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.
1885 yılında, Karl Benz otomobili icat etti. O yılın sonunda, ilk kez halk içinde test sürüşüne çıkardı ve gerçek bir hikâye, bir duvara çarptı. Son 130 yıldır, arabanın en az güvenilir parçası olan sürücü üzerinde çalışıyoruz. Arabayı daha güçlü yaptık. Emniyet kemerleri ekledik, hava yastıkları ekledik ve son on yılda, bu sürücü hatasını düzeltmek için arabayı daha akıllı yapmaya çalıştık.
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.
Bugün size, bu problemin etrafını sürücü asistan sistemi ile yamamak ve tamamen sürücüsüz araba yapmak arasındaki farktan ve onların dünya için ne yapabileceğinden bahsedeceğim. Ayrıca sizlere biraz arabamızdan bahsedeceğim, dünyayı nasıl gördüğünü, nasıl tepki verdiğini ve ne yaptığını göstereceğim; ama öncelikle problem hakkında konuşacağım. Ve bu büyük bir problem: Dünya'da her yıl 1,2 milyon insan trafikte can veriyor. Sadece Amerika'da her yıl 33.000 insan hayatını kaybediyor. Başka bir şekilde ifade etmek gerekirse bu, her iş günü bir 737'nin düşmesiyle aynı. Bu inanılmaz bir şey. Arabalar bize böyle satılıyor; ama araba sürmek aslında böyle bir şey. Değil mi? Güneşli değil, yağmurlu ve araba sürmekten başka şeyler yapmak istiyorsunuz. Bunun böyle olmasının nedeni: Trafik gittikçe kötüleşiyor. Amerika'da 1990 ve 2010 yılları arasında, araba ile yapılan kilometre yüzde 38 artmış. Yollarımız yüzde 6 oranında büyüdü, yani sorun sizde değil. Trafik gerçekten çok yakın zamana göre büyük ölçüde kötüleşti.
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.
Bunların hepsi insanlara zarar. Yani Amerika'daki ortalama ulaşım süresi olan 50 dakikayı alın, bunu sahip olduğumuz 120 milyon çalışan ile çarpın, sonuç olarak 6 milyar dakika her gün yolda boşa harcanıyor. Bu büyük bir rakam, başka bir şekilde ifade edelim. Bu 6 milyar dakikayı alın ve bir kişinin ortalama beklenen ömrüne bölün, sonuç olarak her gün 162 ömür harcanıyor, çöpe atılıyor, sırf A'dan B'ye gitmek için. Bu inanılmaz. Dahası, trafikte oturma ayrıcalığına sahip olmayanlar da var. Bu Steve. Acayip becerikli bir adam; fakat ne yazık ki kör ve bu da demek oluyor ki sabahları işe 30 dakikada gitmek yerine toplu ulaşım bulmacası içinde iki saatlik bir çile ile veya arkadaşlarına ve ailesine rica ile gidebiliyor. Bizimki gibi bir etrafı dolaşma özgürlüğüne sahip değil. Bu konuda bir şey yapmalıyız.
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.
Yaygın inanışa bakarsak, bu sürücü asistan sistemlerini alıp, onları biraz çaba harcayarak adım adım geliştirirsek zamanla sürücüsüz arabalara dönüşecektir. Bu benim şöyle demem gibi bir şey; eğer zıplama üzerinde çok çalışırsam bir gün uçabilirim. Aslında biraz daha farklı bir şey yapmak durumundayız. Size sürücüsüz sistemleri sürücü asistan sistemlerinden ayıran üç farklı yöntemi anlatacağım. Kendi deneyimlerimizden biriyle başlayacağım.
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.
2013 yılında, sürücüsüz arabanın ilk testlerini yaptık ve sıradan insanlara kullandırdık. Yani neredeyse sıradan -- 100 Google çalışanıydılar; fakat proje üzerinde çalışmıyorlardı. Onlara arabaları verdik ve günlük yaşantılarında kullanmalarına izin verdik. Fakat bunda, gerçek bir sürücüsüz arabada olmayan büyük bir yıldız işareti vardı: Dikkatli olmaları gerekiyordu, çünkü bu bir deney arabasıydı. Çok test ettik, fakat hâlâ başarısız olabilirdi. Onlara iki saat eğitim verdik. Onları arabaya bindirdik, kullanmalarına izin verdik ve dünyaya bir ürün getirmeye çalışan biri olarak onlardan duyduklarımız harikaydı. Onlardan her biri onu sevdiklerini söyledi. Hatta, bir Porsche sürücüsü ilk gün bize gelip şöyle dedi: "Bu aptalca bir şey. Nesini düşünüyoruz ki?" Ama sonunda, dedi ki, "Bunu sadece ben değil, herkes almalı, çünkü insanlar çok kötü sürücüler." Duymak istediğimiz işte buydu. Daha sonra insanların arabada ne yaptıklarına bakmaya başladık ve bu şaşırtıcıydı. Benim en sevdiğim hikâye şöyle, beyefendi telefonuna bakıyor ve şarjın az olduğunu fark ediyor. Sonra şöyle bir arabasında dönüyor ve sırt çantasını karıştırıyor, dizüstü bilgisayarını çıkartıyor, koltuğun üzerine koyuyor, tekrar arkasına yöneliyor, karıştırıyor, telefonunun şarj kablosunu çıkarıyor, biraz uğraşıyor, kabloyu bilgisayara takıyor, telefonuna bağlıyor. Nihayet telefon şarj oluyor. Bu süre boyunca 100 km hızla otobanda ilerliyor. İnanılmaz. Bu konu hakkında düşündük ve durum ne kadar aşikâr, değil mi? Teknoloji ne kadar ilerlerse, sürücüler daha az güvenilir olacak. Arabaları adım adım akıllı yaparak, gerçekten ihtiyacımız olan kazanımları görmeyeceğiz.
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.
Biraz teknik bir şey anlatmama müsaade edin. Bu grafiğe bakarsak, altta gerekmediği hâlde arabanın ne sıklıkla fren yaptığını gösteriyor. Bu eksenin çoğunu görmezden gelebiliriz, çünkü şehir içinde kullanıyorsanız, araba rastgele durup kalkacaktır ve bu arabayı asla satın almayacaksınızdır. Dikey eksen ise kazadan kaçınmada size yardımcı olmak için ne kadar sıklıkla fren yaptığını gösteriyor. Şimdi, sol alt köşeye bakarsak, bu klasik arabanız. Sizin için frene basmaz, aptalca bir şey yapmaz; fakat sizi bir kazadan da kurtarmaz. Şimdi, eğer bir arabaya sürücü asistan sistemi getirmek istiyorsak, mesela çarpma azaltma frenini, üzerine teknolojik bir paket koyacağız ve işte bu o eğri ve araç bazı işletim özelliklerine sahip olacak, fakat tüm kazalardan kurtulamayacak, çünkü bu kapasiteye sahip değil. Fakat biz buradaki eğri boyunca bir yer seçeceğiz ve belki insan sürücülerin kaçırdığı kazaların yarısını önleyebilir ve bu harika, değil mi? Yollardaki kazaları iki kat azalttık. Artık Amerika'da her yıl 17.000 daha az insan ölüyor.
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.
Eğer sürücüsüz araba istiyorsak, bunun gibi bir teknoloji eğrisine ihtiyacımız var. Araca daha fazla sensör koymak zorunda olacağız ve burada bir işletim noktası alacağız ki temelde hiç kazaya uğramayacak. Olacaktır, ama çok düşük frekanslarda. Şimdi bunun artan bir şey olup olmadığı hakkında tartışabiliriz ve ben de "80-20 kuralı" gibi bir şey diyebilirim ve bu yeni eğriye varmak gerçekten zor. Fakat hadi buna bir anlığına farklı bir yönden bakalım. Teknolojinin ne sıklıkla doğru şeyi yapmak zorunda olduğuna bakalım. Buradaki yeşil nokta sürücü asistan sistemi. Gördük ki insan sürücüler Amerika'da her 160.000 kilometrede bir trafik kazalarına neden olan hatalar yapıyor. Aksine, sürücüsüz sistem saniyede yaklaşık 10 kez karar veriyor, yani bu orana göre, 1,6 kilometrede 1.000 kez karar verir. Eğer bu ikisi arasındaki mesafeyi karşılaştırırsanız, bu yaklaşık 100 milyondur, değil mi? 10 üzeri 8. Bu benim koşma hızımı ışık hızıyla karşılaştırmam demektir. Ne kadar çalışırsam çalışayım, buna asla ulaşamayacağım. Yani ortada büyük bir fark var.
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.
Son olarak, sistemin belirsizliklerle nasıl baş ettiği var. Buradaki yaya yola inecek olabilir, olmayabilir de. Emin değilim, bizim algoritmalarımız da öyle; ama bir sürücü asistan sisteminin olması durumunda bir şey yapamaz, çünkü yine söylüyorum, eğer frene umulmadık bir şekilde basarsa, bu asla kabul edilemez. Hâlbuki sürücüsüz sistem yayaya bakıp şöyle diyebilir: Ne yapacaklarını bilmiyorum, yavaşla, daha iyi incele ve ondan sonra uygun bir tepki ver.
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.
Yani bir sürücü asistan sisteminin asla olamayacağı kadar güvenlidir. Bu ikisi arasındaki fark için bu kadar yeter. Şimdi arabanın dünyayı nasıl gördüğü konusunda biraz vakit harcayalım.
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?
İşte bu bizim aracımız. İşe dünya üzerinde nerede olduğunu anlamakla başlar. Haritayı ve sensör verilerini alıp hizalar ve sonra biz bunun üstüne o an gördüğü şeyi koyarız. İşte burada, gördüğünüz tüm mor kutular yoldaki diğer araçlar ve oradaki köşedeki kırmızı şey ise bir bisikletçi ve uzakta, çok yakından bakarsanız, bazı dubalar görebilirsiniz. O zaman arabanın o an nerede olduğunu biliyoruz; fakat bundan daha iyisini yapmalıyız: Ne olacağını kestirmek zorundayız. En üst sağda bir kamyonet sol şeride geçmek üzere, çünkü ilerideki yol kapalı, yani yoldan çıkması gerek. Bir kamyonetin olduğunu bilmek harika; ama herkesin ne düşündüğünü bilmemiz gerek, işte o zaman oldukça karışık bir problem hâline geliyor. Farz edelim ki, o an arabanın nasıl tepki vereceğini kestirebiliyoruz, yani hangi yörüngeyi izleyecek, ne ölçüde hızlanıp yavaşlayacak. Hepsi sonunda bir yolu takip etmeye dönüşüyor: Direksiyonu sola veya sağa çevirmek, frene veya gaza basmak. Yani sonuçta iki tane numara. Peki bu ne kadar zor olabilir?
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.
2009 yılında başladığımız noktaya dönersek, sistemimiz böyle bir şeydi. Arabamızı ortada ve diğer kutuları yolda görebilirsiniz, otobanda ilerliyor. Araba nerede olduğunu ve kabaca diğer araçların nerede olduğunu bilmeli. Bu dünyanın geometrik olarak anlaşılması demek. Komşu sokaklarda ve şehirde sürmeye başladığımızda, problem yeni bir boyut kazandı. Önümüzden geçen yayaları ve araçları görüyorsunuz. Her biri bir yere gidiyor, trafik ışıkları, yaya geçitleri. Kıyaslarsak, inanılmaz karışık bir problem. Bir kere bu problemi çözerseniz, araç inşaatlarla baş etmek zorundadır. Görüyorsunuz, soldaki dubalar onu sağa gitmeye zorluyor; fakat tabii ki sadece tek başına inşaatlar değil. İnşaat sahasında hareket eden diğer insanlarla da baş etmek zorunda. Ve tabii ki, kuralları çiğneyen biri varsa, polis oradadır ve arabanın üstünde yanıp sönen ışıklardan bunun normal bir araba olmadığını, bir polis memuru olduğunu anlamalıdır. Benzer şekilde, köşedeki turuncu kutu, bir okul otobüsü ve ona da farklı davranmamız gerekiyor.
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.
Yola çıktığımızda, diğer insanların beklentileri var: Yani, bir bisikletçi kolunu kaldırdığında, bu demektir ki arabanın onlara yol vermesini ve şerit değiştirmek için yer açmasını bekliyorlar. Ve polis memuru yolda dikiliyorsa, aracımız bunun dur demek olduğunu anlamalı ve devam et işaret yaptığında devam etmeliyiz.
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.
Bunu, veriyi diğer araçlarla paylaşarak başardık. Bunun ilk ve kabataslak modelinde bir araç bir inşaat sahası gördüğünde bunu diğerine haber veriyor, böylece o da olumsuzluktan kaçınmak için doğru şeride geçiyor. Aslında daha derin bir anlayışa sahibiz. Zamanla araçların gördüğü tüm verileri alıp, oralarda olan yüz binlerce yaya, bisikletli ve aracı, onların neye benzediğini anlayıp, diğer araçların ve diğer yayaların neye benzediği konusunda çıkarım yapmak için kullanabiliriz. Daha da önemlisi, bundan bir model çıkarıp onların dünyada nasıl davrandıklarını bulabiliriz. Buradaki sarı kutu önümüzde karşıya geçen bir yaya. Buradaki mavi kutu bir bisikletli ve biz onun arabanın yanından geçip sağa yöneleceğini öngörüyoruz. Burada bir bisikletli aşağı yönde gidiyor ve biz onun yol boyunca sürmeye devam edeceğini biliyoruz. Burada birisi sağa dönüş yapıyor ve burada bir anda, birisi önümüzde U dönüşü yapacak ve biz bu davranışı öngörüp güvenli bir şekilde tepki verebiliriz.
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)
Gördüğümüz şeylerin hepsi iyi ve güzel, fakat tabii ki, dünyada daha önce görmediğiniz birçok şeyle karşılaşıyorsunuz. Sonuçta birkaç ay önce, araçlarımız Mountain View'de gidiyorlardı ve karşımıza şöyle bir şey çıktı. Akülü sandalyede bir bayan yolda daireler çizerek ördek kovalıyor. (Gülüşmeler) Görünen o ki, motorlu taşıtlar el kitabında bununla nasıl başa çıkacağınızı anlatan bir bölüm yok; fakat araçlarımız bununla baş edebildi, yavaşladı ve güvenli bir şekilde devam etti. Fakat sadece ördeklerle uğraşmıyoruz. Önümüzde uçan şu kuşa bakın. Araba ona tepki veriyor. Burada bir bisikletli ile uğraşıyoruz, ki böyle bir şeyi Mountain View haricinde görmeyi asla ummazsınız. Tabii ki, sürücülerle de uğraşmak durumundayız, ufak sürücüler dâhil. Bakın sağ tarafta birisi bu tırdan bize doğru atlıyor. Şimdi de, bakın soldaki yeşil kutudaki araba en son anda sağa dönmeye karar veriyor. Burada, biz şerit değiştirirken solumuzdaki araç da şerit değiştirmek istiyor. Burada ise, kırmızı ışıkta kaçan bir araba izliyoruz ve ona yol veriyor. Benzer şekilde, bir bisikletli ışıktan kaçıyor. Tabii ki, araç güvenli bir şekilde yanıt veriyor. Ve tabii ki, bazı insanlar var yolda, nedir bilemiyorum, bazen şu adam gibi iki sürücüsüz araba arasından çıkıyor. "Ne düşünüyordun acaba?" diye sorasınız geliyor. (Gülüşmeler)
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.
Size bir sürü şeyi gösterdim, hemen bunlardan birini daha detaylı göstereceğim. Burada tekrar bisikletlinin olduğu görüntüyü görüyoruz ve aşağıda henüz bisikletliyi göremediğimizi fark etmiş olabilirsiniz; fakat araba görebiliyor: Yukarıdaki küçük mavi kutu ve bu lazer verisinden geliyor. Aslında bunu anlaması çok kolay değil, o yüzden lazer verisini açıp bakacağım ve bir lazer verisine bakmakta iyiyseniz, siz de eğride birkaç nokta görebilirsiniz, tam şurada ve o mavi kutu, işte o bisikletli. Şimdi ışığımız kırmızı iken, bisikletlinin ışığı çoktan sarıya döndü ve dikkatle bakarsanız, bunu resimde görebilirsiniz. Fakat gördüğümüz bisikletli kavşaktan devam edecek. Işığımız şimdi yeşile döndü, onunki kesinlikle kırmızı ve şimdi bu bisikletin karşıya geçmesini umuyoruz. Ne yazık ki yanımızdaki diğer sürücüler o kadar da dikkat etmiyorlar. İlerlemeye başladılar, ama şükür ki bisikletli tepki verip, kaçıyor ve kavşağı geçiyor. Ve devam ediyoruz. Şimdi, gördüğünüz gibi, oldukça şaşırtıcı ilerlemeler kaydettik
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.
ve bu noktada bu teknolojinin piyasaya çıkacağına ikna olduk. Simülatörlerimizde her gün beş milyon kilometre test yapıyoruz, yani araçlarımızın sahip olduğu tecrübeyi hayal edebilirsiniz. Bu teknolojiyi yola çıkarmaya can atıyoruz ve doğru olanın sürücü asistan yaklaşımından ziyade sürücüsüz sistem olduğunu düşünüyoruz, çünkü aciliyet çok önemli. Bugün bu konuşmayı yaptığım sürede, Amerika yollarında 34 kişi öldü. Bunu ne zaman yola çıkarabiliriz?
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.
Bunu söylemek zor, çünkü gerçekten karışık bir problem, fakat bunlar benim iki oğlum. Büyüğü 11 yaşında ve bu demektir ki dört buçuk sene sonra ehliyetini alabilecek. Ekibim ve ben bunun olmaması için kendimizi adadık. Teşekkür ederim.
Thank you.
(Gülüşmeler) (Alkışlar)
(Laughter) (Applause) Chris Anderson: Chris, I've got a question for you.
Chris Anderson: Chris, sana bir sorum var.
Chris Urmson: Sure.
Chris Urmson: Tabii.
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: Arabalarınızın zekâsı gerçekten akıl almaz. Sürücü-asistanlı ve tamamen sürücüsüz arasındaki çekişme -- yani, şu anda gerçek bir çekişme var. Bazı şirketler, mesela Tesla, sürücü-asistanlı yoldan gidiyorlar. Diyorsunuz ki, bu şey çıkmaza girecek gibi, çünkü rotayı sürekli güncelleyerek bir noktada tamamen sürücüsüz sisteme geçemezsiniz. Yani bir sürücü bunun güvenli olduğunu düşünerek arka koltuğa geçecek ve çirkin bir olay meydana gelecek.
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: Doğru. Hayır, bu kesinlikle doğru ve bu, sürücü asistan sistemleri çok değerli olmayacak demek değil. Bu geçiş döneminde birçok hayatı kurtarabilir, fakat Steve gibi birinin dolaşmasına yardım edecek dönüştürücü fırsatı görmek, sonuca güvenli bir şekilde ulaşmak, şehirlerimizi değiştirecek olan fırsata sahip olmak ve otoparkları bırakıp, park alanları dediğimiz şehir oyuklarından kurtulmak için bu tek yol.
CA: We will be tracking your progress with huge interest. Thanks so much, Chris. CU: Thank you. (Applause)
CA: Gelişmeleri büyük bir ilgiyle takip ediyor olacağız. Çok teşekkürler, Chris. CU: Teşekkür ederim. (Alkışlar)