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Das Problem mit selbstfahrenden Autos

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Aka: Warum diese brennende Geldgrube seit Jahrzehnten keine nennenswerten Ergebnisse hervorgebracht hat.

Die Zukunft ist da, und sie entspricht nicht unseren Erwartungen. Während wir uns dem 10-jährigen Jubiläum nähern AlexnetWir müssen die Erfolge und Misserfolge des maschinellen Lernens kritisch hinterfragen.

Wir beobachten von einem oberen Plateau aus.

Wir haben Dinge in den Bereichen Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und Spracherkennung getan, die noch vor wenigen Jahren undenkbar gewesen wären. Auf jeden Fall übertrifft die Genauigkeit unserer KI-Systeme die wildesten Vorstellungen vergangener Zeiten.

Und doch ist es nicht genug.

Wir haben uns in Bezug auf die Zukunft geirrt. Alle Vorhersagen über selbstfahrende Autos sind falsch. Wir leben nicht in einer Zukunft autonomer Cyborgs, und etwas anderes ist entstanden.

Erhöhen Sie die Automatisierung.

Menschen sehnen sich nach Kontrolle. Es ist eines unserer tiefsten und instinktivsten Wünsche. Es gibt keine Welt, wo wir sie verlassen. Eines der größten Missverständnisse in der heutigen KI-Community ist, dass sich die Menschen mit der Zeit an die Automatisierung gewöhnen. Da sich die Zuverlässigkeit automatisierter Lösungen bewährt hat, nimmt der Mikrowellen-Hintergrundkomfort des Unternehmens stetig zu.

Es ist falsch.

Die Geschichte der Technik ist nicht die Geschichte der Automatisierung. Dies ist die Geschichte von Kontrolle und Abstraktion. Wir sind Werkzeugmacher, die sich mit Experimenten, die sich unserer Kontrolle entziehen, so unwohl fühlen, dass wir über Tausende von Jahren ganze Zivilisationen und Mythen rund um die Bewegung des Himmels entwickelt haben. So ist es mit allen Technologien.

Und das gleiche gilt für KI.

Das Problem selbstfahrender Autos war von Anfang an offensichtlich: Es gibt keine Kontrolle. Wenn wir uns erfolgreiche Implementierungen von selbstfahrenden Autos ansehen – die jetzt mehrere Jahre alt sind – sehen wir Spurassistenten und paralleles Einparken. Wir sehen Situationen und Anwendungsfälle, in denen die Steuerklappe zwischen Mensch und Maschine offensichtlich ist. In allen anderen Situationen, in denen das Streben nach der legendären Level-5-Autonomie das Ziel war, haben selbstfahrende Autos kläglich versagt.

Technologie ist nicht der Flaschenhals.

1925 hatten wir ein funkgesteuertes Auto, das ohne Fahrer am Steuer durch einen geschäftigen Stau durch die Straßen von New York navigierte. Auf der Weltausstellung 1939 beschrieb Norman Geddes Exponat Futurama ein plausibles intelligentes Autobahnsystem, das magnetisierte Spitzen – wie elektromagnetische Markierungen – effektiv in die Straße einbettete, um Autos zu führen. Er prognostizierten, dass selbstfahrende Autos in den 1960er Jahren das vorherrschende Transportmittel sein würden.

Natürlich lag er auch falsch.

Allerdings nicht auf Technik. Nein, die „intelligenten Autobahnen“ waren es enorm erfolgreich und einfach, wo sie implementiert wurden. Auch ohne zusätzliche Infrastruktur haben wir heute selbstfahrende Autos, die mehr als in der Lage sind, sicher wie Menschen zu fahren. Doch selbst mit über 80 Milliarden Dollar, die in das Feld geflossen sind 2014 bis 2017, wir haben keine selbstfahrenden Autos. Zum Vergleich: Die 108 Milliarden US-Dollar, die die US-Bundesregierung für öffentliche Verkehrsmittel über a ausgegeben hat 5 Jahre Laufzeit war die größte Investition, die das Land jemals in den öffentlichen Verkehr getätigt hat.

Der Unterschied ist natürlich, dass ich es tatsächlich kann Fahrt ein Zug.

Das Problem ist im Grunde, dass sich niemand die Mühe gemacht hat, über die neuen Kontrollbereiche nachzudenken, die wir zu aktivieren versuchen. Die Frage war nie, das Fahren zu automatisieren. Es ist eine kurzsichtige, engstirnige Denkweise. Die Frage ist, wie die Transiterfahrung verändert werden kann.

Autos saugen.

Sie sind groß, laut, stinken und im Grunde das ineffizienteste Transportmittel, das man sich vorstellen kann. Es ist das Teuerste, was eine Person nach ihrem Haus besitzt, aber das ist es nicht. erstellen Wert. Es ist kein Vermögenswert, dass jemand will zu besitzen ist ein Vermögen, das Menschen haben besitzen. Es ist eine regressive Steuer, die den Planeten zerstört und die Autobahnen subventioniert, die unsere Städte verwüsten. Es ist ein teures und gefährliches Stück Metall, das fast 100 % der Zeit unbenutzt in einer teuren Garage liegt.

Autos saugen.

Und sie unabhängig zu machen, löst praktisch keines dieser Probleme. Es ist das Problem. Wenn wir zu viel Zeit damit verbringen, uns auf den fast mythischen Zustand der Vollautomatisierung zu konzentrieren, ignorieren wir die schwerwiegenden Probleme, die vor uns liegen. Uber war erfolgreich, weil man per Knopfdruck ein Auto rufen konnte. Leasing ist trotz der Kosten erfolgreich, weil es ein anderes Stück Kontrolle über das Auto ist. Das sind neue Transiterfahrungen.

Wo liegt also die wirkliche Chance?

Ich denke, Unternehmen mögen Zoox eine interessante und überzeugende Abschlussarbeit haben. Indem sie sich auf das Fahrerlebnis konzentrieren und vor allem eine völlig neue Schnittstelle für die Fernsteuerung entwerfen, haben sie meiner Meinung nach eine echte Chance, etwas Nützliches aus dem Wahnsinn des selbstfahrenden Autos herauszuholen. Ich denke, es ist wichtig zu erkennen, dass ihr Fernleitsystem keine vorübergehende Brücke von hier nach dort ist. Das Fernleitsystem und seine unterstützende Architektur sind für sie wohl ein vertretbarerer Durchbruch als jeder algorithmische Vorteil. In Kombination mit einem Modell, das Eigentum beseitigt, bietet dies eine überzeugende Ansicht. Von… du weißt schon… einem Bus.

Lassen Sie sich nicht ablenken.

Ich habe das Zoox-Fernbedienungssystem nicht verwendet. Ich weiß nicht genau, ob es effektiver ist als Autofahren, aber zumindest zeigen sie in die richtige Richtung. Wir müssen aufhören, selbstfahrende Autos als völlig autonom zu betrachten. Wenn die Autonomie der Ebene 5 immer nahe ist, besteht keine Notwendigkeit, über all die ungeordneten Zwischenzustände nachzudenken. Die Wahrheit ist, dass diese chaotischen Zwischenzustände der springende Punkt sind.

Das ist der Kern des Problems bei selbstfahrenden Autos.

Wenn Sie als Investor nach dem ersten Unternehmen suchen, das selbstfahrende Autos „löst“, sind Sie im falschen Baum. Der Gewinner ist das Unternehmen, das beim Betrieb eines Fahrzeugs tatsächlich verbesserte Einheiteneinsparungen erzielen kann. Bis wir das beheben, bedeuten alle Closed-Track-Demos und alle Vanity-Metriken der Welt nichts. Wir träumen vom Ende eines Rennens, wenn wir nicht einmal wissen, wie wir den ersten Schritt machen sollen.

Und die Barriere ist nicht maschinelles Lernen.

Es ist die Benutzererfahrung.

Slater Victoroff ist Gründer und CTO von Indica-Daten.

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