Prediksi itu salah: mobil self-driving memiliki jalan panjang

Beberapa tahun yang lalu, mobil self-driving tampaknya hampir siap untuk mengambil alih jalan.

"Dari tahun 2020, Anda akan menjadi pengemudi kursi belakang permanen, " kata The Guardian pada tahun 2015. Kendaraan yang sepenuhnya otonom akan "mengemudi dari titik A ke titik B dan menghadapi seluruh jajaran skenario di jalan tanpa memerlukan interaksi dari pengemudi, Bisnis Insider menulis pada tahun 2016.

Sudah jelas sekarang bahwa banyak dari perkiraan ini berlebihan; lihat saja masalah yang dialami Uber di Arizona. Mobil tanpa pengemudi pasti akan membuat jalan kita lebih aman, tetapi mengeluarkan manusia dari belakang setir adalah hal yang sulit untuk ditembus. Sebelum kita mencapai utopia tanpa pengemudi dan bebas kecelakaan yang telah kita impikan selama beberapa dekade, kita harus mengatasi beberapa rintangan, dan itu tidak semuanya teknis.

Menavigasi Lingkungan Terbuka

Mobil otonom harus menavigasi lingkungan yang tidak terduga dan beragam.

"Saya pikir hal yang penting ketika kita berpikir tentang mobil adalah apa yang diperlukan untuk hal-hal itu menjadi self-driving. Di sinilah bahasa otonomi benar-benar membuat kita mendapat masalah, karena otonomi hanya berlaku dalam sistem yang diberikan, " kata Jack Stilgoe, ilmuwan sosial di University College London dan pemimpin proyek Driverless Futures.

Segmen lain dari industri transportasi, termasuk kereta api dan pesawat, telah menerapkan otonomi untuk tingkat keberhasilan yang lebih tinggi daripada mobil, katanya.

"Autopilot pesawat terbang berfungsi hanya karena ruang udara adalah lingkungan yang sangat terkendali. Jika kamu menerbangkan balon udara ke jalur 747, itu hanya akan membajak lurus ke arahmu, dan akan sangat jelas siapa salahnya, " Stilgoe menunjuk. "Sama dengan kereta api. Menjadi pengemudi tidak masuk akal hanya karena sangat jelas bahwa sistemnya tertutup."

Sebaliknya, mobil beroperasi di jalan, yang merupakan sistem yang sangat kompleks dan terbuka - jauh lebih mudah diprediksi daripada kereta api di mana kereta api memiliki jalur eksklusif yang terlarang bagi mobil, hewan, dan pejalan kaki. Mobil yang dapat menyetir sendiri harus menemukan jalannya di jalan yang ramai, bereaksi terhadap rambu-rambu jalan, menangani lalu lintas lainnya di persimpangan, dan mengemudi dalam kondisi yang bervariasi di mana tanda mungkin tidak jelas. Itu harus belajar untuk menavigasi di sekitar rintangan, bereaksi terhadap bergerak dari mobil dan pengemudi lain, dan yang paling penting, menghindari menabrak pejalan kaki. Semua ini membuat pekerjaan membuat mobil self-driving aman lebih sulit.

"Akan selalu ada hal-hal yang mengejutkan kita, " kata Stilgoe.

Memberikan Mata dan Otak pada Mobil

Salah satu teknologi utama yang membantu mendorong teknologi mobil self-driving adalah pembelajaran yang mendalam, bagian dari kecerdasan buatan yang menciptakan model perilaku berdasarkan contoh. Algoritma pembelajaran mendalam memeriksa umpan video dari kamera yang dipasang di sekitar mobil self-driving untuk menemukan dimensi jalan, membaca rambu, dan mendeteksi hambatan, mobil, dan pejalan kaki.

Anthony Levandowski, insinyur yang berada di jantung gugatan antara Waymo dan Uber, baru-baru ini memposting video dan rincian kinerja teknologi mengemudi mandiri yang melaju 3.100 mil, dari Jembatan Gerbang Emas San Francisco ke Jembatan George Washington di New York, tanpa pernah menyerahkan kontrol ke driver manusia dan hanya menggunakan kamera video dan jaringan saraf.

Meskipun mengemudi di jalan raya antar negara jauh lebih mudah daripada menavigasi lingkungan perkotaan, prestasi Levandowski sangat menonjol. Pronto.ai, startup barunya, berencana untuk membuat teknologi tersedia untuk semi-truk komersial, yang menghabiskan sebagian besar waktu mereka di jalan raya.

Tetapi sementara jaringan saraf yang terlatih dapat mengungguli manusia dalam mendeteksi objek, mereka masih bisa gagal dengan cara yang tidak rasional dan berbahaya - terutama kecelakaan fatal Tesla Model S 2016 dan kecelakaan Model X 2018. Studi lain menunjukkan bahwa algoritma visi komputer dari kendaraan self-driving dapat dengan mudah dibodohi ketika mereka melihat benda-benda yang dikenal dalam posisi canggung.

Agar adil, teknologi self-driving telah mencegah kecelakaan dalam beberapa kasus, tetapi kasus ini jarang menjadi berita utama.

Melengkapi Jaringan Saraf Tiruan

Untuk mengatasi batas-batas jaringan saraf, beberapa perusahaan telah melengkapi mobil mereka dengan Lidar, perangkat berputar yang sering terlihat di atas mobil self-driving. Perangkat Lidar memancarkan banyak sinar cahaya tak terlihat ke berbagai arah dan membuat peta 3D terperinci dari area di sekitar mobil dengan mengukur waktu yang dibutuhkan sinar-sinar tersebut untuk memantulkan suatu objek dan kembali.

Lidar dapat mendeteksi objek dan hambatan yang mungkin terlewatkan oleh algoritma pengelompokan gambar. Ini juga dapat memungkinkan mobil untuk melihat dalam gelap, dan lebih detail dan tepat daripada radar, yang lebih cocok untuk mendeteksi objek yang bergerak.

Sebagian besar perusahaan dengan program mobil self-driving menggunakan Lidar, termasuk Waymo dan Uber. Namun teknologinya masih baru. Untuk satu, perangkat Lidar tidak hebat dengan lubang atau cuaca buruk.

Lidar juga sangat mahal; menurut berbagai perkiraan, seseorang dapat menambahkan hingga $ 85.000 untuk harga mobil. Biaya tahunan bisa jadi jauh di utara $ 100.000, menurut survei dari Axios. Rata-rata pembeli mobil mungkin tidak mampu, tetapi raksasa teknologi yang berencana untuk menggunakan layanan self-driving-taxi bisa.

"Ada beberapa orang yang mencoba mengembangkan add-on berbiaya rendah, tetapi sepertinya manfaatnya paling jelas ketika mobil dibagikan dan dioperasikan di kota-kota, " kata Stilgoe. "Ini bisa menjadi hal yang baik bagi orang-orang yang saat ini tidak memiliki mobil atau hal buruk bagi orang-orang di luar kota yang mungkin tidak memiliki layanan di dekatnya."

Stilgoe memperingatkan bahwa ada bahaya bahwa kota-kota menggunakan janji armada yang bisa menyetir sendiri sebagai alasan untuk menunda investasi dalam transportasi umum. Setidaknya dua wilayah AS berinvestasi beberapa ratus ribu dolar dalam layanan antar-jemput mandiri, penelitian Axios menemukan.

Kebutuhan Konektivitas dan Infrastruktur

Driver manusia melakukan lebih dari mengamati lingkungan mereka. Mereka berkomunikasi satu sama lain. Mereka membuat kontak mata, melambai dan mengangguk satu sama lain, dan mulai bergerak perlahan ke arah untuk membuat niat mereka jelas bagi pengemudi lain. Ini adalah fungsi yang dilakukan oleh teknologi self-driving saat ini dengan sangat buruk.

Selain memetakan lingkungan mereka dan mendeteksi objek, mobil self-driving juga memerlukan metode untuk berkomunikasi satu sama lain dan lingkungan mereka. Dalam sebuah esai untuk Harvard Business Review , akademisi di University of Edinburgh Business School menyarankan beberapa solusi, termasuk penyebaran sensor pintar di mobil dan infrastruktur.

"Pikirkan pemancar radio yang mengganti lampu lalu lintas, jaringan data seluler dan nirkabel berkapasitas lebih tinggi yang menangani komunikasi antar kendaraan dan kendaraan ke infrastruktur, dan unit pinggir jalan yang menyediakan data waktu nyata mengenai cuaca, lalu lintas, dan kondisi lainnya, " para akademisi menulis.

Teknologi self-driving saat ini sedang mencoba menyesuaikan komputer dengan infrastruktur yang dirancang untuk manusia, seperti lampu lalu lintas, rambu-rambu jalan, tanda jalan, dan sebagainya. Algoritma pembelajaran mesin membutuhkan berjam-jam pelatihan dan sejumlah besar data sebelum mereka dapat mereplikasi fungsi paling dasar dari sistem penglihatan manusia, seperti mendeteksi mobil lain atau membaca rambu-rambu jalan dari sudut yang berbeda dan di bawah kondisi pencahayaan dan cuaca yang berbeda.

Meningkatkan mobil dan jalan dengan sensor pintar akan membuat mobil self-driving jauh lebih mudah untuk berkomunikasi dan menangani kondisi jalan yang berbeda - suatu pendekatan yang menjadi semakin layak ketika biaya prosesor berkurang dan teknologi seperti 5G membuat konektivitas di mana-mana menjadi mungkin dan lebih terjangkau.

Memisahkan Mobil Mengemudi Sendiri

Menambahkan sensor pintar ke 4 juta mil jalan di AS adalah tugas yang sulit jika bukan tidak mungkin. Itu salah satu alasan perusahaan mobil self-driving lebih suka fokus pada membuat mobil lebih pintar daripada lingkungan.

"Skenario jangka pendek yang paling mungkin kita akan lihat adalah berbagai bentuk segregasi spasial: Mobil self-driving akan beroperasi di beberapa daerah dan bukan di tempat lain. Kami sudah melihat ini, karena uji coba awal teknologi sedang berlangsung di tempat yang ditunjuk. menguji area atau dalam lingkungan cuaca yang relatif sederhana, "saran para akademisi Edinburgh dalam esai mereka.

Sementara itu, mereka menyarankan, "Kami mungkin juga melihat jalur atau zona khusus untuk kendaraan yang dapat menyetir sendiri, baik untuk memberi mereka lingkungan yang lebih terstruktur sementara teknologinya disempurnakan dan untuk melindungi pengguna jalan lain dari keterbatasan mereka."

Pakar lain telah membuat saran serupa. Pada bulan Agustus, peneliti AI dan salah seorang pendiri Google Brain Andrew Ng menyarankan bahwa untuk mengatasi masalah keselamatan mengemudi sendiri, kita harus mengubah perilaku pejalan kaki dan pengguna lain yang berbagi jalan dengan mereka. "Jika Anda melihat kemunculan jalur kereta api, sebagian besar orang telah belajar untuk tidak berdiri di depan kereta di atas rel, " kata Ng.

Saran Ng tentu akan membantu mengurangi risiko keselamatan mobil self-driving saat teknologi berkembang, tetapi itu tidak cocok dengan para pakar AI lainnya, termasuk pelopor robotik Rodney Brooks. "Janji besar dari mobil self-driving adalah bahwa mereka akan menghilangkan kematian lalu lintas. Sekarang mengatakan bahwa mereka akan menghilangkan kematian lalu lintas selama semua manusia dilatih untuk mengubah perilaku mereka?" Brooks menulis dalam posting blog.

• Berkuda di Miami di Mobil Ford Self-Driving Test Berkendara di Miami di Ford Self-Driving Test Cars
• CTO Ford tentang Skuter, AI, dan Membawa Mobil Otonom ke Miami Ford CTO tentang Skuter, AI, dan Membawa Mobil Otonom ke Miami
• Di Mobil Self-Driving Lyft, Lambat dan Stabil Menang Balapan Di Mobil Self-Driving Lyft, Lambat dan Stabil Menangkan Balapan

Profesor Universitas New York Gary Marcus, seorang kritikus vokal membesar-besarkan pencapaian pembelajaran yang mendalam, menggambarkan usulan Ng sebagai "mendefinisikan kembali tiang gawang untuk membuat pekerjaan lebih mudah."

Tapi Stilgoe percaya kita bisa mengambil pelajaran penting dari sejarah. "Ketika mobil pertama kali tiba di kota-kota AS pada awal abad kedua puluh, pejalan kaki disuruh keluar dari jalan untuk membuat jalan-jalan aman. Jaywalking diciptakan sebagai pelanggaran ringan, dan jalan dirancang untuk memihak mobil, " kata Stilgoe.

Stilgoe percaya bahwa jika kita serius tentang manfaat dari mobil self-driving, kita akan melihat hal yang sama terjadi lagi. Misalnya, perusahaan mobil mungkin mulai melobi kota untuk meningkatkan infrastruktur mereka dan mengajarkan pejalan kaki bagaimana berperilaku di sekitar mobil yang bisa menyetir sendiri. "Agar mobil yang dikendarai sendiri berfungsi seperti yang dijanjikan, sistem di mana mereka beroperasi perlu dikendalikan, " kata Stilgoe.

Hambatan di Jalan

Meskipun mengalami kesulitan, industri mobil self-driving sedang berjalan maju dengan kecepatan stabil, dan jalan kita pasti akan menjadi lebih aman.

Tetapi pertanyaan dan tantangan tetap ada. Misalnya, siapa yang akan dimintai pertanggungjawaban saat kecelakaan mobil terjadi? "Sangat mudah untuk mengatakan bahwa, dalam sistem self-driving penuh, perusahaan harus bertanggung jawab dalam hampir semua keadaan. Segala sesuatunya menjadi lebih rumit ketika manusia dan komputer berbagi mengemudi pada waktu yang berbeda, " kata Stilgoe.

Juga, bagaimana seharusnya mobil yang bisa menyetir sendiri memutuskan kapan ia menemukan dirinya dalam situasi di mana hilangnya nyawa manusia tidak terhindarkan? Ini dikenal sebagai "masalah troli" dan ini mungkin hipotetis, tetapi ini menunjukkan bahwa mobil yang bisa menyetir sendiri harus dirancang untuk membuat keputusan dalam situasi di mana aturannya tidak jelas.

"Ada dilema etis nyata dalam desain sistem ini, " kata Stilgoe. "Mobil self-driving tidak akan maha tahu."