يحتاج سيارتك الآلية إلى تجاهلك

في عام 2014 ، تم تصوير مشروع واحد من Google بطريقة سمعت به بالفعل في ديترويت [ذات مرة - "عاصمة السيارات في الولايات المتحدة" - تقريبًا. ترجم.]. لم يكن نموذجه الأحدث للروبوتات الآلية يحتوي على عجلة قيادة ، ولا فرامل. كان التلميح واضحًا: ستكون السيارات المستقبلية مستقلة تمامًا ، ولن تحتاج إلى سائق. والأمر الأكثر إزعاجًا هو أنه بدلاً من إعادة تصميم سيارة بريوس أو لكزس ، كما فعلت Google مع الأجيال السابقة من الروبوتات ، قامت الشركة ببناء هيكلها الخاص بها لسيارتها الآلية الجديدة بمساعدة موردي قطع غيار السيارات. والأمر الأكثر إثارة للدهشة هو أن السيارة الجديدة ولدت في الأصل سائقًا متمرسًا ، فقد حصلت بالفعل على 1.1 مليون كيلومتر من الخبرة المستخرجة من دماغ النماذج الأولية السابقة. اليوم ، تتمتع أجهزة الروبوت بعدة سنوات أخرى من الممارسة ، يتجاوز إجمالي عدد الأميال للأسطول بأكمله 2.1 مليون كيلومتر - وهو ما يعادل شخصًا يسافر 24000 كيلومتر سنويًا لمدة 90 عامًا.

تضخ شركات السيارات المليارات في تطوير البرمجيات استجابة لذلك ، وانتقل مركز ابتكار السيارات من ديترويت إلى سيليكون فالي. إذا كان بإمكان شركات تصنيع السيارات التأثير على كيفية إجراء الانتقال إلى سيارات الروبوت ، فإنها ستجعلها تدريجية. في الخطوة الأولى ، سيتم اختبار تقنيات مساعدة السائق. في الثانية ، ستظهر العديد من النماذج الفاخرة مع حركة ذاتية محدودة في مواقف خاصة ، على الأرجح على طول الطريق السريع. في الخطوة الثالثة ، كانت هذه القدرات المحدودة قد تسربت إلى سيارات أرخص.

تصف الشركة الاستشارية Deloitte هذا النهج التدريجي بأنه نهج تدريجي ، "حيث يستثمر صانعو السيارات في التقنيات الجديدة - على سبيل المثال ، أنظمة الكبح المانعة للانغلاق ، التثبيت الإلكتروني ، كاميرات الأمان ، تقنيات المعلومات - لنطاقات السيارات باهظة الثمن ، ثم ينخفضون عندما يبدأ الاقتصاد في العمل على مقياس. قد يكون هذا النهج الحذر ، على الرغم من جاذبيته ، خاطئًا. يمكن أن يكون التباطؤ الأقرب إلى الاستقلالية من خلال إضافة تقنيات الأمان التي تعمل على جهاز الكمبيوتر بشكل تدريجي لمساعدة الأشخاص على التوجيه والإبطاء والتعجيل استراتيجية غير آمنة على المدى الطويل ، من وجهة نظر الحياة البشرية ومن وجهة نظر صناعة السيارات.

أحد الأسباب التي تجعل شركات السيارات تفضل اتباع نهج تدريجي هو أنها تساعدها على الحفاظ على السيطرة على الصناعة. تحتاج Robomobiles إلى نظام تشغيل ذكي يدرك بيئة السيارة ، ويستوعب تدفق البيانات الواردة ويتفاعل وفقًا لذلك. يتطلب إنشاء برنامج يمكنه العمل كذكاء اصطناعي - على وجه الخصوص ، العمل مع الإدراك الاصطناعي - وجود موظفين ذوي خبرة وأمتعة فكرية معينة. يفتقر صانعو السيارات ، الذين لديهم مهارة كبيرة في إنشاء أنظمة ميكانيكية معقدة ، إلى الموظفين المناسبين والثقافة والخبرة للخوض بفعالية في مجموعة أبحاث الذكاء الاصطناعي. وجوجل موجود بالفعل.



تجلب Robomobiles عدم اليقين لصناعة السيارات. على مدار القرن الماضي ، كان بيع السيارات مباشرة للعملاء مربحًا. ولكن إذا كانت الأجهزة الآلية تسمح للمستهلكين بالدفع مقابل الرحلات بدلاً من شراء السيارات ، فقد لا تكون تجارة بيع السيارات العالمية لشركات النقل التي تستأجر السيارات الآلية مربحة للغاية. إذا كان على شركات تصنيع السيارات العمل مع مطوري البرامج لإنشاء أجهزة الروبوت ، فقد تنتهي هذه الشراكة في حقيقة أن الشركة الأولى ستحصل على قطعة ليست كبيرة جدًا من الفطيرة.

يتزايد حجم الأموال المعنية كبنك في لعبة بوكر تستمر طوال الليل. يشرح الأستاذ السابق في جامعة ميشيغان والمدير التنفيذي لشركة جنرال موتورز لاري بيرنز أن منجم الذهب مخفي في 4.8 تريليون كيلومتر يسافرها الناس كل عام (في الولايات المتحدة فقط). ويقول: "إذا حصل الشخص الأول على 10٪ من الأرباح من 4.8 تريليون كيلومتر كل عام وحقق 10 سنتات لكل ميل ، فإن أرباحه السنوية ستكون 30 مليار دولار - وهذا يضاهي سنوات الدهون في Apple و ExxonMobil" .

شركات صناعة السيارات وجوجل هي ناقلات عملاقة ، تهدد بالاصطدام ، تقترب ببطء من وجهتها المشتركة: كسب المزيد من الأرباح من الجيل التالي من المركبات الآلية. يفضل صانعو السيارات نهجًا تطوريًا يتم فيه تطوير وحدات مساعدة السائق حتى يتمكنوا من التحكم في الركوب لفترات طويلة من الزمن. وعلى النقيض من ذلك ، تخطط Google لتحقيق قفزة حادة في الاستقلال الذاتي الكامل.

ليس فقط صانعي السيارات يفضلون اتباع نهج تدريجي. قامت وزارة النقل الأمريكية وجمعية مهندسي السيارات (SAE) بالفعل بتطوير خططهم للحكم الذاتي. تختلف مراحلها قليلاً ، ولكن الشيء المشترك فيها هو أن أفضل طريقة للتطوير هي سلسلة من الخطوات التدريجية الخطية ، عندما يتحكم نظام "مساعدة القيادة" مؤقتًا في السيارة ، ولكنه يعيدها بسرعة إلى الشخص بمجرد ظهور موقف غير سار.

نختلف مع فكرة أن الانتقال التدريجي هو أفضل طريقة للعمل. لأسباب عديدة ، يجب ألا ينجح البشر والروبوتات أثناء القيادة. ومع ذلك ، يعتقد العديد من الخبراء أن النموذج الأمثل هو فصل السيطرة على الجهاز بين الشخص والبرمجيات ، وأن برنامج التشغيل يجب أن يظل سيدًا ، ويجب أن يكون البرنامج الخادم. يعرف البرنامج الذي يعتمد على نموذج يعمل فيه الأشخاص والآلات معًا باسم "الإنسان في الحلقة" (HITL) - "المشاركة في العملية البشرية". في العديد من المواقف ، يؤدي العمل المشترك للإنسان والآلة حقًا إلى نتائج ممتازة. يستخدم الجراحون ذوو الخبرة المتلاعبين الآليين ويحققون الدقة اللاإنسانية في العمليات. يتم استخدام برامج HITL على الطائرات التجارية الحديثة ، وكذلك في التطبيقات الصناعية والعسكرية.

الحجج لإنقاذ الشخص في العملية مقنعة. الحلم الجذاب للغاية هو مزيج معقد من أفضل القدرات للشخص مع أفضل القدرات للآلة ؛ إنه يشبه لغز التحسين لاختيار لاعبي كرة القدم الأمريكية المحترفين يدويًا لإنشاء فريق الأحلام. الآلات دقيقة للغاية ، ولا تتعب وتكون قادرة على التحليل. تقوم السيارات باكتشاف الأنماط بشكل مثالي ، وإجراء الحسابات والقياسات. ومع ذلك ، فإن الأشخاص جيدون جدًا في استخلاص الاستنتاجات ، وربط الأشياء أو الأحداث العشوائية للوهلة الأولى ، والتعلم من التجربة.

نظريًا ، إذا قمت بدمج شخص ما بالذكاء الاصطناعي ، يمكنك الحصول على سائق يقظ وحساس وخبير للغاية. في الواقع ، ميزة نهج HITL للأتمتة هي أنه يمكنك الجمع بين نقاط القوة لدى الأشخاص والآلات.

في الواقع ، سيكون برنامج HITL قادرًا على العمل مع أجهزة الروبوت ، إذا كان كل من الأطراف والأشخاص والبرامج فقط يتشارك المسؤولية بوضوح وثبات. لسوء الحظ ، لم تقترح صناعة السيارات ومسؤولون من وزارة النقل نموذجًا للتنفيذ الواضح لهذه المسؤوليات. بدلاً من ذلك ، يقترحون ترك الشخص في العملية ، ولكن في نفس الوقت سيكون لديه دائرة من المسؤوليات غير مفهومة ومتغيرة.

في قلب استراتيجية الانتقال السلس هو الافتراض أنه في حالة حدوث بعض المواقف غير المتوقعة ، ستنبه إشارة الصوت أو الاهتزاز الشخص بأنه يحتاج إلى الانتقال بسرعة إلى مقعد السائق والتعامل مع المشكلة. قد يبدو المسار التدريجي لأتمتة كاملة معقولة وآمنة. ولكن من الناحية العملية ، سيكون الانتقال التدريجي من الأتمتة الجزئية إلى الأتمتة الكاملة للقيادة أمرًا خطيرًا.

في بعض الحالات ، يمكن أن تعمل السيارات بنجاح مع الأشخاص ، ولكن ليس عند القيادة. السبب الرئيسي في أن مخطط HITL غير مناسب للقيادة هو أن القيادة عملية مملة للغاية ومملة. يسعد الناس بكل سرور بإجراءات مملة للآلات ، وفي نفس الوقت يعفون أنفسهم عن طيب خاطر من مسؤوليتهم عنها.

عندما شاركت في تدريب البحارة في البحرية ، تعلمت أحد المبادئ الأساسية للحكم الرشيد: ألا أشارك أبدًا في المهام الحاسمة بين شخصين. هذا خطأ إداري كلاسيكي ، يُعرف باسم "تقسيم المسؤولية". إن مشكلة تقسيم المسؤولية هي أن كل شخص مشارك في المهمة يعتقد أنه يمكنه نقل هذه المهمة بسهولة إلى أخرى. ولكن إذا لم يهتم أي منهم بتنفيذها ، فستفشل المهمة. إذا كان الناس والسيارات يتحملون مسؤولية القيادة ، فقد تكون النتائج كارثية.

من الأمثلة المفجعة على تقسيم المسؤولية بين الإنسان والآلة الرحلة 447 الجوية الفرنسية ، التي سقطت في المحيط الأطلسي في عام 2009. وقتل 228 شخصا كانوا على متنها. أظهر تحليل الصندوق الأسود للطائرة أن سبب الكارثة لم يكن الإرهاب أو فشل الميكانيكا. فشل نقل السيطرة من الطيار الآلي إلى الفريق التجريبي.

أثناء الطيران ، تجمدت الأدوات اللازمة لعمل الطيار الآلي وفجأة توقف الطيار الآلي. واجه فريق الطيارين ، المحير وغير الممارس لفترة طويلة ، فجأة الحاجة إلى إدارة ما كان يفترض أن يكون رحلة روتينية. واجه الطيارون ، الذين واجهوا المسؤولية فجأة ، العديد من الأخطاء الكارثية ، مما أدى إلى تحطم الطائرة في البحر.

في خريف عام 2012 ، سُمح للعديد من موظفي Google بأخذ لكزس ذاتية القيادة والركوب على الطريق السريع للعمل. كانت الفكرة هي أن يقود شخص لكزس إلى الطريق السريع ، ويخرج على الطريق ، والوقوف في حارة ، سيدير ​​الطيار الآلي. تم تحذير كل موظف من أن التكنولوجيا كانت في مرحلة مبكرة ، ويجب أن يكونوا حذرين طوال الوقت. تم تجهيز كل سيارة بكاميرا فيديو تطلق النار باستمرار على شخص في المقصورة.

تحدث الموظفون عن الأجهزة الآلية بشكل إيجابي تمامًا. وصف الجميع مزايا عدم الاضطرار إلى التعامل مع حركة المرور في ساعة الذروة ، وأنهم يمكن أن يصلوا إلى منازلهم الطازجة ويستريحوا لقضاء المزيد من الوقت مع أسرهم. ولكن ظهرت مشاكل بعد أن شاهد المهندسون الفيديو من الصالونات. ابتعد أحد الموظفين تمامًا عن عجلة القيادة للبحث عن شحن الهاتف في المقعد الخلفي. يصرف الآخرون عن القيادة والاسترخاء ، ويتمتعون بلحظاتهم المجانية.

وصف تقرير جوجل حالة فصل الانتباه ، وكان يطلق عليه "تحيز الأتمتة". "رأينا كيف تعمل الطبيعة البشرية: يبدأ الناس بسرعة في الوثوق بالتكنولوجيا بعد رؤيتها في العمل. ونتيجة لذلك ، يصعب عليهم للغاية المشاركة في القيادة عندما يتم تشجيعهم على صرف الانتباه عنها والاسترخاء ".



يبدو اقتناع Google بأنه لا يوجد حل وسط - وهو أنه لا يجب على الأشخاص مشاركة التحكم بالسيارات - محفوفًا بالمخاطر ، ولكنه في الواقع أكثر مسار تطوير حذرًا من وجهة نظر أمنية. يمكن أن يضر التشغيل الآلي بالسائق بطريقتين: أولاً ، عرض عليه القيام بأشياء تشغله عن الطريق - على سبيل المثال ، قراءة أو مشاهدة مقطع فيديو ؛ ثانياً ، انتهاك وعيه بالموقف ، أي القدرة على إدراك العوامل البيئية الحرجة والاستجابة لها بسرعة وكفاية. إذا نظرنا إلى السائق باهتمام مشتت الانتباه ، دون معرفة ما يحدث خارج السيارة ، فسوف يتضح لماذا يعتبر فصل المسؤولية عن القيادة فكرة رهيبة.

حددت دراسة في جامعة فيرجن للتكنولوجيا إغراء الناس الذي ينشأ عندما تقترح التكنولوجيا أنهم يسهلون إكمال مهمة شاقة. اختبر الباحثون 12 سائقًا على مسار اختبار. كل سيارة لديها نوعان من البرامج التي ساعدت السائق: واحدة تركز على السيارة في الممر ، والآخر يتم التحكم فيه بالمكابح وسيارات الأجرة - ما يسمى التحكم في السرعة التكيفي. كان الهدف من الدراسة هو قياس ردود فعل الناس على التقنيات التي تهتم بالحفاظ على السيارة في الممر ، ودعم السرعة والتحكم في الفرامل. للقيام بذلك ، تم تثبيت مجموعة من الأجهزة في كل سيارة تجمع البيانات وتسجيل ما يحدث.

قام الباحثون بتوظيف 12 شخصًا من 25 إلى 34 عامًا من سكان ديترويت العاديين ، وعرضوا 80 دولارًا لكل منهم للمشاركة في المشروع. طُلب من السائقين التظاهر بأنهم يسافرون لمسافات طويلة ، ولم يشجعوهم على أخذ الهواتف المحمولة معهم فحسب ، بل زودوهم أيضًا بخيارات من المواد المطبوعة والطعام والمشروبات وأجهزة الترفيه. وأوضحوا للسائقين أن أحد أعضاء فريق البحث سيذهب مع كل منهم. قيل لهم أن راكبهم سيضطلع ببعض "الواجبات المنزلية" التي سيشغلها أثناء الرحلة ، لذلك في معظم الأحيان سيشاهد قرص DVD.

قاد 12 شخصًا السيارة على مسار الاختبار ، وتم قياس ردود أفعالهم وأفعالهم وتسجيلها. حدد الباحثون أنفسهم هدف قياس كل من الإغراء الذي يصرف من خلال الأنشطة الخارجية مثل الأكل أو القراءة أو مشاهدة الفيديو ، والدرجة التي يتم بها تحويل انتباه السائق عن الطريق عندما يتولى البرنامج معظم المسؤوليات. بعبارة أخرى ، تحقق الباحثون مما إذا كانت تقنية القيادة الآلية للسائق ستؤدي إلى إجراءات غير آمنة مثل التشتيت عن عملية القيادة ، ودروس القيادة غير المناسبة ، وفقدان الإدراك الكامل لما كان يحدث والقدرة على التعرف على العوامل الحاسمة في بيئتهم.

اتضح أن معظم السائقين في وجود تقنية القيادة الأوتوماتيكية قد ساروا بكل سرور على جميع الأنواع الثلاثة من الانتهاكات على عجلة القيادة. أدت "الواجبات المنزلية" ، التي كان من المفترض أن يقوم بها باحث الركاب ، إلى جانب نظام التحكم في السرعة التكيفي ونظام الحفاظ على الممرات ، إلى تهدئة انتباه السائقين ، وشعروا أنهم يمكن أن يصرفوا أنفسهم عما يحدث على الطريق دون ضرر. خلال الساعات الثلاث من الاختبار ، التي تم خلالها استخدام أنظمة القيادة الآلية المختلفة ، كان معظم السائقين مشغولين بأشياء مجردة - كانوا يأكلون عادة ، ويحصلون على شيء من المقعد الخلفي ، ويتحدثون على الهاتف المحمول ويرسلون الرسائل.

خاصة أن السائقين أبقوا السيارة في حارة مريحة. عندما تم تشغيله ، شاهد ما يصل إلى 58٪ من الأشخاص أثناء تحريك DVD. قراءة 25 ٪ من السائقين ، مما زاد من خطر وقوع حادث 3.4 مرات.

لم يكن الاهتمام البصري للسائقين أفضل. كان الانتباه متناثرا ، ولم ينظروا إلى الطريق لما يقرب من 33 ٪ من الوقت خلف عجلة القيادة. والأخطر من ذلك هو أن عيونهم كانت مشتتة عن الطريق لفترة طويلة ، أي لأكثر من ثانيتين ، بمعدل 3325 مرة خلال رحلة تستغرق ثلاث ساعات. صحيح أن هذه التشتيت الطويل استغرق 8٪ فقط من وقت الاختبار.

هذه الدراسة ، بالطبع ، يمكن اعتبارها الخطوة الأولى فقط. 12 شخصًا هم مجموعة مراقبة صغيرة ، هناك حاجة إلى مزيد من البحث. كان أحد الاكتشافات المثيرة للاهتمام أنه على الرغم من أن معظم السائقين استمتعوا بتناول الطعام أو مشاهدة فيلم أو قراءة أو إرسال رسائل أثناء القيادة ، فقد تمكن البعض من مقاومة هذا الإغراء. كما خلص الباحثون إلى أن "العمل أظهر وجود اختلافات فردية كبيرة في مسألة الهاء للأنشطة الدخيلة ، وهو ما قد يعني التأثير غير المتجانس لأنظمة القيادة المستقلة على السائقين المختلفين".

في دراسة أخرى أجرتها جامعة بنسلفانيا ، تحدث الباحثون مع 30 مراهقًا حول استخدام الهواتف المحمولة أثناء القيادة. اتضح أنه على الرغم من الوعي بمخاطر إرسال الرسائل أثناء القيادة ، إلا أن المراهقين فعلوا ذلك على أي حال. أقر المراهقون ، الذين أنكروا تمامًا استخدام الهواتف أثناء القيادة ، أنهم كانوا يرسلون رسائل عند إشارة مرور في انتظار إشارة خضراء. أيضا ، كان لدى المراهقين نظامهم الخاص لتحديد ما يعنيه "إرسال الرسائل خلف عجلة القيادة". على سبيل المثال ، ذكروا أن قراءة Twitter أثناء القيادة لا تنطبق على الرسائل. قالوا الشيء نفسه عن التقاط الصور أثناء القيادة.

الانتباه المكسور هو أحد المخاطر. هناك خطر آخر لتقاسم مسؤولية القيادة بين الأشخاص والبرامج هو أن مهارات القيادة لدى الأشخاص ستتدهور من الاستخدام النادر. سيغتنم السائقون كل فرصة للاسترخاء خلف عجلة القيادة تمامًا كما فعل طيارو AF447. وإذا لم يقم شخص بقيادة سيارة لعدة أسابيع أو شهور أو سنوات ، ثم يحتاج فجأة للسيطرة في حالة الطوارئ ، فلن يكون لديه فكرة عما يحدث في الخارج فحسب ، بل سيجد أيضًا أن مهاراته في القيادة قد صدأت.

إن الإغراء للانخراط في شؤون غريبة أو لإبعاد يديك عن عجلة القيادة أثناء تقسيم المسؤوليات يمثل مخاطر خطيرة لدرجة أن Google قررت تخطي مرحلة الانتقال التدريجي إلى القيادة المستقلة. انتهى تقرير الشركة في أكتوبر 2015 باستنتاج غير متوقع: استنادًا إلى التجارب المبكرة مع الأنظمة المستقلة جزئيًا ، تم تطوير استراتيجية للتركيز على تحقيق أتمتة كاملة للغاية. تقول ما يلي: "نتيجة لذلك ، قادتنا الاختبارات إلى الحاجة إلى تطوير المركبات التي يمكن أن تنتقل بشكل مستقل من النقطة A إلى النقطة B دون تدخل بشري. يعتقد الجميع أنه من الصعب صنع آلة تتصرف بمفردها. وهو كذلك. ولكن يبدو لنا أنه من الصعوبة بمكان جعل الناس يحافظون على انتباههم ، إذا كانوا متعبين ، يشعرون بالملل ، وتخبرهم التكنولوجيا: "لا تقلق ، لدي كل شيء تحت السيطرة ... في الوقت الحالي ..." "

في وقت كتابة هذه السطور ، تعرضت سيارات Google الآلية لـ 17 حادثًا طفيفًا وتصادم واحد مع حافلة بسرعة منخفضة. في 17 حادثة ، تبين أن سائقي السيارات الأخرى هم الجاني. في 14 فبراير 2016 ، وقعت سيارة Google في أول حادث خطير ، "لمس" جانب حافلة المدينة. وعلى عكس الحالات السابقة ، حدث هذا الخطأ بسبب برنامج robomobile - فقد توقع بشكل غير صحيح أنه إذا ذهبت السيارة إلى أبعد من ذلك ، فستتوقف الحافلة.

باستثناء حالة الحافلة ، وقعت جميع الحوادث الأخرى ، بشكل مضحك ، لأن السيارة الآلية تسير بشكل جيد للغاية. تتوافق السيارة المبرمجة جيدًا بشكل واضح مع جميع القواعد ، مما يربك الأشخاص الأقل التزامًا بالقانون الذين لم يعتادوا على متابعتهم حرفيًا. يمكن استدعاء أمثلة نموذجية لمثل هذا الحادث عندما حاولت سيارة روبوتية الاندماج في التيار على الطريق السريع أو انعطف يمينًا عند تقاطع مزدحم ، وسائقون ، لم يدركوا الدقة في وضع العلامات على الجهاز وحدود السرعة ، قادوا إلى السيارات الآلية.

حتى الآن ، لم يسفر حادث واحد عن إصابات. في المستقبل ، فإن أفضل طريقة لتجنب الاصطدامات هي تعليم الأجهزة الآلية قيادة المزيد من البشر والهموم وقليلاً غير قانوني. على المدى الطويل ، فإن أسهل طريقة هي حل المشكلة مع السائقين عن طريق استبدالها بجهاز كمبيوتر لا يشتت انتباهه أبدًا عن الطريق.

يجتمع صانعو السيارات وعمالقة تكنولوجيا المعلومات حول الطاولة للعب لعبة البوكر عالية المخاطر. ولا يزال من غير المعروف لمن تقع عليه الخريطة. إذا قام المسؤولون ببيع القانون الخاص بالحاجة إلى المشاركة البشرية في القيادة ، فسوف يهزم HITL صانعو السيارات ، مع الاحتفاظ بالسيطرة على صناعة السيارات. إذا كان القانون يسمح أو حتى يتطلب استقلالية كاملة عن الأجهزة الآلية ، فإن شركات تكنولوجيا المعلومات ستفوز.

تتمتع Google بالعديد من المزايا الجادة - فهي القائد بلا منازع في مجال الخرائط الرقمية والتعلم العميق. من وجهة نظر استراتيجية الأعمال ، قد يكون افتقار Google إلى أدلة في صناعة السيارات ميزتها الرئيسية. يكتب المحلل كيفين روث: "على عكس OEM ، لا تواجه Google خطر فقدان الربح بسبب تخطي الخطوات الوسيطة في التطوير ، فقد شرعوا على الفور في إنشاء هواتف آلية مستقلة تمامًا ، ويبدو أن لديهم بداية جادة." أضف إلى ذلك رغبة Google القوية في إنشاء قناة ربح جديدة ، مستقلة عن بيع الإعلانات عبر الإنترنت - وهي حاليًا المصدر الرئيسي للدخل للشركة.

هناك شيء واحد واضح: بغض النظر عن كيفية حدوث الانتقال إلى المركبات الآلية ، سيتعين على مصنعي السيارات اكتساب قدرات جديدة. للبقاء بين اللاعبين في الصناعة الجديدة لبيع المركبات الآلية ، سيحتاج صانعو السيارات إلى إتقان الفن الصعب المتمثل في إنشاء الذكاء الاصطناعي - وقد ظلت هذه المهمة غير متاحة لأفضل متخصصين في الروبوتات لعدة عقود.