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.
W 1885 roku Karl Benz wymyślił automobil. Niedługo potem odbył pierwszą publiczną jazdę próbną i uderzył w ścianę. To fakt. Od 130 lat pracujemy nad najbardziej zawodną częścią samochodu, kierowcą. Samochody są mocniejsze. Dodaliśmy pasy bezpieczeństwa i poduszki powietrzne. W ostatniej dekadzie próbujemy uczynić samochody mądrzejsze, aby usunąć błąd zwany kierowcą.
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.
Dzisiaj opowiem o różnicy między obchodzeniem problemu systemami wspomagania kierowcy a posiadaniem w pełni samosterujących samochodów i o tym, co mogą zrobić. Opowiem też o naszym samochodzie i pokażę, jak widzi drogę, reaguje i działa, ale na początek powiem wam o problemie. Mamy duży problem: każdego roku na drogach świata ginie 1,2 miliona ludzi. W samej Ameryce ginie 33 tysięcy osób rocznie. To tak, jakby codziennie przez 5 dni w tygodniu spadał Boeing 737. Niewiarygodne. Samochody są nam sprzedawane tak, ale naprawdę jazda wygląda tak. Nie ma słońca, pada deszcz, ma się ochotę na cokolwiek innego niż jazdę. A powodem jest to, że ruch uliczny robi się coraz gorszy. W Ameryce między rokiem 1990 a 2010 dystans przebyty przez samochody wzrósł o 38%. Długość dróg wzrosła o 6%. To nie złudzenie, ruch uliczny naprawdę jest dużo gorszy niż jeszcze parę lat temu.
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.
I to wszystko dużym kosztem ludzkim. Jeśli pomnożymy średni czas dojazdu do pracy w Ameryce, 50 minut, przez 120 milionów pracowników, okaże się, że marnujemy około 6 miliardów minut każdego dnia. To ogromna liczba, więc ją zobrazujmy. Te sześć milionów minut podzielone przez średnią przewidywaną długość życia daje 162 życia ludzkie zmarnowane każdego dnia na sam dojazd z A do B. Nie do wiary. Są też ludzie, którzy nie mają przywileju stania w korkach. To jest Steve. To bardzo zdolny facet, ale jest niewidomy, więc zamiast 30-minutowej jazdy do pracy przez 2 godziny męczy się z komunikacją publiczną lub prosi rodzinę czy znajomych o podwózkę. Nie ma tej swobody poruszania się, co ja i ty. Trzeba coś z tym zrobić.
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.
Typowym rozwiązaniem byłoby stopniowe rozwijanie systemów wspomagania kierowcy, aż zmienią się w samosterujące samochody. Ale to tak, jak gdybym trenował podskoki, chcąc nauczyć się latać. Tak naprawdę musimy zrobić coś innego. Opowiem o trzech różnicach między systemami samosterującymi a wspomagającymi. Zacznę od własnego doświadczenia.
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.
W 2013 roku po raz pierwszy daliśmy przejechać się samosterującym samochodem zwykłym ludziom. No prawie zwykłym, bo pracownikom Google, ale nie związanym z projektem. Mogli używać go na codzień. Ale był jeden haczyk. Musieli go pilnować, ponieważ był to pojazd eksperymentalny. Mógł się popsuć, mimo że był po testach. Przeszkoliliśmy ich, wsadziliśmy do auta i mogli jechać. To, co nam potem powiedzieli, było niesamowite dla twórców projektu. Wszyscy go uwielbiali. Był kierowca Porsche, który pierwszego dnia powiedział: "To kompletny nonsens. Co wy myślicie?". Ale na końcu stwierdził: "Nie tylko ja powinienem go mieć, każdy powinien go mieć, bo ludzie to beznadziejni kierowcy". Słuchaliśmy wniebowzięci. Potem sprawdziliśmy co ludzie robili w samochodzie i to otworzyło nam oczy. Moim ulubionym był człowiek, który sprawdza telefon i widzi, że bateria jest słaba, więc odwraca się i grzebie w plecaku, wyciąga laptopa, stawia go na siedzeniu, odwraca się znowu, wyciąga ładowarkę do telefonu, kręci się, podłącza ją do laptopa i telefonu. Telefon się ładuje. I cały czas jedzie 100 na godzinę autostradą. Niewiarygodne. Po przemyśleniu uznaliśmy to za oczywiste, że z postępem technologii, kierowca będzie coraz mniej niezawodny. Więc przez tworzenie coraz mądrzejszych pojazdów nie osiągniemy tego, czego chcemy.
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.
Opowiem teraz o technice. Na wykresie widać, jak często samochód hamował bez potrzeby. Można zignorować większość osi, bo jeśli auto zacznie się nagle zatrzymywać, pewnie go nie kupisz. Oś pionowa pokazuje, jak często samochód używa hamulców, aby pomóc uniknąć wypadku. W lewym dolnym rogu widać typowy samochód. Nie włączy za ciebie hamulców, nie zrobi nic głupiego, ale też nie uchroni cię przed wypadkiem. Jeśli chcemy wprowadzić system wspomagający do auta z hamowaniem unikającym kolizji, umieścimy w nim technologię, To ta krzywa. Będzie to funkcjonalne, ale nigdy nie zapobiegnie wszystkim wypadkom, gdyż nie ma takiej zdolności. Ale jeśli wybierzemy jakiś punkt na krzywej, możemy uniknąć połowy wypadków, jakie miałby kierowca. Niesamowite. Dwa razy zmniejszyliśmy liczbę wypadków. To o 17 tysięcy mniej ofiar drogowych co roku.
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.
Jeśli chcemy samosterujące auto, krzywa technologii musi wyglądać tak. Umieścimy w pojeździe więcej czujników, i wybierzemy jakiś punkt operacyjny, gdzie nie dojdzie do wypadku. Wypadki będą, ale bardzo rzadko. Można polemizować, czy to przyrost, wspomniałbym o zasadzie 80-20, oraz że trudno jest dojść do nowej krzywej. Spójrzmy jednak z innej perspektywy. Zobaczmy, jak często technologia musi robić dobre rzeczy. Ta zielona kropka to system wspomagający. Okazało się, że kierowcy w USA robią błędy, prowadzące do wypadków mniej więcej raz na 100 tys. mil. System samosterujący prawdopodobnie decyduje około 10 razy na sekundę, więc jest to wielkość rzędu tysiąca razy na milę. Różnica między tymi wartościami to około 10 do potęgi ósmej. Osiem rzędów wielkości. To tak, jakby porównywać szybkość mojego biegu do prędkości światła. Ile bym nie ćwiczył, i tak go nie dogonię. Mamy więc sporą lukę.
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.
A tak system radzi sobie z niepewnością. Ten pieszy może wejść na jezdnię albo nie. Nie wiem tego ani ja, ani żaden algorytm, natomiast system wspomagający nie może zareagować, gdyż nagłe zahamowanie jest niedopuszczalne. Z kolei system samosterujący widzi przechodnia i myśli: "Nie wiem, co on zrobi, zwolnię, przyjrzę się i odpowiednio zareaguję."
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.
To bezpieczniejsze niż jakikolwiek system wspomagający. Tyle o różnicach. Teraz zobaczmy, jak samochód widzi świat.
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?
To nasz pojazd. Rozpoznaje swoje położenie przez porównanie mapy i danych z sensorów, następnie nakłada na to aktualny widok. Wszystkie różowe pola to inne pojazdy, a to czerwone to rowerzysta. Jeśli się przyjrzeć, można zobaczyć kilka pachołków w oddali. Wiemy, gdzie samochód jest w tej chwili, ale poza tym musimy też przewidywać, co się stanie. Pick-up na górze po prawej zmienia pas na lewy, bo droga przed nim jest zamknięta i musi z niej zjechać. Dobrze znać zamiary tego kierowcy, ale musimy znać zamiary wszystkich, więc sprawa się komplikuje. Możemy przewidzieć reakcję kierowcy w danej chwili, jaką trajektorię powinien wybrać, jak szybko jechać. Wszystko sprowadza się do jazdy ścieżką: ruch kierownicą w lewo lub prawo, naciśnięcie gazu lub hamulca. Ostatecznie to tylko 2 liczby. Jak trudne może to być?
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.
Tak wyglądał nasz system w 2009, kiedy zaczynaliśmy. Widać nasz samochód i inne obiekty, jadące po autostradzie. Auto musi zrozumieć, gdzie jest, i gdzie są inne pojazdy. To geometryczne rozumienie świata. Po wjechaniu do osiedli i miast, sprawa wchodzi na nowy poziom trudności. Mamy pieszych na drodze oraz inne auta, jadące w swoją stronę, światła i przejścia dla pieszych. To niezwykle skomplikowany problem. Jeśli go raz rozwiążesz, pojazd będzie umiał przejechać przez teren budowy. Pachołki po lewej każą mu zjechać na prawo, ale nie jest to teren odizolowany. Auto musi radzić sobie z przechodniami. Jeśli ktoś złamie prawo, pojawia się policja, i samochód musi wiedzieć, że błyskające światło to nie zwykły pojazd, ale policja. A to pomarańczowe pole to autobus szkolny, który także wymaga innego traktowania.
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.
W ruchu drogowym ludzie mają oczekiwania. Gdy rowerzysta wyciąga rękę, znaczy to, że oczekuje iż samochód ustąpi i pozwoli mu zmienić pas. Kiedy policjant stoi na ulicy, auto musi rozumieć, że oznacza to stop, a kiedy daje sygnał do jazdy, może jechać.
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.
Udaje się to dzięki wymianie danych między pojazdami. Prosty model polega na tym, że jeden samochód widzi teren budowy i informuje o tym drugi, aby ułatwić mu jazdę. Jednak możemy zrobić to lepiej. Możemy zebrać wszystkie dane z samochodu, tysiące pieszych, rowerzystów, pojazdów, i zrozumieć, jak wyglądają i wywnioskować, jak mogą wyglądać inne pojazdy oraz inni piesi. Co ważniejsze, możemy stworzyć model oczekiwań wobec innych uczestników ruchu. To żółte pole to pieszy przechodzący przed nami. Niebieskie pole to rowerzysta. Spodziewamy się, że samochód minie go po prawej. Tutaj rowerzysta jedzie z naprzeciwka, wiemy, że będzie ciągle jechał wzdłuż drogi. Tutaj ktoś skręca w prawo, a tu ktoś robi przed nami zawrotkę. Możemy to przewidzieć i bezpiecznie zareagować.
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)
To wszystko już znamy, ale możemy napotkać wiele rzeczy, których wcześniej nie widzieliśmy. Kilka miesięcy temu nasze samochody jechały przez Mountain View i napotkały coś takiego. Kobieta na elektrycznym wózku inwalidzkim ganiająca w kółko kaczki. (Śmiech) Ministerstwo Transportu nie wskazało, co zrobić w takiej sytuacji, ale nasze samochody zwolniły i bezpiecznie przejechały. Nie tylko kaczki się zdarzają. Tu widać przelatującego ptaka i reakcję samochodu. Tutaj radzi sobie z rowerzystą, napotkanym w najmniej oczekiwanym miejscu. Musimy radzić sobie też z kierowcami, nawet najmniejszymi. Po prawej ktoś wyskakuje na nas z ciężarówki. Tutaj po lewej zielony samochód uznaje, że musi skręcić w prawo w ostatniej chwili. Tutaj, kiedy zmienialiśmy pas, samochód po lewej uznał, że też tak chce. Tu samochód przejeżdża na czerwonym świetle, a potem się zatrzymuje. I dalej, rowerzysta też przejeżdża na czerwonym. Samochód cały czas reaguje bezpiecznie. Ludzie robili najróżniejsze rzeczy, np. tu facet wciska się pomiędzy dwa nasze auta. Trzeba spytać: "O czym myślisz?". (Śmiech)
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.
Pokazałem mnóstwo przykładów, teraz przeanalizuję jeden z nich. Wróćmy do sceny z rowerzystą. Na dole jeszcze nie widać rowerzysty, ale samochód już go widzi - ten mały niebieski obiekt powstały z danych laserowych. Będzie lepiej widać, jeśli włączę dane laserowe. Jeśli umiecie je interpretować, zauważycie kilka kropek na tej krzywej, a niebieski obiekt to rowerzysta. Mamy czerwone światło, a rowerzysta ma już żółte, zauważycie, jeśli zmrużycie oczy. Rowerzysta chce przejechać przez skrzyżowanie. Mamy już zielone światło, on czerwone, i przewidujemy, że rower przejedzie w poprzek drogi. Kierowcy obok nie zwracają na to uwagi i ruszają, ale na szczęście rowerzysta reaguje, unika i przejeżdża przez skrzyżowanie. No to jazda.
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.
Jak sami widzicie, zrobiliśmy duży postęp i jesteśmy przekonani, że ta technologia wejdzie na rynek. Robimy 5 milionów kilometrów testów dziennie, więc nasze auta mają doświadczenie. Nie możemy się doczekać tej technologii na drodze. Sądzimy, że lepszym wyborem jest przejście na automatykę niż wspomaganie kierowcy, gdyż sprawa jest pilna. Podczas tej prelekcji na drogach Ameryki zginęły 34 osoby.
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.
Jak szybko da się to wprowadzić? Trudno powiedzieć, bo to skomplikowany problem. To są moi chłopcy. Mój najstarszy syn ma 11 lat, więc za 4,5 roku będzie mógł mieć prawo jazdy. Razem z zespołem pracujemy, by do tego nie dopuścić.
Thank you.
Dziękuję.
(Laughter) (Applause) Chris Anderson: Chris, I've got a question for you.
(Śmiech) (Brawa) Chris Anderson: Chris, mam do ciebie pytanie.
Chris Urmson: Sure.
Chris Urmson: Słucham.
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: Umysł waszych samochodów jest niepojęty. W debacie, która się teraz toczy, w sporze między wspomaganiem a automatem, niektóre firmy, na przykład Tesla, wybrały wspomaganie kierowcy. Uważasz, że to droga donikąd, bo przez ulepszenia nigdy nie dojdą do pełnej automatyki? Kierowca, czując się bezpiecznie, może odwrócić się do tyłu i stanie się coś złego.
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: Tak, to prawda. Nie znaczy to, że wspomaganie jest bezwartościowe. Może ocalić wiele ofiar w tym czasie. Ale jeśli chcemy prawdziwej zmiany, tak by ludzie jak Steve mogli jeździć bezpiecznie, jeśli chcemy zmienić miasta i pozbyć się zatłoczonych parkingów, jest to jedyny wybór.
CA: We will be tracking your progress with huge interest. Thanks so much, Chris. CU: Thank you. (Applause)
CA: Z zainteresowaniem będziemy śledzić wasze postępy. Dziękuję, Chris. CU: Dziękuję. (Brawa)