So in 1885, Karl Benz invented the automobile. Later that year, he took it out for the first public test drive, and -- true story -- crashed into a wall. For the last 130 years, we've been working around that least reliable part of the car, the driver. We've made the car stronger. We've added seat belts, we've added air bags, and in the last decade, we've actually started trying to make the car smarter to fix that bug, the driver.
En 1885, Karl Benz inventó el automóvil. Más tarde ese año, lo sacó para la primera prueba de conducción pública, para --historia verdadera-- estrellarse contra una pared. En los últimos 130 años, hemos trabajado en torno a esa parte menos fiable del vehículo, el conductor. Hemos hecho autos más fuertes. Se ha añadido el cinturón de seguridad, las bolsas de aire, y en la última década empezamos a hacer autos más inteligentes para solucionar ese problema, el conductor.
Now, today I'm going to talk to you a little bit about the difference between patching around the problem with driver assistance systems and actually having fully self-driving cars and what they can do for the world. I'm also going to talk to you a little bit about our car and allow you to see how it sees the world and how it reacts and what it does, but first I'm going to talk a little bit about the problem. And it's a big problem: 1.2 million people are killed on the world's roads every year. In America alone, 33,000 people are killed each year. To put that in perspective, that's the same as a 737 falling out of the sky every working day. It's kind of unbelievable. Cars are sold to us like this, but really, this is what driving's like. Right? It's not sunny, it's rainy, and you want to do anything other than drive. And the reason why is this: Traffic is getting worse. In America, between 1990 and 2010, the vehicle miles traveled increased by 38 percent. We grew by six percent of roads, so it's not in your brains. Traffic really is substantially worse than it was not very long ago.
Hoy les hablaré un poco de la diferencia entre emparchar el problema con sistemas de conducción asistida y realmente tener autos plenamente autoconducidos y lo que estos pueden hacer por el mundo. También les hablaré un poco de nuestro auto para que vean cómo ve el mundo, cómo reacciona y qué hace, pero primero hablaré un poco sobre el problema. Y es un gran problema. en la carretera en el mundo mueren 1,2 millones de personas al año. Solo en EE.UU., mueren 33 000 personas al año. Para poner eso en perspectiva, es como si cayeran 737 personas del cielo cada día laboral. Es increíble. Nos venden los autos así, pero en realidad, la conducción es algo así. ¿Cierto? No es soleado, es lluvioso, y Uds. quieren hacer otras cosas que conducir. Y esta es la razón: El tránsito es cada vez peor. En EE.UU., entre 1990 y 2010, los kilómetros recorridos por vehículo aumentaron un 38 %. Las carreteras crecieron un 6 %, así que no es idea de Uds. El tránsito es sustancialmente peor de lo que fue no hace mucho.
And all of this has a very human cost. So if you take the average commute time in America, which is about 50 minutes, you multiply that by the 120 million workers we have, that turns out to be about six billion minutes wasted in commuting every day. Now, that's a big number, so let's put it in perspective. You take that six billion minutes and you divide it by the average life expectancy of a person, that turns out to be 162 lifetimes spent every day, wasted, just getting from A to B. It's unbelievable. And then, there are those of us who don't have the privilege of sitting in traffic. So this is Steve. He's an incredibly capable guy, but he just happens to be blind, and that means instead of a 30-minute drive to work in the morning, it's a two-hour ordeal of piecing together bits of public transit or asking friends and family for a ride. He doesn't have that same freedom that you and I have to get around. We should do something about that.
Y todo esto tiene un impacto humano muy alto. Por ejemplo, el tiempo de viaje promedio en EE.UU. es de unos 50 minutos, lo multiplicamos por los 120 millones de trabajadores, eso da unos 6000 millones de minutos derrochados en desplazamientos cada día. Es un número enorme, así que pongamos esto en perspectiva. Tomamos esos 6000 millones de minutos y los dividimos entre la edad media de una persona, eso da 162 vidas gastadas cada día, derrochadas, solo para ir de A a B. Es increíble. Y luego estamos quienes no tenemos el privilegio de sentarnos en el tránsito. Este es Steve. Es un tipo muy capaz, pero es ciego, y por eso en vez de conducir 30 minutos para ir al trabajo cada mañana, pasa dos horas en el transporte público o pidiendo a amigos y familiares que lo lleven. No tiene la misma libertad que Uds. y yo para moverse. Deberíamos hacer algo al respecto.
Now, conventional wisdom would say that we'll just take these driver assistance systems and we'll kind of push them and incrementally improve them, and over time, they'll turn into self-driving cars. Well, I'm here to tell you that's like me saying that if I work really hard at jumping, one day I'll be able to fly. We actually need to do something a little different. And so I'm going to talk to you about three different ways that self-driving systems are different than driver assistance systems. And I'm going to start with some of our own experience.
El conocimiento convencional afirma que si tomamos estos sistemas de asistencia al conductor si los impulsamos y mejoramos de manera incremental, con el tiempo, se convertirán en vehículos autoconducidos. Bueno, vengo a decirles que eso es como decir que si nos esforzamos mucho en saltar, un día podremos volar. Realmente tenemos que hacer algo un poco diferente. Por eso les hablaré de tres formas diferentes en las que los sistemas autoconducidos difieren de los de conducción asistida. Empezaré con la experiencia propia.
So back in 2013, we had the first test of a self-driving car where we let regular people use it. Well, almost regular -- they were 100 Googlers, but they weren't working on the project. And we gave them the car and we allowed them to use it in their daily lives. But unlike a real self-driving car, this one had a big asterisk with it: They had to pay attention, because this was an experimental vehicle. We tested it a lot, but it could still fail. And so we gave them two hours of training, we put them in the car, we let them use it, and what we heard back was something awesome, as someone trying to bring a product into the world. Every one of them told us they loved it. In fact, we had a Porsche driver who came in and told us on the first day, "This is completely stupid. What are we thinking?" But at the end of it, he said, "Not only should I have it, everyone else should have it, because people are terrible drivers." So this was music to our ears, but then we started to look at what the people inside the car were doing, and this was eye-opening. Now, my favorite story is this gentleman who looks down at his phone and realizes the battery is low, so he turns around like this in the car and digs around in his backpack, pulls out his laptop, puts it on the seat, goes in the back again, digs around, pulls out the charging cable for his phone, futzes around, puts it into the laptop, puts it on the phone. Sure enough, the phone is charging. All the time he's been doing 65 miles per hour down the freeway. Right? Unbelievable. So we thought about this and we said, it's kind of obvious, right? The better the technology gets, the less reliable the driver is going to get. So by just making the cars incrementally smarter, we're probably not going to see the wins we really need.
Volviendo a 2013, hicimos la primera prueba de un vehículo autoconducido y se los dimos a probar a la gente común. Bueno, casi comunes... eran 100 empleados de Google pero no trabajaban en el proyecto. Les dimos los autos y les permitimos usarlos en sus vidas diarias. A diferencia de un vehículo autoconducido real este tenía una gran salvedad: Había que prestar atención, porque era un vehículo experimental. Lo probamos mucho, pero podía fallar. Los capacitamos durante dos horas, los pusimos en el auto, les dejamos que lo usaran, y la respuesta fue asombrosa, como si alguien tratara de crear un producto. Cada uno de ellos dijo que le encantó. De hecho, tuvimos un conductor de Porsche que vino y nos dijo el primer día: "Esto es totalmente tonto. ¿En qué estamos pensando?" Pero al final, dijo: "No solo yo debería tenerlo, todos los demás deberían tenerlo, porque las personas conducen muy mal". Eso fue música para nuestros oídos, pero luego empezamos a observar qué hacía la gente dentro del auto, y esto fue revelador. Mi historia favorita es la de este caballero que mira el teléfono y se da cuenta de que la batería está baja, se da vuelta así en el auto y busca en su mochila, saca su laptop, la coloca en el asiento, gira hacia atrás otra vez, hurga en la mochila, saca el cargador de su teléfono, lo conecta en el laptop y al teléfono. Se asegura de que el teléfono está cargando. Todo esto a 100 km por hora en la autopista. ¿Correcto? Increíble. Lo pensamos y dijimos: es obvio, ¿no? Cuanto mejor sea la tecnología, menos confiable se volverá el conductor. Al hacer autos cada vez más inteligentes, quizá no veamos las ganancias que necesitamos.
Let me talk about something a little technical for a moment here. So we're looking at this graph, and along the bottom is how often does the car apply the brakes when it shouldn't. You can ignore most of that axis, because if you're driving around town, and the car starts stopping randomly, you're never going to buy that car. And the vertical axis is how often the car is going to apply the brakes when it's supposed to to help you avoid an accident. Now, if we look at the bottom left corner here, this is your classic car. It doesn't apply the brakes for you, it doesn't do anything goofy, but it also doesn't get you out of an accident. Now, if we want to bring a driver assistance system into a car, say with collision mitigation braking, we're going to put some package of technology on there, and that's this curve, and it's going to have some operating properties, but it's never going to avoid all of the accidents, because it doesn't have that capability. But we'll pick some place along the curve here, and maybe it avoids half of accidents that the human driver misses, and that's amazing, right? We just reduced accidents on our roads by a factor of two. There are now 17,000 less people dying every year in America.
Ahora hablaré de algo un poco técnico durante un momento. Estamos viendo en este gráfico, en la parte inferior la frecuencia con la que el auto usa los frenos sin necesidad. Pueden ignorar gran parte de ese eje, porque si conducen en la ciudad, y el auto empieza a detenerse al azar, nunca comprarán ese vehículo. Y el eje vertical es la frecuencia con la que el auto usará los frenos cuando se supone que debe ayudar a evitar un accidente. Si vemos la esquina inferior izquierda, este es el auto clásico. No aplica los frenos por uno, no hace nada torpe, pero tampoco evita un accidente. Si queremos introducir un sistema de conducción asistida, digamos con freno de mitigación de colisiones, pondremos cierta tecnología allí, eso es esa curva, y tendrá unas propiedades operativas, pero nunca evitará todos los accidentes, porque no tiene esa capacidad. Pero tocaremos la curva por aquí, y quizá evite la mitad de los accidentes cometidos por conductores humanos, y eso es increíble, ¿no? Reducimos accidentes viales en un factor de dos. Ahora hay 17 000 personas menos que mueren al año en EE.UU.
But if we want a self-driving car, we need a technology curve that looks like this. We're going to have to put more sensors in the vehicle, and we'll pick some operating point up here where it basically never gets into a crash. They'll happen, but very low frequency. Now you and I could look at this and we could argue about whether it's incremental, and I could say something like "80-20 rule," and it's really hard to move up to that new curve. But let's look at it from a different direction for a moment. So let's look at how often the technology has to do the right thing. And so this green dot up here is a driver assistance system. It turns out that human drivers make mistakes that lead to traffic accidents about once every 100,000 miles in America. In contrast, a self-driving system is probably making decisions about 10 times per second, so order of magnitude, that's about 1,000 times per mile. So if you compare the distance between these two, it's about 10 to the eighth, right? Eight orders of magnitude. That's like comparing how fast I run to the speed of light. It doesn't matter how hard I train, I'm never actually going to get there. So there's a pretty big gap there.
Pero si queremos un vehículo autoconducido, necesitamos una curva tecnológica que se parece a esto. Tendremos que poner más sensores en el vehículo, y alcanzaremos algún punto por aquí donde básicamente nunca habrá un accidente. Ocurrirán, pero con una frecuencia muy baja. Uds. y yo podríamos ver esto y argumentar si esto es incremental, y yo podría decir algo como "regla 80-20", y es realmente difícil subir en esa nueva curva. Pero veámoslo desde una dirección diferente por un momento. Veamos con qué frecuencia la tecnología tiene que hacer lo correcto. Este punto verde de aquí es un sistema de conducción asistida. Resulta que los conductores humanos cometen errores que llevan a accidentes de tránsito aproximadamente una vez cada 160 000 km en EE.UU. Un sistema de autoconducción, por el contrario, quizá toma decisiones unas 10 veces por segundo, por lo que el orden de magnitud es de unas 1000 veces cada 1,6 km. Si se compara la distancia entre estos dos, es de 10 a la octava, ¿no? Ocho órdenes de magnitud. Es como comparar lo rápido que puedo correr a la velocidad de la luz. Sin importar lo duro que entrene, nunca llegaré allí. Existe una brecha bastante grande.
And then finally, there's how the system can handle uncertainty. So this pedestrian here might be stepping into the road, might not be. I can't tell, nor can any of our algorithms, but in the case of a driver assistance system, that means it can't take action, because again, if it presses the brakes unexpectedly, that's completely unacceptable. Whereas a self-driving system can look at that pedestrian and say, I don't know what they're about to do, slow down, take a better look, and then react appropriately after that.
Y, finalmente, está el manejo de la incertidumbre. Este peatón podría entrar en la carretera, podría no entrar. No lo sé, ni lo saben nuestros algoritmos, pero en el caso de un sistema de asistencia de conducción, significa que no puede hacer algo porque, de nuevo, si pisa los frenos inesperadamente, es completamente inaceptable. Mientras que un sistema autoconducido puede mirar al peatón y decir: no sé qué está por hacer, desaceleraré, observaré mejor y después reaccionaré en consecuencia.
So it can be much safer than a driver assistance system can ever be. So that's enough about the differences between the two. Let's spend some time talking about how the car sees the world.
Puede ser mucho más seguro que un sistema de conducción asistida. Eso es suficiente sobre la diferencia entre ambos sistemas. Hablemos ahora de cómo ve el auto el mundo.
So this is our vehicle. It starts by understanding where it is in the world, by taking a map and its sensor data and aligning the two, and then we layer on top of that what it sees in the moment. So here, all the purple boxes you can see are other vehicles on the road, and the red thing on the side over there is a cyclist, and up in the distance, if you look really closely, you can see some cones. Then we know where the car is in the moment, but we have to do better than that: we have to predict what's going to happen. So here the pickup truck in top right is about to make a left lane change because the road in front of it is closed, so it needs to get out of the way. Knowing that one pickup truck is great, but we really need to know what everybody's thinking, so it becomes quite a complicated problem. And then given that, we can figure out how the car should respond in the moment, so what trajectory it should follow, how quickly it should slow down or speed up. And then that all turns into just following a path: turning the steering wheel left or right, pressing the brake or gas. It's really just two numbers at the end of the day. So how hard can it really be?
Este es nuestro vehículo. Empieza por entender dónde está en el mundo, alineando su mapa y los datos de su sensor, y luego apilamos encima lo que ve en el momento. Las cajas púrpura que pueden ver son otros vehículos en la carretera, y la cosa roja allí al lado es un ciclista, y a la distancia, si vemos de cerca, se ven unos conos. Luego sabemos dónde está el auto en el momento, pero tenemos que hacerlo mejor: tenemos que predecir qué ocurrirá. La camioneta de la parte superior derecha está a punto de pasar al carril izquierdo porque la carretera al frente está cerrada, por eso tiene que salir del camino. Conocer a esa camioneta es genial, pero tenemos que conocer qué piensan todos, por eso se vuelve un problema bastante complicado. Y sabiendo eso, hay que adivinar cómo debería responder el auto en el momento, qué trayectoria debería seguir, si debería acelerar o desacelerar. Y luego todo se reduce a seguir el camino: girar el volante a izquierda o derecha, presionar el freno o acelerar. Son realmente al final solo dos números. ¿Cuán difícil puede ser realmente?
Back when we started in 2009, this is what our system looked like. So you can see our car in the middle and the other boxes on the road, driving down the highway. The car needs to understand where it is and roughly where the other vehicles are. It's really a geometric understanding of the world. Once we started driving on neighborhood and city streets, the problem becomes a whole new level of difficulty. You see pedestrians crossing in front of us, cars crossing in front of us, going every which way, the traffic lights, crosswalks. It's an incredibly complicated problem by comparison. And then once you have that problem solved, the vehicle has to be able to deal with construction. So here are the cones on the left forcing it to drive to the right, but not just construction in isolation, of course. It has to deal with other people moving through that construction zone as well. And of course, if anyone's breaking the rules, the police are there and the car has to understand that that flashing light on the top of the car means that it's not just a car, it's actually a police officer. Similarly, the orange box on the side here, it's a school bus, and we have to treat that differently as well.
Cuando empezamos en 2009, este era el aspecto de nuestro sistema. Pueden ver nuestro auto en medio y las otras cajas en la carretera, conduciendo por la autopista. El auto tiene que entender dónde está y saber dónde están los otros. Tiene que entender geométricamente el mundo. Cuando empezamos a conducir en las calles del barrio y la ciudad, el problema adquiere un nuevo nivel de dificultad. Vemos peatones y autos cruzando en todas las direcciones, los semáforos, los pasos de peatones. Es un problema increíblemente complicado en comparación. Y una vez tenemos el problema resuelto, el vehículo debe poder lidiar con la construcción. Los conos de la izquierda obligan a conducir a la derecha, pero no se trata solo de la construcción en forma aislada, claro. También tiene en cuenta personas en movimiento por la zona de construcción. Y, claro, si alguien no cumple las reglas, la policía está allí y el vehículo debe entender que la luz titilante encima del auto significa que no es un vehículo cualquiera sino el de una patrulla de policía. De manera similar, la caja naranja en el lateral es un bus escolar, y debe recibir un trato especial también.
When we're out on the road, other people have expectations: So, when a cyclist puts up their arm, it means they're expecting the car to yield to them and make room for them to make a lane change. And when a police officer stood in the road, our vehicle should understand that this means stop, and when they signal to go, we should continue.
Cuando estamos fuera en la carretera, otras personas tienen expectativas: Cuando un ciclista levanta el brazo, significa que está esperando que el auto le ceda el paso y le haga espacio para hacer un cambio de carril. Y cuando un oficial de policía se interpone en el camino, nuestro vehículo debe entender que esto significa "alto", y cuando indique avanzar, debemos continuar.
Now, the way we accomplish this is by sharing data between the vehicles. The first, most crude model of this is when one vehicle sees a construction zone, having another know about it so it can be in the correct lane to avoid some of the difficulty. But we actually have a much deeper understanding of this. We could take all of the data that the cars have seen over time, the hundreds of thousands of pedestrians, cyclists, and vehicles that have been out there and understand what they look like and use that to infer what other vehicles should look like and other pedestrians should look like. And then, even more importantly, we could take from that a model of how we expect them to move through the world. So here the yellow box is a pedestrian crossing in front of us. Here the blue box is a cyclist and we anticipate that they're going to nudge out and around the car to the right. Here there's a cyclist coming down the road and we know they're going to continue to drive down the shape of the road. Here somebody makes a right turn, and in a moment here, somebody's going to make a U-turn in front of us, and we can anticipate that behavior and respond safely.
Nuestra manera de lograr esto es intercambiando datos entre vehículos. El primer modelo, y más crudo, es cuando un vehículo ve una zona de construcción, y le avisa a otro para que esté en el carril correcto y así evitar en parte la dificultad. Pero en realidad entendemos mucho más que eso. Podríamos tomar los datos de los autos vistos en el tiempo, los cientos de miles de peatones, ciclistas, y vehículos que hemos visto, entender su aspecto, y usar eso para inferir el aspecto de los otros vehículos y el de los otros peatones. Y luego, incluso más importante, podríamos extraer un modelo de cómo esperamos que se muevan por el mundo. Aquí en la caja amarilla hay un peatón que cruza ante nosotros. La caja azul es un ciclista y anticipamos que se avisarían para sortear el auto y salir hacia la derecha. Aquí hay un ciclista que va por la carretera y sabemos que seguirá la trayectoria de la carretera. Aquí alguien gira a la derecha, y en un momento, alguien quiere girar en U frente a nosotros, y podemos anticipar ese comportamiento y responder con seguridad.
Now, that's all well and good for things that we've seen, but of course, you encounter lots of things that you haven't seen in the world before. And so just a couple of months ago, our vehicles were driving through Mountain View, and this is what we encountered. This is a woman in an electric wheelchair chasing a duck in circles on the road. (Laughter) Now it turns out, there is nowhere in the DMV handbook that tells you how to deal with that, but our vehicles were able to encounter that, slow down, and drive safely. Now, we don't have to deal with just ducks. Watch this bird fly across in front of us. The car reacts to that. Here we're dealing with a cyclist that you would never expect to see anywhere other than Mountain View. And of course, we have to deal with drivers, even the very small ones. Watch to the right as someone jumps out of this truck at us. And now, watch the left as the car with the green box decides he needs to make a right turn at the last possible moment. Here, as we make a lane change, the car to our left decides it wants to as well. And here, we watch a car blow through a red light and yield to it. And similarly, here, a cyclist blowing through that light as well. And of course, the vehicle responds safely. And of course, we have people who do I don't know what sometimes on the road, like this guy pulling out between two self-driving cars. You have to ask, "What are you thinking?" (Laughter)
Todo bien con estas cosas que ya hemos visto antes, pero, claro, uno encuentra muchas cosas que uno nunca antes vio el mundo. Por ejemplo, hace un par de meses, nuestros vehículos circulaban por Mountain View, y encontraron esto. Es una mujer en silla de ruedas electrónica persiguiendo a un pato en círculos por la carretera. (Risas) Y no hay ningún sitio en el manual del DMV que diga cómo resolver algo así, pero nuestros vehículos pudieron resolverlo, redujeron la velocidad, y condujeron de forma segura. Y no solo tenemos que lidiar con patos. Miren esta ave que vuela justo frente a nosotros. El auto reacciona. Aquí lidiamos con unos ciclistas que uno nunca esperaría ver en otro sitio que no fuese Mountain View. Y claro, tenemos que lidiar con los conductores, incluso con los muy pequeños. Miren a la derecha como alguien salta de este camión hacia nosotros. Y ahora, miren a la izquierda cuando el auto de la caja verde decide girar a la derecha a último momento. Aquí, cuando cambiamos de carril, el coche de la izquierda decide que también quiere hacerlo. Y aquí, vemos un auto que pasa un semáforo en rojo y cede el paso. Y, del mismo modo, aquí, un ciclista pasa esa luz también. Y, por supuesto, el vehículo responde en forma segura. Y, claro, tenemos personas que no sé por qué a veces en la carretera, se interponen entre dos vehículos autoconducidos. Uno se pregunta: "¿En qué estás pensando?" (Risas)
Now, I just fire-hosed you with a lot of stuff there, so I'm going to break one of these down pretty quickly. So what we're looking at is the scene with the cyclist again, and you might notice in the bottom, we can't actually see the cyclist yet, but the car can: it's that little blue box up there, and that comes from the laser data. And that's not actually really easy to understand, so what I'm going to do is I'm going to turn that laser data and look at it, and if you're really good at looking at laser data, you can see a few dots on the curve there, right there, and that blue box is that cyclist. Now as our light is red, the cyclist's light has turned yellow already, and if you squint, you can see that in the imagery. But the cyclist, we see, is going to proceed through the intersection. Our light has now turned green, his is solidly red, and we now anticipate that this bike is going to come all the way across. Unfortunately the other drivers next to us were not paying as much attention. They started to pull forward, and fortunately for everyone, this cyclists reacts, avoids, and makes it through the intersection. And off we go.
Les he mostrado rápidamente muchas cosas por eso analizaré en detalle una de ellas rápidamente. Estamos viendo nuevamente la escena del ciclista, y habrán notado abajo, que todavía no podemos ver al ciclista, pero el auto sí puede: ese esa pequeña caja azul de allí, y eso proviene de los datos láser. En realidad, no es fácil de entender por eso giraré esos datos láser para analizarlos, y si son buenos analizando datos láser podrán ver que unos pocos puntos de esa curva, justo allí, esa caja azul es el ciclista. Si bien nuestra luz es roja, la luz del ciclista ya se puso en amarillo, y si observan, pueden verlo en la imagen. Pero el ciclista seguirá por la intersección. Nuestra luz ahora es verde, la de él es totalmente roja, y ahora anticipamos que esta bici hará el recorrido completo. Por desgracia, los otros conductores cercanos no prestaron mucha atención. Empezaron a avanzar, y afortunadamente para todos, este ciclista reacciona, evita, logra pasar la intersección. Y allá vamos.
Now, as you can see, we've made some pretty exciting progress, and at this point we're pretty convinced this technology is going to come to market. We do three million miles of testing in our simulators every single day, so you can imagine the experience that our vehicles have. We are looking forward to having this technology on the road, and we think the right path is to go through the self-driving rather than driver assistance approach because the urgency is so large. In the time I have given this talk today, 34 people have died on America's roads.
Como pueden ver, hemos hecho progresos apasionantes, y en este momento estamos bastante convencidos de que esta tecnología saldrá al mercado. Hacemos 4 millones 800 mil km de pruebas en simulador cada día, podrán imaginar la experiencia que tienen nuestros vehículos. Esperamos con ansia que esta tecnología salga a las carreteras, y creemos que la forma correcta es el enfoque de la autoconducción en vez del enfoque de la conducción asistida porque la urgencia es mucha. En el tiempo que llevó dar esta charla hoy, han muerto 34 personas en las carreteras de EE.UU.
How soon can we bring it out? Well, it's hard to say because it's a really complicated problem, but these are my two boys. My oldest son is 11, and that means in four and a half years, he's going to be able to get his driver's license. My team and I are committed to making sure that doesn't happen.
¿Qué pronto podemos llevarlo a cabo? Bueno, es difícil de decir porque es un problema muy complicado, pero estos son mis dos niños. El más grande tiene 11 años, o sea que en 4 años y medio podrá tener su licencia de conducir. Mi equipo y yo estamos decididos a asegurarnos de que eso no pase.
Thank you.
Gracias.
(Laughter) (Applause) Chris Anderson: Chris, I've got a question for you.
(Risas) (Aplausos) Chris Anderson: Chris, Tengo una pregunta para ti.
Chris Urmson: Sure.
Chris Urmson: Claro.
CA: So certainly, the mind of your cars is pretty mind-boggling. On this debate between driver-assisted and fully driverless -- I mean, there's a real debate going on out there right now. So some of the companies, for example, Tesla, are going the driver-assisted route. What you're saying is that that's kind of going to be a dead end because you can't just keep improving that route and get to fully driverless at some point, and then a driver is going to say, "This feels safe," and climb into the back, and something ugly will happen.
CA: Sin duda, la mente de tus autos es bastante alucinante. En este debate entre conducción asistida y autoconducción... ese debate existe hoy. Algunas compañías, por ejemplo Tesla, van por la senda de la conducción asistida. Tú dices que ese camino será un callejón sin salida porque no puedes seguir mejorando esa vía y llegar a la autoconducción en algún momento, y entonces el conductor dirá: "Esto parece seguro", girará hacia atrás, y entonces ocurrirá algo feo.
CU: Right. No, that's exactly right, and it's not to say that the driver assistance systems aren't going to be incredibly valuable. They can save a lot of lives in the interim, but to see the transformative opportunity to help someone like Steve get around, to really get to the end case in safety, to have the opportunity to change our cities and move parking out and get rid of these urban craters we call parking lots, it's the only way to go.
CU: Cierto. No, eso es correcto, y no quiere decir que los sistemas de conducción asistida no vayan a ser increíblemente valiosos. Pueden salvar muchas vidas mientras tanto, pero al ver la oportunidad transformadora de ayudar a alguien como Steve a moverse, de llegar a buen puerto en materia de seguridad, de tener la oportunidad de cambiar nuestras ciudades de quitar los estacionamientos y deshacernos de esos cráteres urbanos, es la única opción a seguir.
CA: We will be tracking your progress with huge interest. Thanks so much, Chris. CU: Thank you. (Applause)
CA: Seguiremos tu progreso con gran interés. Muchas gracias, Chris. CU: Gracias. (Aplausos)