なぜ古典的な自動運転車は不可能であり、商業的見通しがないのか

なぜ古典的な自動運転車は不可能であり、商業的見通しがないのか

自動車の技術革新に少なくとも従う人は、本格的な自動運転車が非常に長い時間道路を走る必要があることをよく知っています。 しかし、彼の外見は5年ごとに、さらに5年間絶えず移されています。 明らかに、何かがうまくいかず、最も頑固な楽観主義者でさえあいまいな疑いに苦しめられ、「人工知能の冬」を覚えている人たちは暗闇に陥ります人工知能は理解の障壁に陥りました 。 無制限の機能を備えたGoogle（Weimo）が10年で高価なおもちゃ以外に何もしなかった場合、現在の人工知能技術を備えた本格的な商用の第5レベルの自動車両（AA）不可能です。 間接的に、これはWeimo自体でも認識されており、2018年12月の最後のテスト（Waymoは米国で有料の無人タクシーサービスを開始しました）で、ドライバーはホイールの後ろに戻されました（万が一の場合、ドライバーは力に反応できるようにホイールの後ろに配置されます-重大な状況または無人システムの障害）。 そして、2019年に本格的なAAが私たちから遠くなり、近づかないという事実に関する記事は、多くのマイナスを獲得しなくなりました（5番目のレベルは近づかず、遠くなります） 。



この記事では、古典的なAAを作成するための多数の長い試みの間に生じた克服できない障害を分析します。 つまり、私たちは、N年後の明るい未来の広告の約束についてではなく、今日の実情について話します。

そして、一般的にオートマチックカー（AA）とは何ですか？

素人の視点では、これはコンピューター、つまり特定の人工知能（AI）によって制御される車です。 したがって、明らかな解決策： 通常の AIを作成し、それを1つのロータリーステレオカメラに接続し、任意の車に乗せ、通常の運転トレーニングコースに送り、資格のあるドライバーを取得します。 ただし、この決定に近いものは見当たりません。 つまり、既存のAIは人間のドライバーと競合できません。 そのため、AAの開発者は不正行為を強いられ、一種の代理（高価なセンサーの束、何をどのように行うかを理解していないニューラルネットワークなど）を提供します。 これはすべて、完全な（強力な）AIが表示されるまでの一時的なソリューションであることに注意してください。 その出現により、これらの高価なレーダーとライダーはすべて不要なものとして捨てられます（人はそれらなしで行います）。 つまり、AA自体を作成するための古典的なアプローチは、ある種の欺ceptionのスマックです。 理由を理解しましょう。



定義から始めましょう。第5レベルの本格的なAAとはどういう意味ですか？ これは、平均的な人間のドライバーの特性を備えた実際の道路状況で車を運転できる特定の自動化された複合施設（ACS）を意味します。 問題はすぐに発生します-そのような「平均的なドライバー」とはどのような獣ですか？ これは病院の平均気温ですか？ しかし、私はこの問題の解決策をPRマネージャーに任せ、タスクを大幅に簡素化することを提案します。AAを運転免許証のみを受け取った初心者ドライバーのレベルと比較してください。



つまり、初心者ドライバーと最も高度なオートパイロットを比較します。特定のドライバーではなく、現在の技術開発レベルで最も可能性の高いオートパイロットです。 これを行うには、初心者の運転手と最も完璧な自動操縦のすべての特性の比較表を作成する必要があります。







そして、私たちは何を見ますか？ つまり、1つの基準（責任）によれば、AAは原則として初心者ドライバーでさえも到達できません。 つまり、厳密に言えば、古典的なAAは理論的にも初心者ドライバーのレベルに達することはありません 。



それとも彼女、この責任？ 正しくしましょう。 自動操縦の潜在的な特性でさえ「優れている」が、「優れている」わけではないことがわかります。 どこにでも乗り越えられない制限があるからです。 簡単に：



制御の精度は、路面に関する情報に依存します。 そして一般的な場合、この情報は完全ではありません。



一般的な場合の交通状況の評価は不完全な情報に基づいているため、正確ではありません。



一般的に避けられない情報不足で意思決定を行うことは、本質的に確率論的であり、理論的にも正しいことを保証することはできません。



結果として、理想的な自動操縦でさえ、たとえ理論的にであっても、事故がないことを保証できないことは明らかです。

それでは、交通事故の避けられない犠牲者の責任は誰にあるのでしょうか？

したがって、次のPRスペシャリストが本格的なAAはすでに完全に準備ができていると言っても、ここに古風な法律の問題があるだけで、信じないでください。 製造者が運転者レベルで責任を負う場合、法律は即座に変更されます。 しかし、現実には、実際のAAはまだ存在せず、その「偽物」からすでに死体があり、誰も彼らに答えたがりません。 マスクは、彼はそれとは何の関係もないと言いました。そして、この吸盤自身はテスラの「オートパイロット」がオートパイロットではなく、「TMオートパイロット」、つまり、普通の運転手アシスタントの名前と呼ばれる単なる広告のうそだとわかりませんでした。 そして、Ilon Maskと広告ではなく、最後に小さな活字で書かれたものを信じることが必要でした（ すべての責任は人間のドライバーにあります ）。



したがって、古典的なAAの責任問題は理論的にも解決できません。 したがって、本格的なクラシックAAは理論的にも不可能です。



ちなみに、これはそれが作られたり売られたりすることを意味するのではなく、 まず 、責任の問題を何らかの形で解決するか、この責任を取り除く方法を売らなければならないことを意味します。



そして、ここでは、これを自然な方法で行うことは非常に難しいことを理解しています（直接的な状態の指示なしで）。



さらに、問題はさらに深刻です。 責任、これは罪悪感を確立した結果です。 しかし、これは今大きな問題です。 一方では、AAにブラックボックスが存在すると、このタスクが簡単になり、他方では、AA製造業者からの情報はすべて 関係者からの情報であるため、複雑になります。 例に目を向ける必要はありません。当然、車をディーゼルゲートモードに切り替えてもログには反映されませんでした。 さらに悪いことに、故意に誤った情報がログに書き込まれる可能性があります。 これは、アクセルペダルの固着調査のレポートページです。







レポートのスライド14-ブラックボックスは、ドライバーがクリックしたものについて嘘をつくことができます。



そして、AA製造業者は特定の州の企業であり、最後に、真実に注意を払って、州がサポートする方法です。 たとえば、トヨタとGMの非常に類似したケースでは、米国当局は大幅に異なる決定を下します。







あちこちに技術的な欠陥があり、彼を知っていて、長い間彼を隠していたこと、そしてこれについて話した人々が解雇されたことを簡単に思い出させてください。



この問題がどのように解決されるか、PRの専門家は私たちに語らない。



しかし、AAがまだ有罪であると判断したとします。 次に何をする？ 理由を調べる必要がありますが、ここでは、現在の擬似III、つまりニューラルネットワークでは、誤った決定が行われた理由を説明できず、事故につながったことを理解しています。



ニューラルネットワークに関する小さな余談。 それらの問題は、 「AIの復活」の専門家によく知られています。 高価なハードウェアと古いアイデアを実装するために宣伝される広告にすぎません 。 そして、多くの人がすでにAIの2番目の冬について公然と話し始めています。 指で説明する場合、ニューラルネットワークについて1つ知っておく必要があります。これらは単なる多次元統計であるということです。 劣らず、それ以上。 したがって、それらの機能と制限は明らかです。

1. 他の統計と同様に、入力データに大きく依存します。つまり、入力データのわずかな変更でも最終結果が大きく変わる可能性があります。
2. これは分析的ではなく経験的であり、多次元であるため、開発者は原則として、ニューラルネットワークがどのように機能し、どの要素が何に影響するかを理解していません。 これは、多くの係数を持つ多項式である複雑な経験式で説明できます。 一般に、特定の係数が何にどのように関与しているかを理解することは不可能です。そうでなければ、単純な分析式を書くことができます。
3. 最初の2つの点から、入力データの変更にはシステム全体の完全なテストが必要であるということになります。 そうでない場合は、1つのエラーを修正することで、以前には存在しなかった他のエラーを追加できることがわかります。 つまり、過去のテストの結果は意味を失います。
4. 適切な一次データ収集は、組織的にも経済的にも耐えられません。

その結果、トラブルシューティングへの古典的なアプローチは機能しません。 その結果、ソフトウェアの新しいバージョンはそれぞれ、前のバージョンよりも優れているという事実ではありません。 どのようにしてAAを認証しますか？



しかし、私たちは皆、技術的な観点から理想的なAAがすでに存在しているという仮定の下で状況を考えています。 しかし、これはそうではありません。 いくつかの理由があります。それぞれが、古典的なアプローチに終止符を打たない場合、少なくとも決定を延期し、最終的なAAのコストを増加させます 。 そして今、彼は非常に高価です。

車からすべてを見ることが不可能

古典的な方法での問題には、そのようなセンサーがまったくお金がないため、まったく解決策がありません。 したがって、一般的な場合、AAは情報がない場合に決定を下す必要があります。つまり、角を曲がったところに何があるかを推測する必要があります。 人はこれらの考えに責任があり、コンピューターですか？ 実際の責任に応じて、同じ経験と資格を持つ同じ人が実際の道路とカーシミュレーターで根本的に異なる決定を行うことに注意してください。 また、運転手がまだ多数の乗客に応答することを余儀なくされている場合、運転免許証の追加カテゴリを取得する必要があります。 したがって、 責任は、他の管理特性が直接依存する基本的な管理基準です。 そして、古典的なAAはこの重要な基準を完全に欠いています。

完全なAIなしで決定を下すことは不可能ですが、完全な人工意識

危険な状況では、これがしばしば必要になります。 たとえば、書面による規則（私たちは直接ブレーキをかける）と書かれていない規則（私たちは傍観者のままにします）に従うと、事故につながります。 対向車線への旅行で左側の迂回路は、事故を回避することができました。 明らかに、完全な人工意識のない問題には解決策がありません。情報がない場合、交通ルールの意図的な違反に関する決定を必要とするからです。 情報と確率的予測の本当の欠如を考えると、誰が結果に責任を負いますか？

正しい道はありません

AAと人間の運転手との間の衝突状況を解決する問題を明確に解決することはできないと推測するのは簡単です（人は常に、他の人との対話に同意すると主張します）。 裁判官が客観的である可能性は低いため、法廷でのこの問題の解決には非常に問題があります。 裁判官はその人のドライバーの代わりにいるかもしれないが、ドライバーのコンピューターの代わりにいることはないからだ。

所有者に合わないすべてのスキップシャベルが判明します

実際のAAは、トラフィックルールを厳密に順守するためにのみプログラムできますが、残念ながら、厳密さと曖昧さの点では違いはありません。 したがって、AAは「愚か者に道を譲る」というルールに従うために肥大します。 そして、もちろん、愚か者はこれを使用して、免責でAAをカットします。 そして彼は自分自身にブレーキをかけ、 誰もが前進できるようにします。 AA所有者はどれほど早く退屈しますか？

セキュリティを保証することはできません（彼らがあなたに衝突しないこと）

安全な解決策がないトロリーの問題は、AAの過失によって犠牲者を保証します。 当然、仕事をせずに放置されているプロのドライバーは、AAを禁止するために当局への政治的圧力のために事故を利用します。 しかし、これらは本当の有権者です。

許容できないほど低い信頼性とノイズ耐性

絶対にすべてのAAセンサーは簡単に詰まったりだまされたりします。 したがって、道路のどの部分でもすべてのAAを無効にするのは非常に簡単で安価です。 子供たちに自転車用の「レーザーリフレクター」を渡し、道路に沿って乗るように頼みます。 WiFi、GPS、レーダー用のホワイトノイズをクアドロコプターから木に散乱させます。 「オリジナル」の道路標示を描きます。 テスラは、Arduinoから40ドルのキットと音波を生成する超音波トランスミッターを欺くことができるため、道路標識を少し変更し、混乱させます-車は無料の駐車スペースを見つけたり、実際の近くの障害物を見逃したりすることはできません 。 安くて効果的。 そして、私たちはハッカーをまったく考慮していません！ これらは単なるネオルダイトです。

プロのドライバーは断固として反対し、落胆します

したがって、単純で安価な妨害（このような単純な電子戦）によって、AAを確実に停止できます。 そのような状況では、理論的にさえ動作することはできませんが、人間のドライバーはできます。 仕事をせずにいる人がこの方法を使用しない理由を少なくとも1つ考えてみてください。 ただし、無期限にいつでも停止できるトランスポートは必要ありません。 そして、その時点で価格を引き上げたタクシー運転手は、AAタクシーを節約したい人の数をすぐにゼロに減らします。

ハッカー

今でも、数十カ国の何百もの企業がAAを作っています。 これらすべてを確認、認証、サービスする方法は？ しかし、空気によって常に更新されているソフトウェアをどのように認証しますか？ 次の気分を害した従業員がアクセスコードを漏らさないことを保証する方法 将来的には、すべての自動操縦装置が州の自動車サービスで修理される予定です。 そこにインストールするファームウェアを制御する方法は？ これらのファームウェアの責任者は誰ですか？ 運転手はそれをサービスに入れたと言うでしょう、そして私は神の活性化されたモードについて何も知りませんでした、私はこれが皆に当てはまると思いました。 つまり、膨大な数のセキュリティ問題があります。そして、何と言っても、クラシックAAはハッカーの夢です！ ハッカーの良いターゲット_ AIをだまして危険な決定をさせる方法



結論：従来のAAには、今日では許容できる解決策がない技術的および法的問題が数多くあります 。 理論的には、もちろん、すべてを解決または「スムーズ化」できますが、多くの時間とお金が必要になります。



そして、ここで私たちは地面に落ちます。 つまり、「すごい！ AAは「〜」で、その費用は宴会の費用ですか？ 実際には、AAの価格タグに含まれていない多くの重要な追加コストがあります。

1. AA自体。 それはただ高価ですが、少なくとも正直には。
2. 正確な高解像度マップ。 そして、それらの関連性を維持する方法は？ 2つの方法があり、どちらも悪いです。 1つは、会社自体をAAメーカーに組み立てることです。 しかし、これには何台の車が必要ですか？ 2番目の方法では、車自体を組み立てます。 しかし、このデータの信頼性を判断する方法（ハッカーや競合他社がニューラルネットワークに悪いことを教えようとしているのではありません）。 つまり、これらのデータは真剣にチェックする必要があり、すべてのチェックにはお金が必要です。 しかし、 一般的な場合のこれらのカードの実際の関連性の問題はお金のために全く解決策がありません 。
3. これらの正確なカードは、無線ネットワークを介してロードする必要があります。そうでない場合、原則として、それらは関連しません。 そのため、どこでもブロードバンドインターネットが必要であり、連邦高速道路でも、どこでも携帯電話通信ができないことがわかりました。 誰の費用で？ テスラのまれな更新でさえ、無料のWiFi経由でのみ行うことができます。 これは、まったく言われていないということではありません。 しかし、せいぜい小さな場所で、常に価格を指定せずにいくつかの場所で。
   
   
   
   
4. 4）傷害保険。 何らかの理由で、保険が責任の問題を解決できると考えられています。 しかし、これはそうではありません。保険は多くの罪のない人々にのみ責任を分配します。 当然、テスラの所有者は無人のカマズの過失に対して責任を負いたくないでしょう。 物事がどのように進むのかを言うのは難しいですが、初期段階では保険は法外なものになります（カリフォルニアでのテストでは1台あたり数百万ドル）。 そして、古典的な悪循環（小さなAA、高価な保険、高価な保険、小さなAA）。 さらに、古典的なAAは人よりも安全であるという主張は、実際のAAが存在しないことを考慮できないため、事実に基づいていません 。

そして、AAの経済効率に関する神話はどこから来たのですか？

一見したところ、明らかに、私たちはドライバーを捨て、彼の給料を節約します。 しかし、実際には、すべてがそれほど単純ではありません。 結局、ドライバーを投げるだけでなく、人を投げます。 そして、トラックの場合、車の中で唯一の人。 しかし、これは強盗の夢です！ コミュニケーションをくぐらせ、事故をシミュレートし、空の道路で無人ワゴンを停止します。 貨物を積み込み、ライダー、レーダーなどを取り外します。 火をつけて出発します。 そして、これはすべて盗難でなくフーリガン主義に分類できます。 そこに人はいないので、強盗はありません。

私たちは実験のためにライダーを外しました。 そして、貨物はランダムな人々によって盗まれました。 そして、そのようなシナリオに対抗することは非常に困難です。 攻撃者は定期的に多くの場所で接続を妨害するため、各ケースに機動隊を送ることは物理的に不可能です。

車に防衛装備を置くことも選択肢ではありません。攻撃者によって特別に組み立てられた死んだ子供の責任を負うことになります。



したがって、いずれにしても、人はそうあるべきです。 はい、それはドライバーではなく、フォワーダーかもしれません。 しかし、人の存在は必然的に仕事と休養の体制を必要とします。 つまり、AAの主な利点は、 24時間の作業がなくなることです。



そして、たとえば救急車のように、複数のワゴンがハッカーの後ろにしっかりと乗り込み、長い間道路を完全に遮断した場合はどうなりますか？ つまり、近い将来、各車にはドライバーが必要です。 つまり、2人のドライバーの仕事を1人のドライバーに任せて、1人のドライバーで対応できるという事実すらありません。 ええ、もちろん、彼は給料を下げることができます。なぜなら、彼は自動操縦の手前でしか必要ないからです。 しかし、これは牛の搾乳量を増やす必要があるが、給餌量を減らす必要があるという原則を非常に連想させます。 そして、ドライバーの給料は減らされるところがどこにもありません。アメリカでは、既存の給料に対するドライバーの莫大な不足があります。



また、もう1つの問題があります。標準状態のほとんどの時間、自動車が自動操縦を続けると、 ドライバーはすぐにスキルを失います 。 そして、そのような低い資格を持つ彼は、オートパイロットが対処できない困難な状況でどのように操縦できるのでしょうか？ この問題は、航空機の自動操縦装置ではよく知られています。 はい、それはシミュレータ、試験などのシステムによって正常に解決されます。 しかし、これらのコストもAAの見積もりに追加する必要があります！



また、予定外の修理（ホイール交換）などの潜在的な問題もあります。



中間的な結論：古典的なAAの経済的収益性の概念は、一般に信じられているほど明白ではありません 。 キャラバンによるトラックの動きのテストが広く普及してから3年が経過し、キャラバンの動きの技術には技術的または法的問題はありませんが、技術は商業化されていないことに注意してください。

古典的な自動運転車は渋滞を増やし、規制を複雑にします。

しかし、上記のすべての問題が何らかの形で奇跡的に解決され、ステアリングホイールとペダルなしで、第5レベルの自律性の本格的なAAが得られたと仮定します。 わあ！ わあ！ しかし、誰が彼を必要とし、誰が彼にお金を払うのでしょうか？ 当然のことながら、このプロセスは即座に行われることはなく、誰かがこれらの内気さを行き来しますが、古典的なAAを導入するロジックは次のとおりです。

1. この技術は自動タクシーで最も効果的です。
2. ドライバーへの給与の不足は、旅行の価格を大幅に引き下げます。
3. これにより、公共交通機関の乗客に対する需要が劇的に増加します。 安いタクシーが自家用車からではなく、公共交通機関から運ばれることがUberによって証明されています。
4. Uberモデルによると、需要、ビジネス、個人の所有者を満足させると、自動タクシーの数が急激に増加します。
5. 車間の距離を短くする効果は、同時に移動する車の数を急激に複数増加させる効果よりも大幅に少ないため、動きが上がります（現在、車の80％はドライバーなしですが、自動タクシーモードに移行できます）。
6. 明らかに、AAを使用したタクシーパークの従来のビジネスは、プライベートAAと競合することはできません。これは、個人所有者が車の費用を償却する必要がないためです（週末にカントリーハウスへの旅行のために購入しました）。 したがって、移動する自動タクシーの数は迅速かつ予測不能に変化する可能性があるため 、 交通渋滞を規制することははるかに困難になります （個人商人の制御は非常に困難です、Uberが証明）
7. 州は、州が利用できる唯一の方法で対応し、 AAの所有コストを引き上げることを強制されます（hi Vision Zero）。 その結果、多田！ タクシー料金は現在のレベルに戻ります。これは現在のタクシー車の数に対応しており、道路網の適切な能力と公共交通機関の乗客の実際の支払能力に対応しています。
8. その結果、輸送サービスの価格はすべて （解雇された運転手、ビジネス、タクシーの乗客、公共交通機関、特に普通の自動車の所有者）に対して高くなります。 ジャンプ後の価格がめったに初期レベルまで下がらないため、価格は上昇します。

したがって、結果として、古典的なAAは誰にとっても有益ではないことがわかります。

1. AAは、給与の代わりに、「AAの税金」とほぼ同じ金額を支払う必要があるため、タクシー事業にとっては有益ではありません。 これはAA税です。なぜなら、人間の運転手によるタクシーの数はタクシー運転手の数によって厳密に制限されており、これはかなり自然な制限だからです。 そして、自動タクシーの数は信用率によってのみ制限されます。つまり、事実上何もありません。 ただし、AA自体のコストは、同じ通常よりも大幅に高くなっています。 その結果、ビジネスの観点から、完全な損失。
2. プライベートトレーダーのAAは、「AAにかかる税金」も支払わなければならないため、収益性がありません。 州は「怠A」で、だれが自分だけにAAを使用し、誰に課税するのかを決定するからです。
3. タクシーの乗客は、この状況も有益ではありません。 少なくとも価格は下がらないので、交通渋滞とその予測不能性は増加します。
4. 公共交通機関の乗客、交通渋滞の増加も役に立たない。

そして、これらすべては、「ドローンの悪夢」を考慮せずに、駐車料金を支払わないために、ドローンが単に市内中心部を一周するときです。 つまり、有料駐車場は消えます。 国境への乗り換えがあるだけなので、センターへの入場も有料です。 真剣に訓練されたVision Zeroの利点であるAAの完全な差別のみが残っています。



原則として、専門家はこれらの問題のほとんどについて知っていることに注意してください。 カモメから始まる行き止まり 。 しかし、これが必然的に何をもたらすかについて話さないようにしようとしている人はいません。 これは「専門的効果」です。専門家のみがこれらの問題について知ることができますが、古典的なAAの無益さについて大声で話すと、 投資家はこれらの専門家に古典的なAA の無駄な技術へのお金を与えるのをやめるでしょう 。 そして彼自身のシャツは体に近い。



結論：本格的なクラシックAAには、膨大な数のセキュリティ問題、技術的、経済的、交通渋滞、法的問題などがあります。 技術開発の現在のレベルでのこれらの問題のほとんどは、まったく解決策がありません。さらに、これらの問題の存在さえも慎重に隠されています。 したがって、実際の商用AA第5レベルの出現は長いボックスに入れられます 。



そして、質問自体は、本格的なクラシックAAが可能かどうかは、2つの質問に答えることにあります。

1. クラシックAAは、交通事故での死亡者の完全な不在を保証できますか？
2. そうでない場合、誰が被害者の責任を負いますか？

これらの質問に対する法的に重要な答えがなければ、古典的なAAは依然として高価な玩具です 。 つまり、古典的なAAを実行できますが、 実行することはできませ ん 。



PSこれはITS SPRUT記述サイクルの3番目の記事で、最初の記事はこちらです。



これで、交通安全への古典的なアプローチと古典的なAAの作成に関する現状の分析の終わりです。次の記事では、これらすべての問題を完全に解決する方法について詳しく説明します。