо, куда ближе к реальности.
«Зарождающийся рынок беспилотных автомобилей вовлек в работу сотни компаний. Однако в ближайшее десятилетие беспилотники будут перевозить только большие грузы, пиццу и подъезжать к клиенту по каршеринговому заказу. В то, что беспилотники когда-нибудь заменят личный транспорт, пока не верит никто».

#Будущее #Прогноз #Технологии #БеспилотныеАвто

​​Конец техноутопии роботакси.
Истинный недостаток беспилотных автомобилей не в технологии.
Подзаголовок повторяет название новой статьи FT о том, что главный и пока непреодолимый роадблок для роботакси – не технологии, а экономика. Экспериментов и хайпа будет еще много. Но практический выход будет почти нулевой.
• Ибо кому нужен бизнес, не приносящий прибыли.
• И кто вызовет себе роботакси, если цена по сравнению с сегодняшними Uber или Яндекс-такси будет выше, ждать машину придется дольше, а уговорить «водителя» ехать быстрее, когда опаздываешь на самолёт, будет невозможно.

Результаты исследования экономики автономных такси в Сан-Франциско, опубликованные исследователями MIT и Гарварда еще в 2020 (1), более года пытались опровергнуть. Не удалось, - оказалось всё верно. В результате в январе 2022 шарахнули уже из орудия большого калибра, рассказав об отчете, развенчавшем техноутопию роботакси в FT (2).

Эта история страшно поучительная. Т.к. сдувает дымовую завесу хайпа, оставляя на обозрение голые телеса очередного технологического короля – роботакси. Статья наглядно показывает, что во главе угла технопрогресса – вовсе не технологии, а прибыль.

В 2014 году тогдашний генеральный директор Uber Трэвис Каланик сказал, что перспектива беспилотных автомобилей представляет собой экзистенциальный вызов для Uber. На водителей-людей приходится две трети стоимости поездки на Uber, рассуждал он. И «когда в машине не будет другого чувака, стоимость поездки на Uber куда угодно будет дешевле».

Ошибка Каланика была в том, что экономика сложнее, чем он думал. А гиг-экономика работает вообще не так – по другим бизнес-моделям.
Тот же Uber ежемесячно обслуживает почти 100 млн человек в более чем 10 000 городов, и при этом у Uber нет ни одной своей машины. Все водители работают по контракту, и Uber платит им только тогда, когда они перевозят пассажиров. Например, если водитель ждет в аэропорту - это не проблема Uber. Всё что нужно Uber - это сложный софт, позволяющий максимально быстро и точно сопоставлять потребности желающих ехать и готовых предоставить им эту услугу водителей. И принципиально важно, что Uber никто не штрафует, если готовых отвезти дядю Васю водителей окажется слишком много или слишком мало.

Роботакси теряет все эти преимущества. Но главные потери
• деньги, вложенные в избыточное число авто,
• или потеря клиентов, если автомобилей «здесь и сейчас» у вас оказалось меньше, чем нужно.

И потом, беспилотный не означает работающий совсем без людей. Ведь кто-то должен выполнять кучу функций, помимо вождения: помыть, заправить, обслужить, проверить, отогнать хулиганящего подростка в конце концов …

Авторы отчета на цифрах показывают, что «роботакси заменяет всего один набор затрат (затраты на человека-водителя), ведя к общей неэффективности».

Конечно же это не значит общий бан самоуправляемым авто.
К тракторам на полях и грузовикам на оборудованных трассах это не относится. Но с роботакси – одной из самых хайповых техноутопий начала 21 века, - получится как с техноутопией «летающих автомобилей» в 20 веке по ставшему крылатым выражению Питера Тиля про Twitter: «Мы хотели летающие автомобили, а вместо этого получили 140 знаков».

И не так давно я об этом писал (3):
«Зарождающийся рынок беспилотных автомобилей вовлек в работу сотни компаний. Однако в ближайшее десятилетие беспилотники будут перевозить только большие грузы, пиццу и подъезжать к клиенту по каршеринговому заказу. В то, что беспилотники когда-нибудь заменят личный транспорт, пока не верит никто».
1 2 3
#БеспилотныеАвто

​​Шокирующая статистика самоуправляемых авто: они в разы опасней обычных.
О конце техноутопии роботакси я писал еще в начале прошлого года назад. А в начале этого стало ясно, что инвестиции в данную отрасль в 2022 упали на 60%.
Однако лидеры отрасли стояли на своем. В мартовской презентации Tesla заявила, что аварии с полностью самоуправляемым авто происходят как минимум в 5 раз реже, чем у обычных автомобилей, если сравнивать мили, пройденные за одно столкновение.
«Это утверждение, а также характеристику автопилота Маском как «однозначно более безопасного», невозможно проверить без доступа к подробным данным, которыми обладает Tesla» - пишет The Washington Post в материале «17 смертельных случаев, 736 аварий: шокирующее число жертв автопилота Tesla».

Утверждение о куда большей безопасности самоуправляемых авто – главный аргумент их производителей и фанов среди техно-оптимистов.

Но если Tesla пока еще удается скрывать в тайне подробные данные о безопасности своих авто, статистика других производителей показывает шокирующие цифры.

• По данным отчета инспекции об авариях автономных авто в Калифорнии, за полгода 2023 произошло 28 аварий с автономными автомо Cruise, 24 аварии с авто Waymo и 11 аварий с авто Zoox.
• Хотя это число аварий кажется маленьким, если принять во внимание небольшое количество автономных автомобилей на дорогах Калифорнии (388 Cruise, 688 Waymo, 142 Zoox), вырисовывается совсем другая и довольно опасная картина:
7% автомобилей Cruise, 3% автомобилей Waymo и 17% автомобилей Zoox попали в один или несколько инцидентов за полгода (и это без учета инцидентов с блокированием машин пожарных и скорой помощи, сбивания собак и кошек, наездов на людей и самовозгораний)
• Для сравнения, годовой коэффициент аварийности обычных (неавтономных) составляет 1,8% (5 миллионов аварий в год / 278 миллионов автомобилей).
• Из этих цифр мы видим совсем иную картину безопасности самоуправляемых авто.
- "лучшие" из них попадают в аварии почти в 2 раза чаще, чем неавтономные автомобили,
- а “худшие” попадают в аварии в 8,5 раз чаще.

Вывод этого поста направлен не против самоуправляемых авто (за ними так и так будущее), а против сомоуспокоенности при автоматизации (automation complacency).
Ибо статистику вреда при внедрении ИИ на основе больших языковых моделей вообще никто не ведет. А она, по моим оценкам, будут несравнимо хуже статистики катастроф автономных авто, поскольку «ошибки ИИ хуже преступлений, когда они неподконтрольны и неисправимы»

#БеспилотныеАвто