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.
בואו נודה בזה: נהיגה היא דבר מסוכן. זה אחד הדברים שאנחנו לא אוהבים לחשוב עליהם, אבל העובדה שסמלים דתיים וקמעות של מזל טוב מופיעים על לוחות מחוונים ברחבי העולם מסגירה את העובדה שאנו יודעים שזה נכון. תאונות דרכים הינן גורם המוות העיקרי בקרב נערים בגילאים 16 עד 19 בארצות הברית - גורם המוות העיקרי - ו-75% מהתאונות הללו אינן קשורות לסמים או אלכוהול.
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.
אז מה קורה? אף אחד לא יכול לומר בוודאות, אבל אני זוכרת את התאונה הראשונה שלי. הייתי נהגת צעירה, בכביש המהיר, והרכב שנסע מולי - ראיתי את אורות הבלמים שלו נדלקים. אמרתי לעצמי, "בסדר, הבחור מאט, "אני אאט גם כן." לחצתי על הבלם. אבל לא, הבחור לא מאט. הבחור עוצר, עצירה פתאומית, עצירה פתאומית באמצע כביש מהיר. זה פשוט ירד מ-100 קמ"ש ל-0. לחצתי בחוזקה על הבלמים. הרגשתי את ה-ABS נכנס לפעולה, והמכונית עדיין המשיכה בנסיעה, והיא לא התכוונה לעצור, ואני יודעת שזה לא עומד לעצור, וכרית האוויר נפתחה, והמכונית התרסקה, ולמרבה המזל - איש לא נפגע. אבל לא היה לי מושג שהרכב מתכוון לעצור, ואני חושבת שאנחנו יכולים לעשות הרבה יותר טוב מזה. אני חושבת שאנחנו יכולים לשנות את חווית הנהיגה ע"י כך שניתן למכוניות שלנו לדבר זו עם זו.
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.
אני רק רוצה שתחשבו קצת מהי חווית הנהיגה שלנו היום. נכנסים למכונית. סוגרים את הדלת. אתם בתוך בועת זכוכית. אתם לא באמת יכולים לחוש את העולם סביבכם. אתם בתוך הגוף המורחב הזה. אתם אמונים על ניווטו, רואים את הדרך באופן חלקי, בתוך סביבה של ענקי מתכת נוספים, במהירות על-אנושית. בסדר? וכל מה שיכול להדריך אותכם הן זוג עינייכם. בסדר, אז זה כל מה שיש לכם, עיניים שלא באמת מיועדות למשימה הזו, אבל אז אנשים מבקשים ממכם לעשות דברים כמו, אתם רוצים לעבור נתיב, מה הדבר הראשון שיבקשו ממכם לעשות? להסיט את עינייך מהכביש. נכון. הפסיקו להסתכל לאן שאתם נוסעים, פנו, בדקו את השטח המת, והמשיכו בדרך מבלי להסתכל לאן אתם נוסעים. אתם וכל היתר. זו הדרך הבטוחה לנהוג. למה אנחנו עושים את זה? כי אנחנו חייבים, אנחנו חייבים לבחור, האם צריך להסתכל לכאן או לשם? מה יותר חשוב? ובדרך כלל אנחנו עושים עבודה מצויינת, לבחור ולברור מה לעשות על הכביש. אבל לעתים אנחנו מפספסים משהו. לעתים אנחנו חשים משהו לא נכון, או מאוחר מדי. במספר רב של תאונות דרכים, הנהג אומר, "לא ראיתי את זה בא". ואני מאמינה לזה. אני מאמינה לזה. אנחנו לא יכולים לצפות בכל כך הרבה.
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.
אבל הטכנולוגיה שקיימת היום יכולה לסייע לנו לשפר זאת. בעתיד, כשכלי רכב יוכלו להחליף מידע ביניהם, נהיה מסוגלים לראות לא רק שלוש מכוניות מלפנים, ושלוש מכוניות מאחור, מימין ומשמאל, כולן באותו הזמן, טווח ראיה של ציפור, למעשה נהיה מסוגלים לראות לתוך המכוניות הללו. נהיה מסוגלים לראות את המהירות של הרכב מלפנינו, לראות באיזו מהירות הנהג מלפנינו נוסע או עוצר. אם הנהג מאט עד לעצירה, אני אדע.
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.
ועם מחשוב ואלגוריתמים ומודלים שמסוגלים לחזות, נהיה מסוגלים לראות את העתיד. אתם יכולים לחשוב שזה בלתי אפשרי. איך אפשר לנבא את העתיד? זה באמת קשה. למעשה לא. עם כלי רכב, זה לא בלתי-אפשרי. מכוניות הן אובייקטים תלת-מימדיים שיש להם מיקום ומהירות מוחלטים. הן נוסעות בכבישים. לעתים הן נוסעות בנתיבים מסומנים. זה לא באמת קשה כל כך לבצע הערכות סבירות איפה מכונית מסויימת עומדת להיות בעתיד הקרוב. אפילו אם, כשאתם במכונית ואופנוען אחד מגיע - וושששש... 130 קמ"ש במורד הכביש, חוצה נתיבים - אני יודעת שחוויתם את החוויה הזו - הבחור לא "פשוט בא משום מקום." הבחור היה ככל הנראה על הכביש בחצי השעה האחרונה. (צחוק) נכון? אני מתכוונת, מישהו ראה אותו. 15, 30, 45 קילומטרים אחורה, מישהו בטח ראה את הבחור הזה, וברגע שמכונית אחת רואה את הבחור הזה ושמה אותו על המפה, הוא על המפה - מיקום, מהירות, הערכה סבירה שהוא ימשיך במהירות של 130 קמ"ש. אתה תדע, כי המכונית שלך תדע, בגלל שמכונית אחרת תלחש משהו באוזני (המכונית) שלך, משהו כמו, "אגב, חמש דקות, "אופנוען, שים לב." תוכל לבצע הערכה סבירה אודות איך מכוניות מתהגות. אני מתכוונת, הן אובייקטים ניוטוניים. זה מאוד נחמד במכוניות.
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.
אז איך אנחנו מגיעים לשם? אנחנו יכולים להתחיל עם משהו פשוט כמו לשתף מכוניות אחרות במיקום שלנו, רק לשתף GPS. אם יש לי GPS ומצלמה ברכב, יש לי מידע די מדויק איפה אני וכמה מהר אני נוסעת. באמצעות ראייה ממוחשבת, אני יכולה להעריך איפה המכוניות מסביבי, בערך, ולאן הן נוסעות. ואותו הדבר לגבי מכוניות אחרות. יכול להיות להן מושג מדויק איפה הן, וסוג של מושג מעורפל איפה המכוניות האחרות. מה קורה אם שתי מכוניות חולקות את המידע הזה, אם הן מדברות אחת עם השניה? אני יכולה להגיד לכם בדיוק מה קורה: שני המודלים משתפרים. כולם מרוויחים. פרופסור בוב וואנג והצוות שלו ביצעו סימולציות מחשב שמחשבות מה קורה כאשר הערכות עמומות משתלבות, אפילו כשהתנועה זורמת, כשמכוניות רק חולקות מידע של GPS ואנחנו העברנו את המחקר הזה מחוץ לסימולציית המחשב למצע של רובוטים מחקריים שיש להם חיישנים כמו במכוניות, על הרובוטים הללו: מצלמות סטריאו, GPS, וגלאי טווח דו-מדיים מבוססי לייזר שנפוצים במערכות נסיעה לאחור. צירפנו גם משדר רדיו לטווח קצר, והרובוטים מדברים זה עם זה. כשהרובוטים הללו מתקרבים זה לזה, הם עוקבים אחר המיקום של האחרים במדויק, והם יכולים לחמוק אחד מהשני.
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.
אנחנו עכשיו מוסיפים עוד ועוד רובוטים לתערובת, ועלינו על כמה בעיות. אחת הבעיות, כשמגיעים אליך יותר מדי אותות מידע, קשה לעבד את כולו, אז אתה חייב לתעדף, וכאן המודלים עוזרים לך לחזות. אם כל המכוניות הרובוטיות שלך ממשיכות במסלולים שנחזו, אתה לא מפנה יותר מדי תשומת לב לאותות המידע. אתה מתעדף את הבחור שנראה לך שסוטה קצת מהמסלול. הבחור יכול להוות בעיה. ואתה יכול לחזות את המסלול החדש. אז אתה יודע לא רק שהוא סוטה מהמסלול, אתה יודע כיצד. ואתה יודע אילו נהגים אתה צריך להזהיר לזוז מהדרך.
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.
ואנחנו רצינו לעשות - איך אפשר להזהיר את כולם? איך המכוניות האלה לוחשות, "אתה צריך לזוז מהדרך?" ובכן, זה תלוי בשני דברים: אחד, היכולת של המכונית, והשני, היכולת של הנהג. אם לנהג אחד יש מכונית באמת נפלאה, אבל הוא מדבר בטלפון או, אתם יודעים, עושה משהו, הוא לא באמת בעמדה הטובה ביותר להגיב במקרה חירום. אז התחלנו קו נפרד של מחקר לביצוע מידול של מצב הנהג. וכעת, תוך שימוש בסדרה של שלוש מצלמות, אנחנו יכולים לזהות אם נהג מסתכל קדימה, מסתכל החוצה, הצידה, על הטלפון, או שותה כוס קפה. אנחנו יכולים לחזות את התאונה. ואנחנו יכולים לחזות מי, אילו מכוניות, נמצאות בעמדה הטובה ביותר לזוז מהדרך לחשב את הנתיב הבטוח ביותר עבור כולם. באופן עקרוני, הטכנולוגיות הללו קיימות כיום.
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.
אני חושבת שהבעיה הגדולה ביותר שאנו מתמודדים איתה הוא הרצון לשתף את המידע שלנו. אני חושבת שזה רעיון מאוד מביך, הרעיון שמכוניות אחרות תוכלנה לעקוב אחרינו, ולדבר עלינו עם מכוניות אחרות. שניסע בכביש בים של רכילות. אבל אני מאמינה שזה יכול להיעשות בדרך שתשמור על הפרטיות שלנו, ממש כמו עכשיו, כשאני מסתכלת על המכונית שלך מבחוץ, אני לא באמת יודעת עליך. אם אני מסתכלת על לוחית הרישוי שלך, אני לא באמת יודעת מי אתה. אני מאמינה שהמכוניות שלנו יכולות לדבר עלינו מאחורי הגב.
(Laughter)
(צחוק)
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.
ואני חושב שזה הולך להיות דבר גדול. אני רוצה שתשקלו לרגע אם אתם ממש לא רוצים שבן הנוער מוסח הדעת מאחוריכם ידע שאתה בולמים, שאתם עומדים לבצע עצירה פתאומית. על ידי שיתוף המידע שלנו מרצון טוב, אנחנו יכולים לעשות מה שטוב לכולם.
So let your car gossip about you. It's going to make the roads a lot safer.
אז תן לרכב שלך לרכל עליך. זה עומד להפוך את הכבישים לבטוחים יותר.
Thank you.
תודה.
(Applause)
(מחיאות כפיים)