Chris Urmson: How a driverless car sees the road

المترجم: saleh hamad المدقّق: Zeineb Trabelsi

So in 1885, Karl Benz invented the automobile.

في عام 1885 ، اخترع كارل بينز السيارة

Later that year, he took it out for the first public test drive,

لاحقا في تلك السنة ، أخذها لأول أختبار للقيادة أمام العامة ،

and -- true story -- crashed into a wall.

و -- قصة حقيقة -- أصطدم بحائط .

For the last 130 years,

على مدى 130 سنة مضت

we've been working around that least reliable part of the car, the driver.

عملنا على ذلك الجانب الأقل إعتمادية في السيارة ، السائق

We've made the car stronger.

جعلنا السيارة أكثر قوة .

We've added seat belts, we've added air bags,

أضفنا للسيارة أحزمة أمان ، أكياس هوائية ،

and in the last decade, we've actually started trying to make the car smarter

و العقد الماضي ، في الحقيقة حاولنا أن نجعل السيارة أكثر ذكاء

to fix that bug, the driver.

لإصلاح ذلك الخلل وهو السائق .

Now, today I'm going to talk to you a little bit about the difference

اليوم سأحاول أن أتكلم لكم قليلاً عن الفرق

between patching around the problem with driver assistance systems

بين ترقيع المشكلة عن طريق نظام القيادة المساعد

and actually having fully self-driving cars

و حقيقة الحصول على سيارات لديها قدرة القيادة الألية

and what they can do for the world.

وماذا تستطيع أن تفعل للعالم .

I'm also going to talk to you a little bit about our car

أيضا سأقوم بالتحدث قليلاً عن سياراتنا

and allow you to see how it sees the world and how it reacts and what it does,

ونريك كيف ترى العالم وكيف تتفاعل معه وماذا تفعل ،

but first I'm going to talk a little bit about the problem.

لكن في البداية سأتحدث قليلاً عن المشكلة .

And it's a big problem:

وهي مشكلة كبيرة:

1.2 million people are killed on the world's roads every year.

1.2 مليون شخص يموت على طرق العالم كل سنة .

In America alone, 33,000 people are killed each year.

في أمريكا وحدها ، 33000 شخص يموت كل سنة .

To put that in perspective,

لتقريب الصورة ،

that's the same as a 737 falling out of the sky every working day.

هذا نفس طائرة 737 تسقط من السماء كل يوم عمل .

It's kind of unbelievable.

في الحقيقة شيء لا يصدق .

Cars are sold to us like this,

السيارة تباع لنا هكذا ،

but really, this is what driving's like.

لكن في الحقيقة ، هكذا تبدو القيادة .

Right? It's not sunny, it's rainy,

صحيح ؟ الطقس غير مشمس ولكن ممطر .

and you want to do anything other than drive.

وتريد أن تفعل أي شيء عدا أن تقود .

And the reason why is this:

والسبب في هذا

Traffic is getting worse.

حركة السير أصبحت أسوء .

In America, between 1990 and 2010,

في أمريكا ، بين 1990 و 2010 ،

the vehicle miles traveled increased by 38 percent.

المسافة التي تقطعها المركبة بالميل زادت بنسبة 38 في المئة .

We grew by six percent of roads,

حيث قمنا بزيادة الطرقات بنسبة ستة في المئة،

so it's not in your brains.

لذا ليست فقط في خيالك .

Traffic really is substantially worse than it was not very long ago.

حركة السير حقاً أصبحت أسوء عما كانت عليه من قبل

And all of this has a very human cost.

وكل هذا له تكلفة بشرية .

So if you take the average commute time in America, which is about 50 minutes,

لذا لو أخذت متوسط وقت التنقل للعمل في أمريكا ، وهو ما يعادل 50 دقيقة تقريبا ،

you multiply that by the 120 million workers we have,

تضرب هذا بما لدينا وهو 120 مليون عامل ،

that turns out to be about six billion minutes

سيصبح لدينا تقريبا 6 مليار دقيقة .

wasted in commuting every day.

ضائعة في التنقل كل يوم .

Now, that's a big number, so let's put it in perspective.

هذا رقم كبير ، لنضع هذا في عين الاعتبار .

You take that six billion minutes

نأخذ هذه 6 مليار دقيقة

and you divide it by the average life expectancy of a person,

ونقسمها على المعدل المتوقع لحياة شخص ،

that turns out to be 162 lifetimes

يصبح لدينا 162 حياة .

spent every day, wasted,

تنقضي كل يوم ، ضائعة ،

just getting from A to B.

فقط للإنتقال من نقطة أ إلى ب .

It's unbelievable.

شيء لا يصدق .

And then, there are those of us who don't have the privilege

وهناك أيضا ، من منا والذين ليس لديهم القدرة

of sitting in traffic.

على الجلوس في حركة السير .

So this is Steve.

هذا ستيف .

He's an incredibly capable guy,

شاب قادر بشكل كبير ،

but he just happens to be blind,

لكنه أعمى ،

and that means instead of a 30-minute drive to work in the morning,

هذا يعني أنه عوضا عن 30 دقيقة للإنتقال للعمل في الصباح،

it's a two-hour ordeal of piecing together bits of public transit

ستصبح محنة لمدة ساعتين للتنقل بين عدة وسائل النقل العمومية

or asking friends and family for a ride.

أو يطلب من الأصدقاء و العائلة أن يوصليه لغايته

He doesn't have that same freedom that you and I have to get around.

هو ليس لديه الحرية التي نملكها أنا وأنت للتنقل .

We should do something about that.

يجب أن نفعل شيء ما بخصوص ذلك .

Now, conventional wisdom would say

الآن ، الحكمة التقلدية ستقول

that we'll just take these driver assistance systems

بأننا سنأخذ فقط أنظمة القيادة المساعدة.

and we'll kind of push them and incrementally improve them,

و نوعا ما نشجع عليها ونزيد من كفاءتها،

and over time, they'll turn into self-driving cars.

ومع مرور الوقت ستتحول إلى سيارات ذات قيادة آلية.

Well, I'm here to tell you that's like me saying

حسنا ، أنا هنا لأخبركم مثلا عندما أقول

that if I work really hard at jumping, one day I'll be able to fly.

إذا عملت بإستمرار على القفز كل يوم سيأتي اليوم الذي يمكنني الطيران .

We actually need to do something a little different.

نحن في الحقيقة يجب أن نعمل شيء مختلف.

And so I'm going to talk to you about three different ways

لذا سأتحدث اليوم عن ثلاث طرق مختلفة

that self-driving systems are different than driver assistance systems.

تبين أن أنظمة القيادة الآلية تختلف عن أنظمة القيادة المساعدة .

And I'm going to start with some of our own experience.

وسأبدأ ببعض الأمور من واقع تجربتنا.

So back in 2013,

في عام 2013

we had the first test of a self-driving car

قمنا بأول اختبار للسيارة آلية القيادة

where we let regular people use it.

بحيث سمحنا لعامة الناس بتجربتها.

Well, almost regular -- they were 100 Googlers,

كانوا تقريبا من عامة الناس-- 100 شخص من غوغل

but they weren't working on the project.

لكنهم لم يكونوا جزءا من المشروع.

And we gave them the car and we allowed them to use it in their daily lives.

و قمنا بإعطائهم السيارة وسمحنا لهم بقيادتها في نشاطاتهم اليومية.

But unlike a real self-driving car, this one had a big asterisk with it:

لكن على عكس السيارة ذات القيادة الآلية، هذه عليها علامة كبيرة:

They had to pay attention,

كان يجب عليهم الإنتباه،

because this was an experimental vehicle.

لأن هذه كانت سيارة تجريبية.

We tested it a lot, but it could still fail.

اختبرنها كثيرا لكن هناك نسبة للفشل.

And so we gave them two hours of training,

حينها قمنا بتدريبهم لمدة ساعتين،

we put them in the car, we let them use it,

وضعناهم في السيارة، وسمحنا لهم بإستخدامها،

and what we heard back was something awesome,

وما سمعنا لاحقا كان شيء عظيم،

as someone trying to bring a product into the world.

كشخص يحاول إحضار منتج للعالم.

Every one of them told us they loved it.

كل شخص منهم أخبرنا أنه أحبها.

In fact, we had a Porsche driver who came in and told us on the first day,

في الحقيقة، أحضرنا سائق بورش والذي قال لنا في أول يوم،

"This is completely stupid. What are we thinking?"

" هذه فكرة غبية تماما بماذا كنا نفكر؟ "

But at the end of it, he said, "Not only should I have it,

لكن في النهاية، قال، " لست أنا فقط من يجب أن يمتلكها،

everyone else should have it, because people are terrible drivers."

ولكن كل الناس يجب أن يملكوها،والسبب هو أن الجميع سيئون في السياقة."

So this was music to our ears,

لذا كان كانسياب الموسيقى إلى آذاننا،

but then we started to look at what the people inside the car were doing,

ولكن عندما قمنا بمشاهدة ما يفعله الناس داخل السيارة،

and this was eye-opening.

وهذا فتح أعيننا.

Now, my favorite story is this gentleman

وهذا يذكرني بقصتي المفضلة عن رجل محترم

who looks down at his phone and realizes the battery is low,

الذي كان ينظر إلى جواله ولا حظ أن البطارية منخفضة ،

so he turns around like this in the car and digs around in his backpack,

لذا قرر الإلتفاف للخلف وبدأ البحث في حقيبة الظهر،

pulls out his laptop,

سحب كمبيوتره المحمول،

puts it on the seat,

وضعه على المقعد،

goes in the back again,

ذهب للخلف مرة أخرى،

digs around, pulls out the charging cable for his phone,

يبحث، يسحب سلك الشاحن لجواله ،

futzes around, puts it into the laptop, puts it on the phone.

يضعه في الكمبيوتر المحمول، يضعه على الجوال.

Sure enough, the phone is charging.

يتأكد أن الجوال بدأ بالشحن .

All the time he's been doing 65 miles per hour down the freeway.

كل هذا الوقت كان يقود بسرعة 65 ميل في الساعة على الطريق السريع.

Right? Unbelievable.

بالفعل؟ لا يصدق

So we thought about this and we said, it's kind of obvious, right?

لذا فكرنا بذلك وقلنا، أنه نوعا ما واضح، صحيح ؟

The better the technology gets,

كلما كانت التقنية أفضل،

the less reliable the driver is going to get.

كلما كان الإعتماد على السائق أقل.

So by just making the cars incrementally smarter,

لذا فقط بجعل السيارة أكثر ذكاء،

we're probably not going to see the wins we really need.

لن يمكننا أن نرى الفوز الذي نريده بالفعل.

Let me talk about something a little technical for a moment here.

أسمحو لي أن أتكلم قليل عن بعض الأمور التقنية لمدة وجيزة.

So we're looking at this graph, and along the bottom

عند مشاهد هذا الرسم البياني، ويبين الجزء السفلي

is how often does the car apply the brakes when it shouldn't.

كم من مرة تقوم السيارة بتفعيل الفرامل رغم عدم الحاجة لها.

You can ignore most of that axis,

يمكنك أن تتجاهل كل تلك المحاور،

because if you're driving around town, and the car starts stopping randomly,

لأنه عندما تقوم بالقيادة حول المدينة، وتبدأ السيارة بالتوقف بشكل عشوائي،

you're never going to buy that car.

لن تقوم أبدا بشراء تلك السيارة.

And the vertical axis is how often the car is going to apply the brakes

والمحول العمودي يرمز لعدد المرات التي ستقوم فيها السيارة بتفعيل الفرامل

when it's supposed to to help you avoid an accident.

عتد الحاجة لها لتتفادى التعرض لحادث.

Now, if we look at the bottom left corner here,

الآن ، اذا نظرنا للزاوية السفلى اليسرى هنا،

this is your classic car.

ترمز لسيارتك التقليدية.

It doesn't apply the brakes for you, it doesn't do anything goofy,

لا تقوم بتفعيل الفرامل بدون تدخلك، لا تقوم نهائيا بعمل شيء غبي،

but it also doesn't get you out of an accident.

لكن أيضا لا تقوم بحمايتك من الحوادث.

Now, if we want to bring a driver assistance system into a car,

الآن، لو قمنا بإحضار نظام القيادة المساعد،

say with collision mitigation braking,

ولنقل مع تخفيف كابح الفرامل،

we're going to put some package of technology on there,

سنقوم بوضع بعض الأمور التقنية فيها،

and that's this curve, and it's going to have some operating properties,

وهذا هو المنحنى، وسوف يحتوي على بعض الخاصيات التشغيلية،

but it's never going to avoid all of the accidents,

لكن لن يقوم بتفادي كل الحوادث،

because it doesn't have that capability.

لأنه لا يملك تلك القدرة.

But we'll pick some place along the curve here,

ولكننا سنقوم بتحديد بعض النقاط على المنحنى،

and maybe it avoids half of accidents that the human driver misses,

ومن الممكن أن يتفادى نصف الحوادث والتي يتغافل عنها السائق،

and that's amazing, right?

وهذا يعتبر أمر رائع، صحيح؟

We just reduced accidents on our roads by a factor of two.

بحيث قللنا الحوادث على الطرق بمعامل اثنين ( نصف ).

There are now 17,000 less people dying every year in America.

الآن، ينخض معدل الوفيات سنويا في أمريكا بما يعادل 17000 شخصا

But if we want a self-driving car,

لكن إذا أردنا السيارة ذات القيادة الآلية،

we need a technology curve that looks like this.

سوف نحتاح لمنحنى تقني يشبه ذلك.

We're going to have to put more sensors in the vehicle,

سنحتاج لوض عددا أكبر من أجهزة الاستشعار على المركبة.

and we'll pick some operating point up here

وسنقوم باختيار بعض نقاط التشغيل هنا

where it basically never gets into a crash.

بحيث لن تتعرض السيارة لحادث تقريبا .

They'll happen, but very low frequency.

سيحدث، لكن بمعدل منخفض جدا .

Now you and I could look at this and we could argue

الآن أنا وأنت يمكن أن ننظر لهذا ومن ثم نبدأ في جدال

about whether it's incremental, and I could say something like "80-20 rule,"

هل هو في تدرج ، ويمكن أن أقول شيء مثل "قاعدة 20-80"

and it's really hard to move up to that new curve.

وفي الحقيقة من الصعب جدا الوصول لذلك المستوى.

But let's look at it from a different direction for a moment.

لكن لننظر لها من زاوية مختلفة.

So let's look at how often the technology has to do the right thing.

لننظر كم في العادة يمكن أن تقوم التقنية صحيحة بالفعل.

And so this green dot up here is a driver assistance system.

لذا النقطة الخضراء في الأعلى هنا هي نظام القيادة المساعد.

It turns out that human drivers

يتضح بأن السائقين البشر

make mistakes that lead to traffic accidents

يرتكبون أخطاء تؤدي لوقوع حوادث المرور

about once every 100,000 miles in America.

تقريبا مرة كل 100000 ميل في أمريكا .

In contrast, a self-driving system is probably making decisions

على عكس انظمة القيادة الألية والتي من المحتمل أن تتخذ قرارات

about 10 times per second,

تقريبا 10 مرات في الثانية،

so order of magnitude,

والذي يبلغ

that's about 1,000 times per mile.

تقريبا 1000 مرة كل ميل.

So if you compare the distance between these two,

لذا اذا قارنت المسافة بين الإثنين،

it's about 10 to the eighth, right?

تصل تقريبا إلى 10 أس ثمانية ، صحيح ؟

Eight orders of magnitude.

بمقدار ثمانية .

That's like comparing how fast I run

انها مثل مقارنة كم سرعتي

to the speed of light.

بالنسبة لسرعة الضوء.

It doesn't matter how hard I train, I'm never actually going to get there.

لا يهم كم من الوقت أتمرن، لن يمكنني أن أصل لذلك المستوى.

So there's a pretty big gap there.

لذا يوجد فجوة كبيرة هنا.

And then finally, there's how the system can handle uncertainty.

وفي النهاية ، هناك كيف يمكن للنظام التعامل مع المجهول.

So this pedestrian here might be stepping into the road, might not be.

مثل هذا المترجل هنا، يمكن أن يعبر الطريق، ويمكن أن لا يعبره.

I can't tell, nor can any of our algorithms,

لا يمكن أن أعرف، ولا حتى أي من خوارزمياتنا يمكن أن تعرف،

but in the case of a driver assistance system,

لكن في هذه الحالة في نظام القيادة المساعدة،

that means it can't take action, because again,

هذا يعني لا يمكن أن تقوم بفعل شيء ، لأن مرة أخرى ،

if it presses the brakes unexpectedly, that's completely unacceptable.

اذا قامت بضغط الفرامل بشكل مفاجئ، هذا لا يمكن تقبّله.

Whereas a self-driving system can look at that pedestrian and say,

بحيث نظام القيادة الآلية يمكن أن ينظر لهذا المترجّل ويقول،

I don't know what they're about to do,

لا أعرف ماذا سيفعل،

slow down, take a better look, and then react appropriately after that.

خفّف من السرعة، ألقي نظرة أفضل ، ثم تصرف بشكل مناسب بعد ذلك.

So it can be much safer than a driver assistance system can ever be.

لذا يمكن أن يكون نظام القيادة المساعدة أكثر أمانا من أي وقت مضى.

So that's enough about the differences between the two.

هذا يكفي لتوضيح الفروق بين الإثنين.

Let's spend some time talking about how the car sees the world.

لنتكلم قليلا عن كيف تنظر السيارة للعالم .

So this is our vehicle.

هذه مركبتنا.

It starts by understanding where it is in the world,

تبدأ أولا بتحديد مكانها في العالم،

by taking a map and its sensor data and aligning the two,

بأخذ المعلومات من الحساس والخريطة و وصل الأثنين معا،

and then we layer on top of that what it sees in the moment.

ونضيف على ذلك ما تراه في تلك اللحظة .

So here, all the purple boxes you can see are other vehicles on the road,

هنا ، كل الصناديق البنفسجية التي تراها هي عبارة عن السيارات الأخرى في الطريق

and the red thing on the side over there is a cyclist,

والشيء الأحمر على الجنب هناك راكب للدراجة الهوائية ،

and up in the distance, if you look really closely,

وعلى بعد مسافة إذا أمعنت النظر ،

you can see some cones.

يمكنك أن ترى بعض المخاريط .

Then we know where the car is in the moment,

حينها نعلم أين مكان السيارة في هذه اللحظة ،

but we have to do better than that: we have to predict what's going to happen.

لكن يجب أن نفعل أفضل من ذلك: يجب أن نتبأ بما قد يحدث.

So here the pickup truck in top right is about to make a left lane change

في الأعلى على اليمين يمكن أن ترى شاحنة نقل ستذهب إلى اليسار

because the road in front of it is closed,

والسبب أن الطريق أمامها مغلق،

so it needs to get out of the way.

لذا يجب أن تخرج عن الطريق.

Knowing that one pickup truck is great,

معرفة أن هذه شاحنة نقل، رائع،

but we really need to know what everybody's thinking,

لكن ما يجب حقا أن نعرفه هو ما يفكر به كل شخص،

so it becomes quite a complicated problem.

لذا أصبحت مشكلة معقدة.

And then given that, we can figure out how the car should respond in the moment,

ومع هذه المعطيات، يمكن أن نعرف كيف يمكن للسيارة أن تتفاعل في هذه اللحظة

so what trajectory it should follow, how quickly it should slow down or speed up.

ماهو المسار الذي يجب أن تتبعه، كم تحتاجه لتهدئة السرعة أو زيادتها.

And then that all turns into just following a path:

ومن ثم يتحول فقط لإتباع المسار :

turning the steering wheel left or right, pressing the brake or gas.

لف المقود يسار أو يمين، ضغط الفرامل أو ضخّ البنزين.

It's really just two numbers at the end of the day.

هي في نهاية المطاف عبارة عن رقمين فقط.

So how hard can it really be?

كم يمكن أن تكون صعوبة هذا؟

Back when we started in 2009,

سابقا عندما بدأنا في 2009،

this is what our system looked like.

هكذا كان يبدو نظامنا.

So you can see our car in the middle and the other boxes on the road,

يمكنك أن تشاهد سيارتنا في الوسط وتوجد صناديق آخرى على الطريق،

driving down the highway.

تقود على الطريق السريع.

The car needs to understand where it is and roughly where the other vehicles are.

السيارة تحتاج أن تفهم مكانها و مكان السيارات الأخرى.

It's really a geometric understanding of the world.

انها حقا فهم لهندسية العالم.

Once we started driving on neighborhood and city streets,

عندما بدأنا القيادة في الحي و شوراع المدينة،

the problem becomes a whole new level of difficulty.

المشكلة أصبحت في وجود مستوى مختلف تماما.

You see pedestrians crossing in front of us, cars crossing in front of us,

يمكنك أن تشاهد المشاة يعبرون من أمامنا، وكذلك السيارات تعبر من أمامنا

going every which way,

تذهب في عدة اتجاهات،

the traffic lights, crosswalks.

اشارات المرور، التقاطعات.

It's an incredibly complicated problem by comparison.

انها حقا مشكلة معقدة بشكل لا يصدق عند المقارنة.

And then once you have that problem solved,

وفقط عندما تقوم بإيجاد حل للمشكلة،

the vehicle has to be able to deal with construction.

المركبة يجب عليها أن تتعامل مع المنشاءات،

So here are the cones on the left forcing it to drive to the right,

هنا المخاريط على اليسار تجبرها على القيادة لليمين

but not just construction in isolation, of course.

لكن ليس فقط منشاءات في العزلة، بطبيعة الحال.

It has to deal with other people moving through that construction zone as well.

يجب أن تتعامل مع الناس الذين يمشون داخل منطقة المنشاءات.

And of course, if anyone's breaking the rules, the police are there

وطبعا ، اذا قام أي أحد بمخالفة النظام، ستكون الشرطة هناك

and the car has to understand that that flashing light on the top of the car

والسيارة يجب أن تتعرف على الضوء المشع الموجود أعلى السيارة

means that it's not just a car, it's actually a police officer.

والذي يعني أنها ليست سيارة فقط ولكن سيارة شرطة.

Similarly, the orange box on the side here,

نفس الشيء ، المربع البرتقالي على الجنب هنا ،

it's a school bus,

هو عبارة عن باص مدرسة،

and we have to treat that differently as well.

ويجب أن نتعامل مع هذا بشكل مختلف أيضا

When we're out on the road, other people have expectations:

بينما نحن على الطريق الأشخاص الأخرين لديهم توقعات:

So, when a cyclist puts up their arm,

بحيث لو قام راكب دراجة برفع ذراعه،

it means they're expecting the car to yield to them and make room for them

هذا يعنى بأنهم يتوقعون من السيارة فسح المجال لهم

to make a lane change.

لتغير مسارهم.

And when a police officer stood in the road,

وعندما يقف شرطي المرور في الطريق،

our vehicle should understand that this means stop,

يتوجب على مركبتنا أن تفهم أن هذا يعني توقف،

and when they signal to go, we should continue.

وعندما يشير لنا بالتحرك، يجب أن تتابع السير.

Now, the way we accomplish this is by sharing data between the vehicles.

الآن ، لتحقيق ذلك يجب أن تتشارك المركبات البيانات فيما بينها.

The first, most crude model of this

الأول، يعتبر أكثر النماذج صعوبة

is when one vehicle sees a construction zone,

هو عندما ترى مركبة منطقة إنشاءات،

having another know about it so it can be in the correct lane

تسعى لإعلام اخرى لتكون على الطريق الصحيح

to avoid some of the difficulty.

لتجنب حصول بعض الصعوبات.

But we actually have a much deeper understanding of this.

لكن في الحقيقة لدينا فهم عميق لهذا

We could take all of the data that the cars have seen over time,

يمكن أن نأخذ كل البيانات التي احتفظت بها السيارات مع مرور الوقت،

the hundreds of thousands of pedestrians, cyclists,

مئات الألاف من المترجلين، والراكاب والدراجات ،

and vehicles that have been out there

والمركبات التي كانت هناك،

and understand what they look like

وفهم كيف تبدو عليه

and use that to infer what other vehicles should look like

واستخدام هذا لتحديد ما يجب أن تكون عليه

and other pedestrians should look like.

وكيف يبدو عليه المشاة الأخرين.

And then, even more importantly, we could take from that a model

والأهم من ذلك ، يمكن أن نستخلص من هذا النموذج

of how we expect them to move through the world.

كيف نتوقع منهم التنقل حول العالم.

So here the yellow box is a pedestrian crossing in front of us.

هنا الصناديق الصفراء تمثل المشاة الذين يعبرون من أمامنا.

Here the blue box is a cyclist and we anticipate

يمثل الصندوق الأزرق سائق الدراجة ونحن نتبأ

that they're going to nudge out and around the car to the right.

بأنه سيوصل طريقه للأمام ويمر بجانب السيارة على اليمين .

Here there's a cyclist coming down the road

وهنا الدراج يقوم بالنزول للطريق

and we know they're going to continue to drive down the shape of the road.

و نحن نعلم اذا كان سيكمل القيادة على امتداد الطريق .

Here somebody makes a right turn,

هنا شخص يقوم بالإلتفاف لليمين،

and in a moment here, somebody's going to make a U-turn in front of us,

وفي لحظة هنا، شخص ما سوف يقوم بالدوران أمامنا،

and we can anticipate that behavior and respond safely.

ويمكننا أن نتنبأ بذلك التصرف ونتجاوب بطريقة آمنة.

Now, that's all well and good for things that we've seen,

الآن، تعتبرالأشياء التي شاهدناها جيد ونافعة،

but of course, you encounter lots of things that you haven't

لكن، توجد العديد من الأشياء والتي لم تكن قد

seen in the world before.

رأيناها من قبل في العالم.

And so just a couple of months ago,

لذا ومنذ عدة أشهر،

our vehicles were driving through Mountain View,

كانت مركبتنا تقود وسط منطقة جبلية،

and this is what we encountered.

وهذا ما واجهناه.

This is a woman in an electric wheelchair

هذه إمرأة في كرسي كهربائي متحرك

chasing a duck in circles on the road. (Laughter)

تطارد بطة في دوائر على الطريق. ( ضحك )

Now it turns out, there is nowhere in the DMV handbook

يتضح هنا، بأنه لا يوجد في كتيب المركبات

that tells you how to deal with that,

ما يخبرك كيف تتعامل في هذه الحالة،

but our vehicles were able to encounter that,

لكن مركبتنا استطاعت أن تواجه هذه الحالة،

slow down, and drive safely.

بتهدئة السرعة، والقيادة بسلامة.

Now, we don't have to deal with just ducks.

ليس علينا فقط أن نتعامل مع البط.

Watch this bird fly across in front of us. The car reacts to that.

شاهد هذا الطير الذي يطير أمامنا. السيارة تتفاعل مع ذلك.

Here we're dealing with a cyclist

هنا نتعامل مع سائق دراجة

that you would never expect to see anywhere other than Mountain View.

والذين لن تتوقع أن تراه في منظر الجبل.

And of course, we have to deal with drivers,

وطبعا ، يجب أن نتعامل مع السائقين،

even the very small ones.

حتى صغار الحجم منهم.

Watch to the right as someone jumps out of this truck at us.

شاهد على اليمين شخص قفزأمامنا من الشاحنة

And now, watch the left as the car with the green box decides

والآن، شاهد على اليسار الصندوق الأخضر الذي قرر

he needs to make a right turn at the last possible moment.

أنه بحاجة لأن يلتف لليمين في أخر لحظة.

Here, as we make a lane change, the car to our left decides

هنا، عند قيامنا بانعطاف بسيط، تقررالسيارة على يسارنا

it wants to as well.

أنها تريد القيام بنفس الشيء .

And here, we watch a car blow through a red light

وهنا، سيارة تمر عند الإشارة الحمراء

and yield to it.

وتخضع لذلك .

And similarly, here, a cyclist blowing through that light as well.

وأمر مشابه، هنا، دراج يقطع الإشارة أيضا.

And of course, the vehicle responds safely.

وطبعا ، السيارة تستجيب مع الموقف بشكل سليم .

And of course, we have people who do I don't know what

وهناك طبعا، الأشخاص والذين لا أعلم بما أصفهم.

sometimes on the road, like this guy pulling out between two self-driving cars.

في بعض الأحيان على الطريق، مثل هذا الشخص يمر بين سيارتين ذات قيادة آلية .

You have to ask, "What are you thinking?"

لا بد أن تسأل " بماذا تفكر؟ "

(Laughter)

( ضحك )

Now, I just fire-hosed you with a lot of stuff there,

حتى الآن، قمت بإعطائكم العديد من الآمور الموجودة هناك،

so I'm going to break one of these down pretty quickly.

لذا سأقوم بتحليل واحد من هذه بشكل سريع.

So what we're looking at is the scene with the cyclist again,

ما نشاهده هنا هو مشهد ساق الدراجة مرة أخرى،

and you might notice in the bottom, we can't actually see the cyclist yet,

وكما تلاحظ في الأسفل، لا يمكننا رؤية الدراجة بعد،

but the car can: it's that little blue box up there,

لكن السيارة يمكنها: انه المربع الأزرق الأعلى هناك،

and that comes from the laser data.

وهذا يأتي من معلومات الليزر .

And that's not actually really easy to understand,

وهذا ليس سهل في الحقيقة لفهمه،

so what I'm going to do is I'm going to turn that laser data and look at it,

ولكن ما سأفعله وهو بأنني سوف أقوم بتحويل بيانات الليزر وأتفحصها،

and if you're really good at looking at laser data, you can see

وإذا كنت جيد حقا في فهم بيانات الليزر، يمكنك أن ترى

a few dots on the curve there,

بعض النقاط على المنحنى هناك،

right there, and that blue box is that cyclist.

هنا تحديدا، المربع الأزرق هو سائق الدراجة.

Now as our light is red,

الآن و بينما الضوء أحمر،

the cyclist's light has turned yellow already,

وإشارة سائق الدراجة تغيرت للأصفر،

and if you squint, you can see that in the imagery.

واذا أمعنت النظر، يمكنك أن ترى ذلك في الصورة.

But the cyclist, we see, is going to proceed through the intersection.

لكن سائق الدراجة، كم نرى، سيتابع طريقه في التقاطع.

Our light has now turned green, his is solidly red,

اشارتنا الآن أصبحت خضراء، واشارته حمراء،

and we now anticipate that this bike is going to come all the way across.

والآن يمكن أن نتبأ بأن دراجته ستقطع الطريق.

Unfortunately the other drivers next to us were not paying as much attention.

لسوء الحظ السائقين بجانبنا لم يعطوننا الإنتباه الكافي.

They started to pull forward, and fortunately for everyone,

بدأوا بالتقدم للأمام و لحسن الحظ الجميع،

this cyclists reacts, avoids,

قام بردة فعل،و تفادى ذلك،

and makes it through the intersection.

و استطاع المتابعة خلال التقاطع.

And off we go.

وبعدها انطلقنا.

Now, as you can see, we've made some pretty exciting progress,

الآن كما تشاهدون، قمنا بتقدم جي ،

and at this point we're pretty convinced

وفي هذه المرحلة نحن مقتنعين حقا

this technology is going to come to market.

بأن هذه التقنية سوف تصل للسوق.

We do three million miles of testing in our simulators every single day,

ونحن نقوم بإختبار 3 مليون ميل كل يوم على أنظمة المحاكاة لدينا،

so you can imagine the experience that our vehicles have.

لذا يمكنك أن تتخيل عدد التجارب التي تمر بها مركبتنا.

We are looking forward to having this technology on the road,

نحن متحمسون لنزول هذه التقنية للطريق،

and we think the right path is to go through the self-driving

ونعتقد أن المسار الصحيح هو أن نذهب مع أنظمة القيادة الآلية

rather than driver assistance approach

بدل أنظمة القيادة المساعدة.

because the urgency is so large.

والسبب أن الرغبة كبيرة جدا.

In the time I have given this talk today,

في هذا الوقت والذي تحدثت فيه لديكم اليوم،

34 people have died on America's roads.

34 شخص ماتوا في طرق أمريكا.

How soon can we bring it out?

متى يمكن أن نأتي بها؟

Well, it's hard to say because it's a really complicated problem,

حسنا، يصعب الحكم والسبب أنها مشكلة معقدة جدا،

but these are my two boys.

لكن هذان الاثنان ولدايّ.

My oldest son is 11, and that means in four and a half years,

أبني الأكبر عمره 11 ، وهذا يعني آنه بعد أربع سنوات ونصف،

he's going to be able to get his driver's license.

سيصبح بإمكانه الحصول على رخصة قيادة.

My team and I are committed to making sure that doesn't happen.

أنا وفريقي ملتزمون بعدم حصول هذا.

Thank you.

شكرا .

(Laughter) (Applause)

( ضحك ) ( تصفيق )

Chris Anderson: Chris, I've got a question for you.

كريس انديرسون : كريس لدي سؤال لك.

Chris Urmson: Sure.

كريس ارمسون : بالتأكيد.

CA: So certainly, the mind of your cars is pretty mind-boggling.

بالتأكيد ، عقلية سياراتك بكل تأكيد شيء لا يوصف.

On this debate between driver-assisted and fully driverless --

في هذا النقاش القائم بين القيادة المساعدة و القيادة بالكامل بدون سائق --

I mean, there's a real debate going on out there right now.

أنا أعني، هل هناك جدال حقيقي قائم حول هذا الموضوع الآن.

So some of the companies, for example, Tesla,

بعض الشركات، على سبيل المثال، تيسلا،

are going the driver-assisted route.

تسلك طريق القيادة بمساعدة سائق.

What you're saying is that that's kind of going to be a dead end

وما تقوله بأن هذا الطريق سيكون في النهاية طريق مسدود

because you can't just keep improving that route and get to fully driverless

لأنه لا يمكنك مواصلة تطوير ذلك و الحصول على قيادة كاملة بدون سائق

at some point, and then a driver is going to say, "This feels safe,"

وفي نقطة ما، والسائق سيقول هذا ، " يشعرني بالأمان"

and climb into the back, and something ugly will happen.

وتلتفت للخلف ومن ثم أمر سيء يحدث.

CU: Right. No, that's exactly right, and it's not to say

صحيح، لا هذا بالتأكيد صحيح ولا يجدر القول

that the driver assistance systems aren't going to be incredibly valuable.

بأن القيادة المساعدة لن تكون ذات قيمة وفائدة.

They can save a lot of lives in the interim,

يمكنها أن تنقذ العديد من الأرواح،

but to see the transformative opportunity to help someone like Steve get around,

لكن لنراها تتحول لفرصة لمساعدة أحد ما مثل ستيف للتنقل في الأرجاء ،

to really get to the end case in safety,

للوصول بأمان،

to have the opportunity to change our cities

للحصول على الفرصة لتغيير مدننا

and move parking out and get rid of these urban craters we call parking lots,

ونقل المآوي للخارج والتخلص من الحفر التي نسميها مواقف سيارات .

it's the only way to go.

انها الوسيلة الوحيدة.

CA: We will be tracking your progress with huge interest.

سوف نتابع تقدمك بحماس كبير .

Thanks so much, Chris. CU: Thank you. (Applause)

شكرا جزيلا، كريس شكرا. ( تصفيق )