فلنواجه الأمر: القيادة محفوفة بالمخاطر. إنها تعد من الأمور التي لا نحبّذ التفكير فيها، لكن كوننا نعلّق الرموز الدينية و الأشياء الجالبة للحظ على لوحات التحكم بالسيارة في جميع أنحاء العالم يدحض فكرة أننا لا نعي بخطورة القيادة. تعد حوادث السيارات السبب الرئيسي في موت الأشخاص الذين يتراوح عمرهم بين 16 و 19 في الولايات المتحدة-- السبب الرئيسي في الموت-- و ليست ل 75 بالمائة من هذه الحوادث أية صلة بالمخدرات أو الكحول.
Let's face it: Driving is dangerous. It's one of the things that we don't like to think about, but the fact that religious icons and good luck charms show up on dashboards around the world betrays the fact that we know this to be true. Car accidents are the leading cause of death in people ages 16 to 19 in the United States -- leading cause of death -- and 75 percent of these accidents have nothing to do with drugs or alcohol.
إذن ماالذي يحدث؟ لاأحد بإمكانه معرفة الجواب، لكنني أتذكر الحادث الأول الذي تعرضت له. لقد كنت سائقة شابة على الطريق السريع، وكانت السيارة أمامي، فرأيت أضواء الفرامل تشتعل. فقلت في نفسي "من المرجح أن سائق السيارة يخفّف من السرعة، سأقوم أنا أيضا بتخفيف السرعة." دست على المكابح. لكن لا، بدا أنه لا يخفّف من السرعة. لقد كان يحاول التوقف، التوقف بشكل كامل، بشكل كامل على الطريق السريع. لقد تحول من سرعة 65 -- إلى 0؟ دست على الفرامل بقوّة. أحسست بنظام منع انغلاق المكابح يشتغل، و السيارة لازالت تسير، و لن تتوقف، علمت أنها لن تتوقّف، و انطلقت الوسادة الهوائية، و انسحقت السيارة، لحسن الحظ لم يتعرّض أحد للأذى. لكنني لم تكن لدي أدنى فكرة أن السيارة كانت بصدد التوقف، و أعتقد أن بإمكاننا التصرف بطريقة أفضل بكثير. أعتقد أن بإمكاننا تغيير تجربة القيادة عبر السماح لسياراتنا بالتواصل مع بعضها البعض.
So what happens? No one can say for sure, but I remember my first accident. I was a young driver out on the highway, and the car in front of me, I saw the brake lights go on. I'm like, "Okay, all right, this guy is slowing down, I'll slow down too." I step on the brake. But no, this guy isn't slowing down. This guy is stopping, dead stop, dead stop on the highway. It was just going 65 -- to zero? I slammed on the brakes. I felt the ABS kick in, and the car is still going, and it's not going to stop, and I know it's not going to stop, and the air bag deploys, the car is totaled, and fortunately, no one was hurt. But I had no idea that car was stopping, and I think we can do a lot better than that. I think we can transform the driving experience by letting our cars talk to each other.
أريدكم أن تفكّروا قليلا بشكل تجربة القيادة في الوقت الحالي. ادخلوا إلى سياراتكم.أغلقوا الباب. أنتم الآن داخل فقاعة زجاجية. لا يمكنكم الإحساس بالعالم الخارجي بشكل مباشر. أنتم الآن داخل هذا الجسد الممتد. أنتم مطالبون بالتنقل بها عبر طرق يمكن رؤيتها بشكل جزئي، وفي خضم آلات ضخمة أخري، بسرعة تفوق القدرة البشرية. حسنا؟ و كل مانعتمد عليه لتوجيهنا هو عينانا. حسنا، ذلك هو كل ما نملك، عينان لم تصمّما أصلا لهذا الغرض، لكننا مطالبون بفعل أشياء من قبيل، مثلا إذا أردنا تغيير الممر، ما هو أول شيء يطلب منكم؟ أبعدوا أعينكم عن الطريق. هذا صحيح. توقفوا عن النظر حيث تتجهون، انعطفوا تحققوا من البقعة العمياء، و قودوا دون النظر في الاتجاه الذي تذهبون فيه. أنتم و كل شخص آخر. هذه هي الطريقة الآمنة للقيادة. لماذا نقوم بفعل ذلك؟ لأنه يتوجب علينا، علينا أن نختار بين النظر هنا أو النظر هناك. ما هو الأكثر أهمية؟ وعادة ما نقوم بشكل رائع بانتقاء و اختيار ما نحرص على فعله على الطريق. لكننا أحيانا نغفل عن بعض الأشياء. أحيانا نحس بخلل ما أو بشيء متأخر. في حوادث متعددة، يقول السائق، "أنا لم أتوقع حصول ذلك." و أعتقد هذا و أعتقد ذلك. لكن قدرتنا على مراقبة كل شيء تبقى محدودة.
I just want you to think a little bit about what the experience of driving is like now. Get into your car. Close the door. You're in a glass bubble. You can't really directly sense the world around you. You're in this extended body. You're tasked with navigating it down partially-seen roadways, in and amongst other metal giants, at super-human speeds. Okay? And all you have to guide you are your two eyes. Okay, so that's all you have, eyes that weren't really designed for this task, but then people ask you to do things like, you want to make a lane change, what's the first thing they ask you do? Take your eyes off the road. That's right. Stop looking where you're going, turn, check your blind spot, and drive down the road without looking where you're going. You and everyone else. This is the safe way to drive. Why do we do this? Because we have to, we have to make a choice, do I look here or do I look here? What's more important? And usually we do a fantastic job picking and choosing what we attend to on the road. But occasionally we miss something. Occasionally we sense something wrong or too late. In countless accidents, the driver says, "I didn't see it coming." And I believe that. I believe that. We can only watch so much.
لكن التكنولوجيا موجودة الآن و يمكنها تحسين ذلك. في المستقبل، مع إمكانية تبادل السيارات للمعطيات، لن يكون بإمكاننا فقط رؤية ثلاث سيارات من الأمام وثلاث سيارات من الخلف و على اليمين و اليسار، كلها في نفس الوقت، من منظور عين الطائر، بل سيكون بإمكاننا النظر داخل هذه السيارات. سيكون بإمكاننا رؤية سرعة السيارة التي أمامنا، لمعرفة السرعة التي يسير بها أو يتوقف بها السائق. وإذا كان السائق سيخفف السرعة إلى حد الصفر، سنعرف ذلك.
But the technology exists now that can help us improve that. In the future, with cars exchanging data with each other, we will be able to see not just three cars ahead and three cars behind, to the right and left, all at the same time, bird's eye view, we will actually be able to see into those cars. We will be able to see the velocity of the car in front of us, to see how fast that guy's going or stopping. If that guy's going down to zero, I'll know.
و مع وجود الحسابات و اللوغاريتمات و النماذج التنبؤية، سيكون بإمكاننا رؤية المستقبل. ربما تظنون أن ذلك مستحيل. كيف بإمكاننا التنبؤ بالمستقبل؟ ذلك صعب للغاية. في الواقع لا. في عالم السيارات، ذلك ليس مستحيلا. السيارات هي عبارة عن أجسام ثلاثية الأبعاد تتوفر على وضعية و سرعة ثابتة. تسافر عبر الطرقات. أحيانا تسافر عبر طرقات غير جاهزة بعد. إنه ليس من الصعب القيام بتبؤات منطقية حول ماستقوم به سيارة ما في المستقبل القريب. حتى أنه إذا كنت في سيارتك و جاء أحد سائقي الدراجات النارية--بسرعة البرق!-- بسرعة 85 ميلا في الساعة، يقاطع الممرات -- أعلم أنكم مررتم بهذه التجربة -- ذلك السائق لم يأت "من حيث لا تدرون". ذلك السائق ربما قضى على الطريق مالا يقل عن نصف ساعة. (تتعالى الضحكات) أليس كذلك؟ أعني أن آخرين رأوه. عشرة، 20 ، 30 ميلا إلى الوراء، أحدهم رأى ذلك السائق، و بمجرد ما ترى سيارة ما ذلك السائق و تضعه على الخريطة، عندها يصبح موضوعا على الخريطة -- بوضعيته و سرعته على أقرب تقدير سيواصل السير بسرعة 85 ميلا في الساعة. ستعلم ذلك، لأن سيارتك ستعلم ذلك، لأن تلك السيارة الأخرى ستهمس لها شيئا في أذنها، شيئا من قبيل، "بالمناسبة، في خمس دقائق، سيمر سائق دراجة نارية، احترسي." ستتمكن من القيام بتنبؤات منطقية حول سلوك السيارات. أعني بذلك أنها أجسام تسير على الأرض. هذا أمر جيد فيها.
And with computation and algorithms and predictive models, we will be able to see the future. You may think that's impossible. How can you predict the future? That's really hard. Actually, no. With cars, it's not impossible. Cars are three-dimensional objects that have a fixed position and velocity. They travel down roads. Often they travel on pre-published routes. It's really not that hard to make reasonable predictions about where a car's going to be in the near future. Even if, when you're in your car and some motorcyclist comes -- bshoom! -- 85 miles an hour down, lane-splitting -- I know you've had this experience -- that guy didn't "just come out of nowhere." That guy's been on the road probably for the last half hour. (Laughter) Right? I mean, somebody's seen him. Ten, 20, 30 miles back, someone's seen that guy, and as soon as one car sees that guy and puts him on the map, he's on the map -- position, velocity, good estimate he'll continue going 85 miles an hour. You'll know, because your car will know, because that other car will have whispered something in his ear, like, "By the way, five minutes, motorcyclist, watch out." You can make reasonable predictions about how cars behave. I mean, they're Newtonian objects. That's very nice about them.
إذن كيف نصل إلى ذلك؟ يمكننا أن نبدأ بشيء سهل مثل مشاركة معطيات وضعيات السيارات فيما بينها، عبر مشاركة جي بي إس، إذا كنت أتوفر على جي بي إس و كاميرا في سيارتي فإنه تكون لدي فكرة محددة عن مكان تموضعي و السرعة التي أسير بها بواسطة رؤية حاسوبية، يمكنني تقدير تموضع السيارات التي تحيط بي و الاتجاه التقريبي الذي تأخذه. و نفس الشيء بالنسبة للسيارات الأخرى. يمكنها معرفة مكانها بالتحديد، و فكرة شبه مبهمة عن أمكنة السيارات الأخرى. ماذا يحدث عندما تتشارك سيارتان المعطيات، عندما تتواصلان؟ يمكنني إخباركم بالضبط مالذي يحدث. يتحسّن النموذجان. و الجميع فائز في هذه المعادلة. قام البروفسور بوب وانغ و فريقه بمحاكات حاسوبية لما يحدث عندما تجتمع تقديرات تقريبية، حتى في إشارات المرور، عندما تتشارك السيارات معطيات جي بي إس، و نأخذ هذا البحث العلمي بعيدا عن المحاكاة الحاسوبية إلى أسرّة التجارب الآلية التي تتوفر على أجهزة الاستشعارات التي تحتوي عليها السيارات والتي هي موجودة الآن في الأجهزة الآلية: كاميرات ستيريو، جي بي إس، ومقدرات المسافات ثنائية الأبعاد الليزرية والتي تعد شائعة في أنظمة الدعم. كما أننا نقوم أيضا بإرفاقها بجهاز تواصل لاسلكي خفي، فتقوم هذه الأجسام الآلية بالتواصل مع بعضها البعض. عندما تتحد هذه الأجسام الآلية، فإنها تتّبع تموضع بعضها البعض بالتحديد و بالتالي يمكنها تفادي بعضها البعض.
So how do we get there? We can start with something as simple as sharing our position data between cars, just sharing GPS. If I have a GPS and a camera in my car, I have a pretty precise idea of where I am and how fast I'm going. With computer vision, I can estimate where the cars around me are, sort of, and where they're going. And same with the other cars. They can have a precise idea of where they are, and sort of a vague idea of where the other cars are. What happens if two cars share that data, if they talk to each other? I can tell you exactly what happens. Both models improve. Everybody wins. Professor Bob Wang and his team have done computer simulations of what happens when fuzzy estimates combine, even in light traffic, when cars just share GPS data, and we've moved this research out of the computer simulation and into robot test beds that have the actual sensors that are in cars now on these robots: stereo cameras, GPS, and the two-dimensional laser range finders that are common in backup systems. We also attach a discrete short-range communication radio, and the robots talk to each other. When these robots come at each other, they track each other's position precisely, and they can avoid each other.
إننا نضيف المزيد و المزيد من الأجسام الآلية في التجارب و قد واجهنا القليل من المشاكل. أحد هذه المشاكل هو في حالة وصول معلومات مفرطة فيصبح من الصعب تحليل كل مجموعة من المعطيات، عندها يجب معرفة الأولويات عندها يقوم النموذج التنبؤي بمساعدتك. إذا كان باستطاعة جسمك الآلي تتبع جميع المسارات المتنبأة، فيصبح غير محتم عليك الإنتباه إلى مجموعات المعطيات. ذلك لأنك تعطي الأولوية للسائق الذي يبدو منحرفا قليلا في مساره. هذا السائق من المحتمل أن يسبب مشكلا. و يمكنك كذلك التنبؤ بالمسارات القادمة. وبذلك سيمكنك معرفة أنه منحرف وكذا كيفية انحرافه. و ستعلم أيضا السائقين الذين يجب أن تنبههم ليبتعدوا عن الطريق.
We're now adding more and more robots into the mix, and we encountered some problems. One of the problems, when you get too much chatter, it's hard to process all the packets, so you have to prioritize, and that's where the predictive model helps you. If your robot cars are all tracking the predicted trajectories, you don't pay as much attention to those packets. You prioritize the one guy who seems to be going a little off course. That guy could be a problem. And you can predict the new trajectory. So you don't only know that he's going off course, you know how. And you know which drivers you need to alert to get out of the way.
كما أردنا التمكن من معرفة-- كيف يمكن لنا تنبيه الآخرين؟ كيف يمكن لهذه السيارات أن تهمس لبعضها البعض بالابتعاد عن الطريق؟ حسنا، يعتمد هذا على عاملين: أولا، قدرة السيارة، ثانيا، قدرة السائق. إذا توفر شخص على سيارة رائعة، و مع ذلك فهو يتحدث على الهاتف أو يفعل شيئا ما، أي أنه ليس في الوضعية المناسبة ليتعامل مع الحالات الطارئة. لهذا الغرض قمنا بإنشاء قسم جديد للبحث فبدأنا بصنع نماذج لحالات السائق. و الآن، باستخدام مجموعة من ثلاث كاميرات، يمكننا اكتشاف ما إذا كان السائق ينظر ألى الأمام، أو في اتجاه آخر أو إلى الأسفل أو يتحدث بالهاتف، أو أنه يرتشف كوبا من القهوة. يمكننا التنبؤ بالحادث و يمكننا التنبؤ بالسائق المتورط و السياره و الوضعية المثلى للابتعاد عن الطريق و حساب الطريق الأكثر سلامة للجميع. في الأساس، تعد هذه التكنولوجيات موجودة حاليا.
And we wanted to do -- how can we best alert everyone? How can these cars whisper, "You need to get out of the way?" Well, it depends on two things: one, the ability of the car, and second the ability of the driver. If one guy has a really great car, but they're on their phone or, you know, doing something, they're not probably in the best position to react in an emergency. So we started a separate line of research doing driver state modeling. And now, using a series of three cameras, we can detect if a driver is looking forward, looking away, looking down, on the phone, or having a cup of coffee. We can predict the accident and we can predict who, which cars, are in the best position to move out of the way to calculate the safest route for everyone. Fundamentally, these technologies exist today.
أعتقد أن أكبر مشكل نواجهه هو استعدادنا لمشاركة معطياتنا مع الآخرين. أعتقد أنها فكرة مثيرة للقلق أن تكون سياراتنا تقوم بمراقبتنا، و تعطي معلومات حولنا لسيارات أخرى، وأننا نسير في عالم من النميمة، لكنني أعتقد أنه يمكننا القيام بذلك بطريقة تحمي خصوصيتنا، تماما مثل الوقت الحاضر، عندما أنظر إلى سياراتكم خارجا، لا أحصل على معلومات حولكم. إذا نظرت إلى رقم لوحة رخصتكم، فإنني لن أعلم من أنتم. أعتقد أن سياراتنا تتحدث عنا من وراء ظهورنا.
I think the biggest problem that we face is our own willingness to share our data. I think it's a very disconcerting notion, this idea that our cars will be watching us, talking about us to other cars, that we'll be going down the road in a sea of gossip. But I believe it can be done in a way that protects our privacy, just like right now, when I look at your car from the outside, I don't really know about you. If I look at your license plate number, I don't really know who you are. I believe our cars can talk about us behind our backs.
(تتعالى الضحكات)
(Laughter)
و أعتقد أن ذلك سيكون أمرا رائعا. أريدكم أن تفكروا للحظة واحدة ما إذا كنتم لاتريدون ذلك المراهق المشتت الانتباء من وراءكم أن يعلم أنكم بصدد الدوس على المكابح، أنكم ستتوقفون توقفا كاملا. عبر مشاركة معطياتنا بمحض إرادتنا، يمكننا مراعاة مصلحة الجميع.
And I think it's going to be a great thing. I want you to consider for a moment if you really don't want the distracted teenager behind you to know that you're braking, that you're coming to a dead stop. By sharing our data willingly, we can do what's best for everyone.
إذن دعوا سياراتكم تثرثر حولكم. فذلك سيجعل الطرق أكثر أمانا.
So let your car gossip about you. It's going to make the roads a lot safer.
شكراً.
Thank you.
(تصفيق)
(Applause)