Mengapa mobil otomatis klasik tidak mungkin dan tidak memiliki prospek komersial

Mengapa mobil otomatis klasik tidak mungkin dan tidak memiliki prospek komersial

Mereka yang mengikuti inovasi otomotif setidaknya sedikit tahu betul bahwa mobil otomatis yang lengkap harus mengemudi di sepanjang jalan untuk waktu yang sangat lama. Tapi penampilannya setiap 5 tahun, terus ditransfer selama 5 tahun lagi. Jelas, ada sesuatu yang salah, dan bahkan optimis yang paling keras kepala tersiksa oleh keraguan yang samar-samar, dan mereka yang mengingat "musim dingin kecerdasan buatan", sehingga umumnya jatuh ke dalam kegelapan Kecerdasan buatan berlari ke penghalang pemahaman . Jelas bahwa jika Google (Weimo) dengan kemampuannya yang tidak terbatas tidak melakukan apa-apa selain mainan mahal dalam 10 tahun, maka sudah waktunya untuk mengenali itu dengan teknologi kecerdasan buatan saat ini, sebuah mobil otomatis komersial tingkat kelima (AA) komersial penuh. mustahil untuk dilakukan. Secara tidak langsung, ini diakui bahkan di Weimo sendiri, dan dalam tes terakhir pada bulan Desember 2018 (Waymo meluncurkan layanan taksi tak berawak berbayar di AS), pengemudi dikembalikan ke belakang kemudi (di setiap mobil, kalau-kalau, pengemudi akan diletakkan di belakang kemudi sehingga mereka dapat menanggapi gaya tersebut. - situasi utama atau kegagalan sistem yang tidak berawak). Dan artikel yang pada tahun 2019 AA penuh menjadi lebih jauh dari kita, dan tidak lebih dekat, tidak lagi mendapatkan banyak minus (tingkat 5 semakin jauh, tidak lebih dekat) .

Dalam artikel ini, kami akan menganalisis hambatan yang tidak dapat diatasi yang muncul selama berbagai upaya untuk membuat AA klasik. Artinya, kita akan berbicara tentang keadaan nyata hari ini, dan bukan tentang janji periklanan masa depan yang lebih cerah dalam N tahun.

Dan apa yang dimaksud dengan Mobil Otomatis (AA) secara umum?

Dalam pandangan orang awam, ini adalah mobil yang dikendalikan oleh komputer, yaitu, Kecerdasan Buatan (AI) tertentu. Oleh karena itu solusi yang jelas: kami membuat AI normal , sambungkan ke satu kamera stereo putar, letakkan di mobil mana pun, kirimkan ke kursus pelatihan mengemudi biasa dan dapatkan driver yang berkualitas. Namun, kami tidak melihat sesuatu yang dekat dengan keputusan ini. Artinya, AI yang ada tidak dapat bersaing dengan pengemudi manusia. Oleh karena itu, para pengembang AA dipaksa untuk menyontek, menawarkan semacam pengganti (sekelompok sensor mahal, jaringan saraf yang tidak mengerti apa dan bagaimana melakukannya, dan sebagainya). Harap dicatat bahwa semua ini adalah solusi sementara sampai AI penuh (kuat) muncul. Dengan kedatangan itu, semua radar mahal dan larsar ini akan dibuang sebagai tidak perlu (seseorang melakukannya tanpa mereka). Artinya, pendekatan klasik untuk menciptakan AA itu sendiri memukul semacam penipuan. Mari kita cari tahu alasannya.

Mari kita mulai dengan apa yang kita definisikan, dan apa yang kita maksud dengan AA penuh dari tingkat kelima? Yang kami maksud adalah kompleks otomatis tertentu (ACS) yang mampu mengendarai mobil dalam kondisi jalan nyata dengan karakteristik pengemudi manusia biasa. Masalahnya segera muncul - binatang seperti apa yang menjadi "pengemudi biasa"? Apakah ini suhu rata-rata di rumah sakit? Tetapi saya mengusulkan untuk menyerahkan solusi untuk masalah ini kepada manajer PR, dan sangat menyederhanakan tugas, membandingkan AA dengan tingkat pengemudi pemula yang hanya menerima SIM dan, karenanya, akses ke jalan umum.

Artinya, kita akan membandingkan driver pemula dan autopilot paling canggih, bahkan tidak beberapa yang spesifik, tetapi yang paling berpotensi pada tingkat pengembangan teknologi saat ini. Untuk melakukan ini, Anda perlu membuat tabel perbandingan semua karakteristik mengemudi pengemudi manusia pemula dan autopilot paling sempurna.



Dan apa yang kita lihat? Bahwa dengan satu kriteria (tanggung jawab) AA, pada prinsipnya, tidak akan dapat mencapai tingkat bahkan driver pemula. Artinya, secara tegas, AA klasik tidak pernah dapat mencapai tingkat driver pemula, bahkan secara teoritis.

Atau mungkin dia, tanggung jawab ini? Mari kita perbaiki. Kami melihat bahwa bahkan karakteristik potensial dari autopilot adalah "baik", tetapi tidak "sangat baik". Karena di mana-mana ada batasan yang tidak dapat diatasi . Secara singkat:

Keakuratan kontrol tergantung pada informasi tentang permukaan jalan. Dan dalam kasus umum, informasi ini tidak lengkap.

Penilaian situasi jalan dalam kasus umum didasarkan pada informasi yang tidak lengkap dan, karenanya, tidak dapat akurat.

Membuat keputusan dengan kurangnya informasi yang umumnya tidak terhindarkan bersifat probabilistik dan tidak dapat dijamin kebenarannya bahkan secara teoritis.

Akibatnya, jelas bahwa autopilot yang ideal pun tidak dapat menjamin tidak adanya kecelakaan, bahkan secara teoritis.

Lalu siapa yang akan bertanggung jawab atas para korban kecelakaan lalu lintas?

Karena itu, ketika spesialis PR berikutnya akan memberi tahu Anda bahwa AA yang lengkap sudah benar-benar siap, tetapi di sini hanya ada masalah dengan undang-undang kuno, jangan percaya. Jika pabrikan akan mengambil tanggung jawab pada tingkat pengemudi manusia, maka hukum akan berubah secara instan . Tetapi kenyataannya adalah bahwa belum ada AA nyata, dan sudah ada mayat dari "pemalsuan" nya, dan tidak ada yang mau menjawab untuk mereka. Musk mengatakan bahwa dia tidak ada hubungannya dengan itu, tetapi pengisap ini sendiri yang harus disalahkan, yang tidak tahu bahwa "autopilot" Tesla bukan autopilot, tetapi "TM autopilot", yaitu, hanya kebohongan iklan yang disebut nama asisten pengemudi biasa. Dan itu perlu untuk percaya bukan Ilon Mask dan iklan, tetapi apa yang ditulis dalam cetakan kecil di akhir ( semua tanggung jawab terletak pada pengemudi manusia ).

Dengan demikian, masalah tanggung jawab AA klasik tidak dapat diselesaikan bahkan secara teoritis. Jadi, AA klasik yang lengkap tidak mungkin bahkan secara teoritis .

Ngomong-ngomong, ini tidak berarti bahwa itu tidak dapat dibuat atau bahkan dijual, itu berarti bahwa pertama , Anda harus entah bagaimana menyelesaikan masalah tanggung jawab, atau menjual cara bagaimana menyingkirkan tanggung jawab ini.

Dan di sini kita memahami bahwa sangat sulit untuk melakukan ini secara alami (tanpa arahan negara langsung).

Apalagi masalahnya bahkan lebih buruk. Tanggung jawab, ini adalah konsekuensi dari rasa bersalah. Tapi ini masalah besar sekarang. Di satu sisi, keberadaan kotak hitam pada AA menyederhanakan tugas ini, dan di sisi lain mempersulitnya, karena semua informasi dari pabrikan AA adalah informasi dari pihak yang berkepentingan . Anda tidak perlu pergi jauh untuk contoh: tentu saja, mengganti mobil ke mode dieselgate tidak tercermin dalam log. Dan mungkin bahkan lebih buruk, informasi palsu yang disengaja dapat ditulis dalam log. Berikut ini adalah halaman laporan dari investigasi penempelan pedal gas:



Slide 14 dari laporan - kotak hitam bisa berbohong tentang apa yang diklik pengemudi.

Dan kemudian, pabrikan AA adalah perusahaan dari negara bagian tertentu, yang mana negara akan mendukungnya, pada gilirannya memperhatikan kebenaran. Misalnya, dalam kasus yang sangat mirip, Toyota dan GM, otoritas AS membuat keputusan yang sangat berbeda.



Biarkan saya mengingatkan Anda secara singkat bahwa ada kesalahan teknis di sana-sini, mereka tahu tentang dia, mereka menyembunyikannya untuk waktu yang lama, dan mereka yang membicarakan hal ini dipecat.

Bagaimana masalah ini akan diselesaikan, spesialis PR tidak memberi tahu kami.

Tapi anggaplah kita masih menemukan AA bersalah. Apa yang harus dilakukan selanjutnya? Kita perlu mencari tahu alasannya, tetapi di sini kita memahami bahwa pseudo III saat ini, yaitu, jaringan saraf, pada prinsipnya, tidak dapat menjelaskan mengapa keputusan yang salah dibuat, yang menyebabkan kecelakaan.

Penyimpangan kecil tentang jaringan saraf. Masalah mereka diketahui oleh spesialis dalam "Revival of AI" - tidak lebih dari perangkat keras dan iklan mahal yang dilemparkan untuk mengimplementasikan ide lama . Dan banyak yang sudah mulai berbicara secara terbuka tentang musim dingin kedua AI. Jika Anda menjelaskan dengan jari, maka Anda perlu mengetahui satu hal tentang jaringan saraf: bahwa ini hanyalah statistik multidimensi. Tidak kurang, tetapi tidak lebih. Karenanya, kemampuan dan keterbatasan mereka jelas:

1. Seperti statistik lainnya, mereka sangat bergantung pada data input, yaitu, bahkan perubahan kecil pada data input dapat dengan serius mengubah hasil akhir.
2. Karena ini adalah empiris, dan bukan analitik, dan multi-dimensi, para pengembang, pada prinsipnya, tidak mengerti bagaimana jaringan saraf bekerja dan elemen apa yang mempengaruhi apa. Ini dapat diilustrasikan oleh rumus empiris yang kompleks, yang merupakan polinomial dengan banyak koefisien. Secara umum tidak mungkin untuk memahami apa yang bertanggung jawab atas koefisien tertentu dan bagaimana, jika tidak, akan mungkin untuk menulis formula analitis sederhana.
3. Dari dua poin pertama, dapat disimpulkan bahwa setiap perubahan dalam data input membutuhkan pengujian penuh dari keseluruhan sistem. Jika tidak, ternyata dengan memperbaiki satu kesalahan, kita dapat menambahkan kesalahan lain yang tidak ada sebelumnya. Artinya, hasil tes sebelumnya kehilangan artinya.
4. Pengumpulan data primer yang memadai secara organisasi dan ekonomi tak tertahankan.

Akibatnya, pendekatan klasik untuk pemecahan masalah tidak berfungsi. Dan sebagai hasilnya, setiap versi baru dari perangkat lunak itu bukan fakta bahwa itu akan lebih baik daripada yang sebelumnya. Lalu bagaimana cara mensertifikasi AA?

Tetapi kita semua mempertimbangkan situasi dengan asumsi bahwa, dari sudut pandang teknis, AA yang ideal sudah ada. Tapi ini jauh dari kasus. Berikut adalah beberapa alasan, yang masing-masing, jika tidak mengakhiri pendekatan klasik, maka setidaknya menunda keputusan dan meningkatkan biaya AA akhir . Dan dia sekarang sangat mahal.

Tidak mungkin melihat semuanya dari mobil

Masalahnya dengan cara klasik tidak memiliki solusi sama sekali, karena tidak ada sensor untuk uang. Oleh karena itu, dalam kasus umum, AA harus membuat keputusan dalam kondisi kurangnya informasi, yaitu, pikirkan apa yang ada di sudut. Seseorang yang bertanggung jawab atas pikiran-pikiran ini, dan komputer? Harap dicatat bahwa tergantung pada tanggung jawab nyata, orang yang sama dengan pengalaman dan kualifikasi yang sama membuat keputusan yang berbeda secara mendasar di jalan nyata dan di simulator mobil. Dan jika pengemudi masih terpaksa menjawab untuk sejumlah besar penumpang, maka ia diharuskan untuk mendapatkan kategori tambahan dari SIM. Oleh karena itu, tanggung jawab adalah kriteria manajemen yang mendasar, di mana karakteristik manajemen lainnya secara langsung bergantung . Dan AA klasik sama sekali tidak memiliki kriteria penting ini.

Tidak mungkin membuat keputusan tanpa AI penuh, tetapi kesadaran artifisial penuh

Dan dalam situasi berbahaya ini sering diperlukan. Misalnya, mengikuti aturan tertulis (kami rem langsung) dan aturan tidak tertulis (kami tinggalkan di sela-sela kami) akan menyebabkan kecelakaan. Dan jalan memutar ke kiri dengan jalan keluar ke jalur yang dilaluinya memungkinkan untuk menghindari kecelakaan. Jelas, masalah tanpa kesadaran buatan penuh tidak memiliki solusi, karena memerlukan keputusan tentang pelanggaran yang disengaja dari peraturan lalu lintas tanpa adanya informasi. Siapa yang akan bertanggung jawab atas konsekuensinya, mengingat kurangnya informasi dan perkiraan probabilitas yang sebenarnya?

Tidak ada jalan yang benar

Mudah untuk menebak bahwa masalah penyelesaian situasi konflik antara AA dan pengemudi manusia tidak dapat diselesaikan dengan jelas (seseorang akan selalu mengklaim bahwa ia akan setuju untuk berinteraksi dengan orang lain). Solusi masalah ini di pengadilan sangat bermasalah, karena hakim tidak mungkin objektif. Karena hakim mungkin di tempat pengemudi orang tersebut, tetapi tidak pernah di tempat pengemudi komputer.

Ini akan menghasilkan semua nyonya skipping yang tidak sesuai dengan pemilik

AA nyata dapat diprogram hanya untuk kepatuhan ketat terhadap peraturan lalu lintas , yang, sayangnya, tidak berbeda dalam hal ketat dan tidak ambigu. Karena itu, AA akan hipertrofi untuk mematuhi aturan "berikan jalan tolol." Dan tentu saja, pengemudi bodoh akan menggunakan ini, memotong AA dengan impunitas. Dan dia akan mengerem dirinya sendiri, membiarkan semua orang maju. Seberapa cepat pemilik AA bosan?

Tidak dapat menjamin keamanan (bahwa mereka tidak akan menabrak Anda)

Masalah troli, yang tidak memiliki solusi yang aman, menjamin para korban melalui kesalahan AA. Biasanya, pengemudi profesional yang dibiarkan tanpa pekerjaan akan menggunakan kecelakaan apa pun untuk tekanan politik pada pihak berwenang untuk melarang AA. Tapi ini adalah pemilih nyata.

Keandalan dan kekebalan noise yang sangat rendah

Benar-benar semua sensor AA mudah macet atau diakali. Dengan demikian, untuk menonaktifkan semua AAS di bagian mana pun dari jalan itu sangat sederhana dan murah. Kami memberi anak-anak "reflektor laser" untuk sepeda dan meminta mereka untuk berkendara di sepanjang jalan. Kami menyebarkan WiFi, GPS, white noise untuk radar dari quadrocopter ke pohon. Kami menggambar tanda jalan "asli". Kami sedikit memodifikasi rambu-rambu jalan, mengacaukan kamera video biasa Tesla dapat menipu kit $ 40 dari Arduino dan pemancar ultrasonik yang menghasilkan gelombang suara - mobil tidak akan dapat menemukan tempat parkir gratis atau kehilangan hambatan nyata . Murah dan efektif. Dan kami sama sekali tidak mempertimbangkan peretas! Ini hanya neoluddites.

Pengemudi manusia yang profesional pasti akan menentang dan akan mematahkan semangat

Jadi, dengan gangguan sederhana dan murah (seperti perang elektronik sederhana), Anda dapat dijamin untuk menghentikan AA apa pun. Yang dalam kondisi seperti itu tidak akan dapat bekerja bahkan secara teoritis, tetapi seorang pengemudi manusia bisa . Cobalah untuk menemukan setidaknya satu alasan mengapa orang-orang yang dibiarkan tanpa pekerjaan tidak akan menggunakan metode ini. Tetapi tidak ada yang membutuhkan transportasi yang dapat berhenti kapan saja untuk waktu yang tidak ditentukan. Dan pengemudi taksi, orang-orang yang telah menaikkan harga saat ini, akan dengan cepat mengurangi jumlah orang yang ingin menghemat taksi AA menjadi nol.

Peretas

Bahkan sekarang, ratusan perusahaan dari puluhan negara membuat AA. Bagaimana cara memeriksa, mengesahkan, dan melayani semua ini? Tetapi bagaimana Anda mengesahkan perangkat lunak yang terus diperbarui melalui udara? Bagaimana cara menjamin bahwa karyawan yang tersinggung berikutnya tidak membocorkan kode akses? Di masa depan, semua pilot otomatis akan diperbaiki di layanan mobil provinsi. Bagaimana cara mengontrol firmware mana yang akan diinstal di sana? Siapa yang akan bertanggung jawab atas firmware ini? Pengemudi akan mengatakan bahwa mereka memasukkannya ke dalam layanan dan saya tidak tahu apa-apa tentang mode Tuhan yang diaktifkan, saya pikir inilah yang terjadi pada semua orang. Yaitu, sejumlah besar masalah keamanan, dan apa pun yang dikatakan orang, AA klasik hanyalah impian peretas! Target yang bagus untuk peretas_ cara menipu AI dan membuatnya mengambil keputusan berbahaya

Intinya: untuk AA klasik, ada banyak masalah teknis dan hukum yang saat ini tidak memiliki solusi yang dapat diterima . Secara teoritis, tentu saja, semuanya dapat diselesaikan atau "dihaluskan", tetapi itu akan membutuhkan banyak waktu dan uang.

Dan di sini kita jatuh ke tanah. Yaitu, dari “wow! AA "ke" dan dengan biaya siapakah perjamuan itu "? Pada kenyataannya, ada banyak biaya tambahan signifikan yang tidak termasuk dalam label harga AA:

1. AA itu sendiri. Itu hanya mahal, tapi setidaknya jujur.
2. Peta resolusi tinggi yang akurat. Dan bagaimana mempertahankan relevansinya? Ada dua cara dan keduanya buruk. Pertama, merakit perusahaan sendiri ke pabrikan AA. Tetapi berapa banyak mobil yang Anda butuhkan untuk ini? Cara kedua, biarkan mobil itu sendiri berkumpul. Tetapi bagaimana menentukan keandalan data ini (dan bukan peretas atau pesaing yang mencoba mengajarkan jaringan saraf Anda yang buruk). Artinya, data ini harus diperiksa secara serius, dan semua cek membutuhkan uang. Tetapi pertanyaan tentang relevansi sebenarnya dari kartu-kartu ini dalam kasus umum tidak memiliki solusi sama sekali untuk uang .
3. Kartu-kartu yang akurat ini harus dimuat melalui jaringan nirkabel, jika tidak, pada prinsipnya, kartu-kartu tersebut tidak relevan. Jadi, ternyata kita masih membutuhkan Internet broadband di mana-mana, dan bahkan di jalan raya federal kita tidak memiliki komunikasi seluler di mana-mana. Atas biaya siapa? Harap dicatat bahwa bahkan pembaruan langka Tesla hanya dapat dilakukan melalui WiFi gratis. Ini bukan untuk mengatakan bahwa ini tidak dikatakan sama sekali. Tetapi dalam kasus terbaik, di sana-sini dalam cetakan kecil dan selalu tanpa menentukan harga.
   
   
4. 4) asuransi kecelakaan. Untuk beberapa alasan, diyakini bahwa asuransi dapat menyelesaikan masalah kewajiban. Tetapi ini tidak demikian, asuransi hanya mendistribusikan tanggung jawab kepada sejumlah besar orang yang tidak bersalah. Tentu saja, pemilik Tesla tidak akan mau bertanggung jawab atas kesalahan Kamaz tak berawak dan sebaliknya. Sulit untuk mengatakan bagaimana keadaannya, tetapi pada tahap awal asuransi akan menjadi penghalang (jutaan dolar per mobil untuk tes di California). Dan kemudian lingkaran setan klasik (AA kecil, asuransi mahal, asuransi mahal, AA kecil). Selain itu, pernyataan bahwa AA klasik lebih aman daripada seseorang tidak didasarkan pada fakta, karena mereka tidak dapat mengingat tidak adanya AA nyata .

Dan dari mana mitos tentang efisiensi ekonomi AA berasal?

Pada pandangan pertama, jelas, kita membuang pengemudi, menghemat gajinya. Namun dalam kenyataannya, tidak semuanya begitu sederhana. Lagipula, kita tidak hanya melempar pengemudi, kita juga melempar orang itu. Dan untuk truk, satu - satunya orang di mobil. Tapi ini adalah mimpi perampok! Kami meredam komunikasi, mensimulasikan kecelakaan, menghentikan gerbong tak berawak di jalan kosong. Kami memuat kargo, menghapus larsar, radar dan sebagainya. Kami membakar dan pergi. Dan semua ini dapat diklasifikasikan sebagai bukan pencurian, tetapi hooliganisme. Tidak ada manusia di sana, jadi tidak ada perampokan.
Kami melepas sitar untuk bermain untuk eksperimen. Dan kargo itu dicuri oleh orang-orang secara acak. Dan untuk menghadapi skenario seperti itu sangat sulit. Karena penyerang akan macet koneksi secara teratur dan di banyak tempat, secara fisik tidak mungkin untuk mengirim polisi anti huru hara untuk setiap kasus.
Menempatkan peralatan pertahanan di mobil juga bukan pilihan, karena Anda akan bertanggung jawab atas anak-anak yang mati, yang secara khusus dijebak oleh penyerang.

Jadi, seseorang dalam hal apapun seharusnya. Ya, itu mungkin bukan driver, tapi pengirim. Tetapi kehadiran seseorang tak pelak membutuhkan rezim kerja dan istirahat. Artinya, keuntungan utama AA adalah bahwa pekerjaan siang - malam menghilang .

Tetapi bagaimana jika beberapa gerbong menempel ketat di belakang peretas dan benar-benar memblokir jalan untuk waktu yang lama, misalnya ambulans? Artinya, di masa yang akan datang di setiap mobil harusmenjadi sopir. Artinya, itu bahkan bukan fakta bahwa akan mungkin untuk bertahan dengan satu pengemudi, menempatkan pekerjaan dua pengemudi padanya. Ya, tentu saja, ia dapat menurunkan gajinya, karena ia hanya diperlukan saat mengambil autopilot. Tetapi ini sangat mengingatkan pada prinsip bahwa seekor sapi perlu diperah lebih banyak, tetapi lebih sedikit diberi makan. Dan gaji pengemudi sama sekali tidak berkurang, di AS ada kekurangan besar pengemudi untuk gaji yang ada.

Dan ada masalah lain: jika mobil sebagian besar waktu dalam kondisi standar akan pergi secara otomatis, maka pengemudi akan dengan cepat kehilangan keahliannya. Dan bagaimana ia dapat dengan kualifikasi rendah seperti itu dapat mengarahkan dalam kondisi sulit ketika autopilot tidak dapat mengatasinya? Masalah ini dikenal dengan autopilot pesawat. Ya, itu berhasil diselesaikan dengan sistem simulator, ujian dan sebagainya. Tetapi biaya-biaya ini juga harus ditambahkan ke perkiraan AA!

Dan masih ada masalah dengan potensi perbaikan tidak terjadwal (penggantian roda) dan sebagainya.

Kesimpulan menengah: konsep profitabilitas ekonomi AA klasik jauh dari sejelas yang diyakini secara umum . Harap dicatat bahwa setelah menyebar secara luas tes sukses dari pergerakan truk dengan karavan, tiga tahun telah berlalu, dan teknologinya belum menjadi komersial, meskipun tidak ada masalah teknis atau hukum dengan teknologi pergerakan karavan.

Mobil otomatis klasik akan meningkatkan kemacetan lalu lintas dan memperumit regulasi mereka:

Tetapi mari kita asumsikan bahwa semua masalah di atas entah bagaimana secara ajaib diselesaikan dan kita memiliki otonomi tingkat kelima AA penuh tanpa roda kemudi dan pedal. Wow! Wow! Tetapi siapa yang membutuhkannya, siapa yang membayarnya? Secara alami, proses tersebut tidak akan terjadi secara instan dan seseorang pasti akan mengalami rasa malu ini bolak-balik, tetapi logika memperkenalkan AA klasik tampak sebagai berikut:

1. Teknologi ini paling efektif dalam taksi otomatis.
2. Kurangnya gaji untuk pengemudi akan secara tajam mengurangi harga perjalanan.
3. Ini secara dramatis akan meningkatkan permintaan penumpang angkutan umum. Terbukti oleh Uber bahwa taksi murah tidak ditransfer dari mobil pribadi, tetapi dari angkutan umum.
4. Menurut model Uber, permintaan yang memuaskan, pemilik bisnis dan pribadi akan secara tajam meningkatkan jumlah taksi otomatis.
5. , ( 80% , ).
6. , , ( ). , , ( , ).
7. ( Vision Zero). , ! , , .
8. ( , , , ). , .

, :

1. , « ». , - - . , , - . , . , , .
2. , « ». «» , , .
3. , . , , , .
4. Penumpang angkutan umum, peningkatan kemacetan juga tidak berguna.

Dan semua ini tanpa memperhitungkan "mimpi buruk drone", ketika agar tidak membayar parkir, drone hanya akan berputar di sekitar pusat kota. Artinya, parkir berbayar hilang. Entri berbayar ke pusat juga, karena hanya akan ada transfer di perbatasan. Yang tersisa hanyalah diskriminasi total AA , karena Vision Zero telah dilatih secara serius.

Harap dicatat bahwa, pada prinsipnya, para ahli tahu tentang sebagian besar masalah ini. Perkiraan_ kendaraan tak berawak akan menciptakan kekacauan di jalan , Philip Road, LSE Cities_ skenario paling buruk - drone mengemudi di sekitar kota agar tidak membayar parkir , Semua yang masih dimasukkan mobil robot jalan buntu mulai dari burung camar. Tetapi tidak ada yang berusaha untuk tidak berbicara tentang apa yang akan mengarah pada hal ini. Ini adalah "efek profesional," karena hanya profesional yang dapat mengetahui masalah ini, tetapi jika mereka berbicara dengan keras tentang kesia-siaan AA klasik, investor akan berhenti memberi uang profesional ini untuk teknologi sia-sia AA klasik . Dan bajunya sendiri lebih dekat ke tubuh.

Kesimpulan: AA klasik lengkap memiliki sejumlah besar masalah keamanan, teknis, ekonomi, kemacetan lalu lintas, legal, dan sebagainya. Sebagian besar masalah ini pada tingkat perkembangan teknologi saat ini tidak memiliki solusi sama sekali, apalagi, bahkan keberadaan masalah-masalah ini dengan hati-hati ditutup-tutupi. Dengan demikian, kemunculan komersial AA tingkat lima yang nyata telah ditangguhkan .

Dan pertanyaannya sendiri adalah apakah sebuah AA klasik lengkap mungkin terdiri dari menjawab dua pertanyaan:

1. Dapatkah AA klasik menjamin tidak adanya kematian total dalam kecelakaan lalu lintas?
2. Jika tidak, lalu siapa yang akan bertanggung jawab atas para korban?

Tanpa jawaban yang signifikan secara hukum untuk pertanyaan-pertanyaan ini, AA klasik akan tetap menjadi mainan mahal . Artinya, Anda bisa melakukan AA klasik, tetapi tidak mungkin dilakukan .

PS Ini adalah artikel ketiga dari siklus deskripsi ITS SPRUT, artikel pertama di sini .

Ini adalah akhir dari analisis keadaan saat ini dengan pendekatan klasik untuk keselamatan jalan dan pembuatan AA klasik, dan dalam artikel berikutnya saya akan mulai menjelaskan secara rinci bagaimana menyelesaikan semua masalah ini.