Chris Urmson: How a driverless car sees the road

862,221 views ・ 2015-06-26

TED


Proszę kliknąć dwukrotnie na poniższe angielskie napisy, aby odtworzyć film.

Tłumaczenie: Kacper Borowiecki Korekta: Marcin Doszko
00:12
So in 1885, Karl Benz invented the automobile.
0
12528
3949
W 1885 roku Karl Benz wymyślił automobil.
00:16
Later that year, he took it out for the first public test drive,
1
16707
3762
Niedługo potem odbył pierwszą publiczną jazdę próbną
00:20
and -- true story -- crashed into a wall.
2
20469
3375
i uderzył w ścianę. To fakt.
00:24
For the last 130 years,
3
24184
2043
Od 130 lat pracujemy
00:26
we've been working around that least reliable part of the car, the driver.
4
26227
4319
nad najbardziej zawodną częścią samochodu, kierowcą.
00:30
We've made the car stronger.
5
30546
1354
Samochody są mocniejsze.
00:32
We've added seat belts, we've added air bags,
6
32200
2548
Dodaliśmy pasy bezpieczeństwa i poduszki powietrzne.
00:34
and in the last decade, we've actually started trying to make the car smarter
7
34748
3971
W ostatniej dekadzie próbujemy uczynić samochody mądrzejsze,
00:38
to fix that bug, the driver.
8
38719
2938
aby usunąć błąd zwany kierowcą.
00:41
Now, today I'm going to talk to you a little bit about the difference
9
41657
3261
Dzisiaj opowiem o różnicy
00:44
between patching around the problem with driver assistance systems
10
44918
3808
między obchodzeniem problemu systemami wspomagania kierowcy
00:48
and actually having fully self-driving cars
11
48726
2564
a posiadaniem w pełni samosterujących samochodów
00:51
and what they can do for the world.
12
51290
1880
i o tym, co mogą zrobić.
00:53
I'm also going to talk to you a little bit about our car
13
53170
2995
Opowiem też o naszym samochodzie
00:56
and allow you to see how it sees the world and how it reacts and what it does,
14
56165
3999
i pokażę, jak widzi drogę, reaguje i działa,
01:00
but first I'm going to talk a little bit about the problem.
15
60164
3187
ale na początek powiem wam o problemie.
01:03
And it's a big problem:
16
63651
1648
Mamy duży problem:
01:05
1.2 million people are killed on the world's roads every year.
17
65299
3089
każdego roku na drogach świata ginie 1,2 miliona ludzi.
01:08
In America alone, 33,000 people are killed each year.
18
68388
3784
W samej Ameryce ginie 33 tysięcy osób rocznie.
01:12
To put that in perspective,
19
72172
2028
To tak, jakby codziennie
01:14
that's the same as a 737 falling out of the sky every working day.
20
74200
4797
przez 5 dni w tygodniu spadał Boeing 737.
01:19
It's kind of unbelievable.
21
79342
1786
Niewiarygodne.
01:21
Cars are sold to us like this,
22
81548
2298
Samochody są nam sprzedawane tak,
01:23
but really, this is what driving's like.
23
83846
2717
ale naprawdę jazda wygląda tak.
01:26
Right? It's not sunny, it's rainy,
24
86563
2159
Nie ma słońca, pada deszcz,
01:28
and you want to do anything other than drive.
25
88722
2488
ma się ochotę na cokolwiek innego niż jazdę.
01:31
And the reason why is this:
26
91210
1622
A powodem jest to, że
01:32
Traffic is getting worse.
27
92832
1858
ruch uliczny robi się coraz gorszy.
01:34
In America, between 1990 and 2010,
28
94690
3506
W Ameryce między rokiem 1990 a 2010
01:38
the vehicle miles traveled increased by 38 percent.
29
98196
3504
dystans przebyty przez samochody wzrósł o 38%.
01:42
We grew by six percent of roads,
30
102213
2749
Długość dróg wzrosła o 6%.
01:44
so it's not in your brains.
31
104962
1602
To nie złudzenie,
01:46
Traffic really is substantially worse than it was not very long ago.
32
106564
4276
ruch uliczny naprawdę jest dużo gorszy niż jeszcze parę lat temu.
01:50
And all of this has a very human cost.
33
110840
2409
I to wszystko dużym kosztem ludzkim.
01:53
So if you take the average commute time in America, which is about 50 minutes,
34
113529
3948
Jeśli pomnożymy średni czas dojazdu do pracy w Ameryce, 50 minut,
01:57
you multiply that by the 120 million workers we have,
35
117477
3649
przez 120 milionów pracowników,
02:01
that turns out to be about six billion minutes
36
121126
2225
okaże się, że marnujemy
02:03
wasted in commuting every day.
37
123351
2026
około 6 miliardów minut każdego dnia.
02:05
Now, that's a big number, so let's put it in perspective.
38
125377
2827
To ogromna liczba, więc ją zobrazujmy.
02:08
You take that six billion minutes
39
128204
1774
Te sześć milionów minut
02:09
and you divide it by the average life expectancy of a person,
40
129978
3784
podzielone przez średnią przewidywaną długość życia
02:13
that turns out to be 162 lifetimes
41
133762
3135
daje 162 życia ludzkie
02:16
spent every day, wasted,
42
136897
2925
zmarnowane każdego dnia
02:19
just getting from A to B.
43
139822
2044
na sam dojazd z A do B.
02:21
It's unbelievable.
44
141866
1730
Nie do wiary.
02:23
And then, there are those of us who don't have the privilege
45
143596
2844
Są też ludzie, którzy nie mają przywileju
02:26
of sitting in traffic.
46
146440
1672
stania w korkach.
02:28
So this is Steve.
47
148112
1578
To jest Steve.
02:29
He's an incredibly capable guy,
48
149690
1765
To bardzo zdolny facet,
02:31
but he just happens to be blind,
49
151455
2516
ale jest niewidomy,
02:33
and that means instead of a 30-minute drive to work in the morning,
50
153971
3217
więc zamiast 30-minutowej jazdy do pracy
02:37
it's a two-hour ordeal of piecing together bits of public transit
51
157188
3979
przez 2 godziny męczy się z komunikacją publiczną
02:41
or asking friends and family for a ride.
52
161167
2385
lub prosi rodzinę czy znajomych o podwózkę.
02:43
He doesn't have that same freedom that you and I have to get around.
53
163552
3669
Nie ma tej swobody poruszania się, co ja i ty.
02:47
We should do something about that.
54
167221
2460
Trzeba coś z tym zrobić.
02:49
Now, conventional wisdom would say
55
169891
1757
Typowym rozwiązaniem byłoby
02:51
that we'll just take these driver assistance systems
56
171648
2492
stopniowe rozwijanie
02:54
and we'll kind of push them and incrementally improve them,
57
174140
3750
systemów wspomagania kierowcy,
02:57
and over time, they'll turn into self-driving cars.
58
177890
2542
aż zmienią się w samosterujące samochody.
03:00
Well, I'm here to tell you that's like me saying
59
180432
2409
Ale to tak, jak gdybym trenował podskoki,
03:02
that if I work really hard at jumping, one day I'll be able to fly.
60
182841
4057
chcąc nauczyć się latać.
03:06
We actually need to do something a little different.
61
186898
2728
Tak naprawdę musimy zrobić coś innego.
03:09
And so I'm going to talk to you about three different ways
62
189626
2711
Opowiem o trzech różnicach
03:12
that self-driving systems are different than driver assistance systems.
63
192337
3346
między systemami samosterującymi a wspomagającymi.
03:15
And I'm going to start with some of our own experience.
64
195683
2651
Zacznę od własnego doświadczenia.
03:18
So back in 2013,
65
198334
2253
W 2013 roku po raz pierwszy
03:20
we had the first test of a self-driving car
66
200587
2663
daliśmy przejechać się samosterującym samochodem
03:23
where we let regular people use it.
67
203250
2027
zwykłym ludziom.
03:25
Well, almost regular -- they were 100 Googlers,
68
205277
2202
No prawie zwykłym, bo pracownikom Google,
03:27
but they weren't working on the project.
69
207479
2003
ale nie związanym z projektem.
03:29
And we gave them the car and we allowed them to use it in their daily lives.
70
209482
3621
Mogli używać go na codzień.
03:33
But unlike a real self-driving car, this one had a big asterisk with it:
71
213103
3719
Ale był jeden haczyk.
03:36
They had to pay attention,
72
216822
1504
Musieli go pilnować,
03:38
because this was an experimental vehicle.
73
218326
2633
ponieważ był to pojazd eksperymentalny.
03:40
We tested it a lot, but it could still fail.
74
220959
3525
Mógł się popsuć, mimo że był po testach.
03:44
And so we gave them two hours of training,
75
224484
2059
Przeszkoliliśmy ich,
03:46
we put them in the car, we let them use it,
76
226543
2092
wsadziliśmy do auta i mogli jechać.
03:48
and what we heard back was something awesome,
77
228635
2127
To, co nam potem powiedzieli,
03:50
as someone trying to bring a product into the world.
78
230762
2524
było niesamowite dla twórców projektu.
03:53
Every one of them told us they loved it.
79
233286
1925
Wszyscy go uwielbiali.
03:55
In fact, we had a Porsche driver who came in and told us on the first day,
80
235211
3566
Był kierowca Porsche, który pierwszego dnia powiedział:
03:58
"This is completely stupid. What are we thinking?"
81
238777
2663
"To kompletny nonsens. Co wy myślicie?".
04:01
But at the end of it, he said, "Not only should I have it,
82
241850
2840
Ale na końcu stwierdził: "Nie tylko ja powinienem go mieć,
04:04
everyone else should have it, because people are terrible drivers."
83
244690
3175
każdy powinien go mieć, bo ludzie to beznadziejni kierowcy".
04:09
So this was music to our ears,
84
249135
1735
Słuchaliśmy wniebowzięci.
04:10
but then we started to look at what the people inside the car were doing,
85
250870
3803
Potem sprawdziliśmy co ludzie robili w samochodzie
04:14
and this was eye-opening.
86
254673
1579
i to otworzyło nam oczy.
04:16
Now, my favorite story is this gentleman
87
256252
2438
Moim ulubionym był człowiek,
04:18
who looks down at his phone and realizes the battery is low,
88
258690
3829
który sprawdza telefon i widzi, że bateria jest słaba,
04:22
so he turns around like this in the car and digs around in his backpack,
89
262519
4548
więc odwraca się i grzebie w plecaku,
04:27
pulls out his laptop,
90
267067
2153
wyciąga laptopa,
04:29
puts it on the seat,
91
269220
1567
stawia go na siedzeniu,
04:30
goes in the back again,
92
270787
1764
odwraca się znowu,
04:32
digs around, pulls out the charging cable for his phone,
93
272551
3367
wyciąga ładowarkę do telefonu,
04:35
futzes around, puts it into the laptop, puts it on the phone.
94
275918
3367
kręci się, podłącza ją do laptopa i telefonu.
04:39
Sure enough, the phone is charging.
95
279285
2043
Telefon się ładuje.
04:41
All the time he's been doing 65 miles per hour down the freeway.
96
281328
3994
I cały czas jedzie 100 na godzinę autostradą.
04:45
Right? Unbelievable.
97
285322
2484
Niewiarygodne.
04:47
So we thought about this and we said, it's kind of obvious, right?
98
287806
3121
Po przemyśleniu uznaliśmy to za oczywiste,
04:50
The better the technology gets,
99
290927
2263
że z postępem technologii,
04:53
the less reliable the driver is going to get.
100
293190
2121
kierowca będzie coraz mniej niezawodny.
04:55
So by just making the cars incrementally smarter,
101
295311
2396
Więc przez tworzenie coraz mądrzejszych pojazdów
04:57
we're probably not going to see the wins we really need.
102
297707
2902
nie osiągniemy tego, czego chcemy.
05:00
Let me talk about something a little technical for a moment here.
103
300609
3901
Opowiem teraz o technice.
05:04
So we're looking at this graph, and along the bottom
104
304510
2438
Na wykresie widać,
05:06
is how often does the car apply the brakes when it shouldn't.
105
306948
3051
jak często samochód hamował bez potrzeby.
05:09
You can ignore most of that axis,
106
309999
1621
Można zignorować większość osi,
05:11
because if you're driving around town, and the car starts stopping randomly,
107
311620
3719
bo jeśli auto zacznie się nagle zatrzymywać,
05:15
you're never going to buy that car.
108
315339
1701
pewnie go nie kupisz.
05:17
And the vertical axis is how often the car is going to apply the brakes
109
317040
3375
Oś pionowa pokazuje, jak często samochód używa hamulców,
05:20
when it's supposed to to help you avoid an accident.
110
320415
3049
aby pomóc uniknąć wypadku.
05:23
Now, if we look at the bottom left corner here,
111
323464
2221
W lewym dolnym rogu
05:25
this is your classic car.
112
325685
1845
widać typowy samochód.
05:27
It doesn't apply the brakes for you, it doesn't do anything goofy,
113
327530
3133
Nie włączy za ciebie hamulców, nie zrobi nic głupiego,
05:30
but it also doesn't get you out of an accident.
114
330663
2779
ale też nie uchroni cię przed wypadkiem.
05:33
Now, if we want to bring a driver assistance system into a car,
115
333442
3018
Jeśli chcemy wprowadzić system wspomagający
05:36
say with collision mitigation braking,
116
336460
1828
do auta z hamowaniem unikającym kolizji,
05:38
we're going to put some package of technology on there,
117
338288
2612
umieścimy w nim technologię,
05:40
and that's this curve, and it's going to have some operating properties,
118
340900
3418
To ta krzywa. Będzie to funkcjonalne,
05:44
but it's never going to avoid all of the accidents,
119
344318
2490
ale nigdy nie zapobiegnie wszystkim wypadkom,
05:46
because it doesn't have that capability.
120
346808
2059
gdyż nie ma takiej zdolności.
05:48
But we'll pick some place along the curve here,
121
348867
2249
Ale jeśli wybierzemy jakiś punkt na krzywej,
05:51
and maybe it avoids half of accidents that the human driver misses,
122
351116
3254
możemy uniknąć połowy wypadków, jakie miałby kierowca.
05:54
and that's amazing, right?
123
354370
1297
Niesamowite.
05:55
We just reduced accidents on our roads by a factor of two.
124
355667
2727
Dwa razy zmniejszyliśmy liczbę wypadków.
05:58
There are now 17,000 less people dying every year in America.
125
358394
3987
To o 17 tysięcy mniej ofiar drogowych co roku.
06:02
But if we want a self-driving car,
126
362381
2020
Jeśli chcemy samosterujące auto,
06:04
we need a technology curve that looks like this.
127
364401
2307
krzywa technologii musi wyglądać tak.
06:06
We're going to have to put more sensors in the vehicle,
128
366708
2599
Umieścimy w pojeździe więcej czujników,
06:09
and we'll pick some operating point up here
129
369307
2021
i wybierzemy jakiś punkt operacyjny,
06:11
where it basically never gets into a crash.
130
371328
2019
gdzie nie dojdzie do wypadku.
06:13
They'll happen, but very low frequency.
131
373347
2443
Wypadki będą, ale bardzo rzadko.
06:15
Now you and I could look at this and we could argue
132
375790
2461
Można polemizować, czy to przyrost,
06:18
about whether it's incremental, and I could say something like "80-20 rule,"
133
378251
3605
06:21
and it's really hard to move up to that new curve.
134
381856
2568
oraz że trudno jest dojść do nowej krzywej.
06:24
But let's look at it from a different direction for a moment.
135
384424
2934
Spójrzmy jednak z innej perspektywy.
06:27
So let's look at how often the technology has to do the right thing.
136
387358
3512
Zobaczmy, jak często technologia musi robić dobre rzeczy.
06:30
And so this green dot up here is a driver assistance system.
137
390870
3506
Ta zielona kropka to system wspomagający.
06:34
It turns out that human drivers
138
394376
2485
Okazało się, że kierowcy w USA
06:36
make mistakes that lead to traffic accidents
139
396861
2647
robią błędy, prowadzące do wypadków
06:39
about once every 100,000 miles in America.
140
399508
3172
mniej więcej raz na 100 tys. mil.
06:42
In contrast, a self-driving system is probably making decisions
141
402680
3167
System samosterujący prawdopodobnie decyduje
06:45
about 10 times per second,
142
405847
3663
około 10 razy na sekundę,
06:49
so order of magnitude,
143
409510
1422
więc jest to wielkość rzędu
06:50
that's about 1,000 times per mile.
144
410932
2832
tysiąca razy na milę.
06:53
So if you compare the distance between these two,
145
413764
2485
Różnica między tymi wartościami
06:56
it's about 10 to the eighth, right?
146
416249
2600
to około 10 do potęgi ósmej.
06:58
Eight orders of magnitude.
147
418849
1765
Osiem rzędów wielkości.
07:00
That's like comparing how fast I run
148
420614
2809
To tak, jakby porównywać szybkość mojego biegu
07:03
to the speed of light.
149
423423
2206
do prędkości światła.
07:05
It doesn't matter how hard I train, I'm never actually going to get there.
150
425629
3785
Ile bym nie ćwiczył, i tak go nie dogonię.
07:09
So there's a pretty big gap there.
151
429414
2438
Mamy więc sporą lukę.
07:11
And then finally, there's how the system can handle uncertainty.
152
431852
3729
A tak system radzi sobie z niepewnością.
07:15
So this pedestrian here might be stepping into the road, might not be.
153
435581
3323
Ten pieszy może wejść na jezdnię albo nie.
07:18
I can't tell, nor can any of our algorithms,
154
438904
3395
Nie wiem tego ani ja, ani żaden algorytm,
07:22
but in the case of a driver assistance system,
155
442310
2284
natomiast system wspomagający
07:24
that means it can't take action, because again,
156
444594
2806
nie może zareagować,
07:27
if it presses the brakes unexpectedly, that's completely unacceptable.
157
447400
3339
gdyż nagłe zahamowanie jest niedopuszczalne.
07:30
Whereas a self-driving system can look at that pedestrian and say,
158
450739
3133
Z kolei system samosterujący widzi przechodnia i myśli:
07:33
I don't know what they're about to do,
159
453872
1890
"Nie wiem, co on zrobi,
07:35
slow down, take a better look, and then react appropriately after that.
160
455762
3762
zwolnię, przyjrzę się i odpowiednio zareaguję."
07:39
So it can be much safer than a driver assistance system can ever be.
161
459524
3702
To bezpieczniejsze niż jakikolwiek system wspomagający.
07:43
So that's enough about the differences between the two.
162
463226
2730
Tyle o różnicach.
07:45
Let's spend some time talking about how the car sees the world.
163
465956
3484
Teraz zobaczmy, jak samochód widzi świat.
07:49
So this is our vehicle.
164
469440
1252
To nasz pojazd.
07:50
It starts by understanding where it is in the world,
165
470692
2438
Rozpoznaje swoje położenie
07:53
by taking a map and its sensor data and aligning the two,
166
473130
2787
przez porównanie mapy i danych z sensorów,
07:55
and then we layer on top of that what it sees in the moment.
167
475917
2948
następnie nakłada na to aktualny widok.
07:58
So here, all the purple boxes you can see are other vehicles on the road,
168
478865
3655
Wszystkie różowe pola to inne pojazdy,
08:02
and the red thing on the side over there is a cyclist,
169
482520
2528
a to czerwone to rowerzysta.
08:05
and up in the distance, if you look really closely,
170
485048
2402
Jeśli się przyjrzeć, można zobaczyć
08:07
you can see some cones.
171
487450
1794
kilka pachołków w oddali.
08:09
Then we know where the car is in the moment,
172
489244
2773
Wiemy, gdzie samochód jest w tej chwili,
08:12
but we have to do better than that: we have to predict what's going to happen.
173
492017
3833
ale poza tym musimy też przewidywać, co się stanie.
08:15
So here the pickup truck in top right is about to make a left lane change
174
495850
3488
Pick-up na górze po prawej zmienia pas na lewy,
08:19
because the road in front of it is closed,
175
499338
2223
bo droga przed nim jest zamknięta
08:21
so it needs to get out of the way.
176
501561
1731
i musi z niej zjechać.
08:23
Knowing that one pickup truck is great,
177
503292
1863
Dobrze znać zamiary tego kierowcy,
08:25
but we really need to know what everybody's thinking,
178
505155
2479
ale musimy znać zamiary wszystkich,
08:27
so it becomes quite a complicated problem.
179
507634
2507
więc sprawa się komplikuje.
08:30
And then given that, we can figure out how the car should respond in the moment,
180
510141
4749
Możemy przewidzieć reakcję kierowcy w danej chwili,
08:34
so what trajectory it should follow, how quickly it should slow down or speed up.
181
514890
3866
jaką trajektorię powinien wybrać, jak szybko jechać.
08:38
And then that all turns into just following a path:
182
518756
3065
Wszystko sprowadza się do jazdy ścieżką:
08:41
turning the steering wheel left or right, pressing the brake or gas.
183
521821
3197
ruch kierownicą w lewo lub prawo, naciśnięcie gazu lub hamulca.
08:45
It's really just two numbers at the end of the day.
184
525018
2464
Ostatecznie to tylko 2 liczby.
08:47
So how hard can it really be?
185
527482
2241
Jak trudne może to być?
08:50
Back when we started in 2009,
186
530433
1952
Tak wyglądał nasz system w 2009,
08:52
this is what our system looked like.
187
532385
1798
kiedy zaczynaliśmy.
08:54
So you can see our car in the middle and the other boxes on the road,
188
534183
3391
Widać nasz samochód i inne obiekty,
08:57
driving down the highway.
189
537574
1271
jadące po autostradzie.
08:58
The car needs to understand where it is and roughly where the other vehicles are.
190
538845
3818
Auto musi zrozumieć, gdzie jest, i gdzie są inne pojazdy.
09:02
It's really a geometric understanding of the world.
191
542663
2429
To geometryczne rozumienie świata.
09:05
Once we started driving on neighborhood and city streets,
192
545092
2948
Po wjechaniu do osiedli i miast,
09:08
the problem becomes a whole new level of difficulty.
193
548040
2445
sprawa wchodzi na nowy poziom trudności.
09:10
You see pedestrians crossing in front of us, cars crossing in front of us,
194
550485
3494
Mamy pieszych na drodze oraz inne auta,
09:13
going every which way,
195
553979
1811
jadące w swoją stronę,
09:15
the traffic lights, crosswalks.
196
555790
1527
światła i przejścia dla pieszych.
09:17
It's an incredibly complicated problem by comparison.
197
557317
2797
To niezwykle skomplikowany problem.
09:20
And then once you have that problem solved,
198
560114
2103
Jeśli go raz rozwiążesz,
09:22
the vehicle has to be able to deal with construction.
199
562217
2512
pojazd będzie umiał przejechać przez teren budowy.
09:24
So here are the cones on the left forcing it to drive to the right,
200
564729
3151
Pachołki po lewej każą mu zjechać na prawo,
09:27
but not just construction in isolation, of course.
201
567880
2402
ale nie jest to teren odizolowany.
09:30
It has to deal with other people moving through that construction zone as well.
202
570282
3723
Auto musi radzić sobie z przechodniami.
09:34
And of course, if anyone's breaking the rules, the police are there
203
574005
3263
Jeśli ktoś złamie prawo, pojawia się policja,
09:37
and the car has to understand that that flashing light on the top of the car
204
577268
3622
i samochód musi wiedzieć, że błyskające światło
09:40
means that it's not just a car, it's actually a police officer.
205
580890
3105
to nie zwykły pojazd, ale policja.
09:43
Similarly, the orange box on the side here,
206
583995
2032
A to pomarańczowe pole
09:46
it's a school bus,
207
586027
1109
to autobus szkolny,
09:47
and we have to treat that differently as well.
208
587136
2520
który także wymaga innego traktowania.
09:50
When we're out on the road, other people have expectations:
209
590576
2793
W ruchu drogowym ludzie mają oczekiwania.
09:53
So, when a cyclist puts up their arm,
210
593369
1780
Gdy rowerzysta wyciąga rękę,
09:55
it means they're expecting the car to yield to them and make room for them
211
595149
3518
znaczy to, że oczekuje iż samochód ustąpi
09:58
to make a lane change.
212
598667
2053
i pozwoli mu zmienić pas.
10:01
And when a police officer stood in the road,
213
601030
2173
Kiedy policjant stoi na ulicy,
10:03
our vehicle should understand that this means stop,
214
603203
2740
auto musi rozumieć, że oznacza to stop,
10:05
and when they signal to go, we should continue.
215
605943
3506
a kiedy daje sygnał do jazdy, może jechać.
10:09
Now, the way we accomplish this is by sharing data between the vehicles.
216
609449
3761
Udaje się to dzięki wymianie danych między pojazdami.
10:13
The first, most crude model of this
217
613210
1696
Prosty model polega na tym,
10:14
is when one vehicle sees a construction zone,
218
614906
2113
że jeden samochód widzi teren budowy
10:17
having another know about it so it can be in the correct lane
219
617019
3062
i informuje o tym drugi,
10:20
to avoid some of the difficulty.
220
620081
1570
aby ułatwić mu jazdę.
10:21
But we actually have a much deeper understanding of this.
221
621651
2664
Jednak możemy zrobić to lepiej.
10:24
We could take all of the data that the cars have seen over time,
222
624315
3009
Możemy zebrać wszystkie dane z samochodu,
10:27
the hundreds of thousands of pedestrians, cyclists,
223
627324
2376
tysiące pieszych, rowerzystów,
10:29
and vehicles that have been out there
224
629700
1787
pojazdów,
10:31
and understand what they look like
225
631487
1695
i zrozumieć, jak wyglądają
10:33
and use that to infer what other vehicles should look like
226
633182
2831
i wywnioskować, jak mogą wyglądać inne pojazdy
10:36
and other pedestrians should look like.
227
636013
1926
oraz inni piesi.
10:37
And then, even more importantly, we could take from that a model
228
637939
3021
Co ważniejsze, możemy stworzyć model oczekiwań
10:40
of how we expect them to move through the world.
229
640960
2330
wobec innych uczestników ruchu.
10:43
So here the yellow box is a pedestrian crossing in front of us.
230
643290
2963
To żółte pole to pieszy przechodzący przed nami.
10:46
Here the blue box is a cyclist and we anticipate
231
646253
2250
Niebieskie pole to rowerzysta.
10:48
that they're going to nudge out and around the car to the right.
232
648503
3312
Spodziewamy się, że samochód minie go po prawej.
10:52
Here there's a cyclist coming down the road
233
652115
2092
Tutaj rowerzysta jedzie z naprzeciwka,
10:54
and we know they're going to continue to drive down the shape of the road.
234
654207
3486
wiemy, że będzie ciągle jechał wzdłuż drogi.
10:57
Here somebody makes a right turn,
235
657693
1867
Tutaj ktoś skręca w prawo,
10:59
and in a moment here, somebody's going to make a U-turn in front of us,
236
659560
3360
a tu ktoś robi przed nami zawrotkę.
11:02
and we can anticipate that behavior and respond safely.
237
662920
2614
Możemy to przewidzieć i bezpiecznie zareagować.
11:05
Now, that's all well and good for things that we've seen,
238
665534
2728
To wszystko już znamy,
11:08
but of course, you encounter lots of things that you haven't
239
668262
2865
ale możemy napotkać wiele rzeczy,
których wcześniej nie widzieliśmy.
11:11
seen in the world before.
240
671127
1231
11:12
And so just a couple of months ago,
241
672358
1741
Kilka miesięcy temu
11:14
our vehicles were driving through Mountain View,
242
674099
2235
nasze samochody jechały przez Mountain View
11:16
and this is what we encountered.
243
676334
1644
i napotkały coś takiego.
11:17
This is a woman in an electric wheelchair
244
677978
2082
Kobieta na elektrycznym wózku inwalidzkim
11:20
chasing a duck in circles on the road. (Laughter)
245
680060
2617
ganiająca w kółko kaczki. (Śmiech)
11:22
Now it turns out, there is nowhere in the DMV handbook
246
682677
3111
Ministerstwo Transportu nie wskazało,
11:25
that tells you how to deal with that,
247
685788
2245
co zrobić w takiej sytuacji,
11:28
but our vehicles were able to encounter that,
248
688033
2143
ale nasze samochody zwolniły
11:30
slow down, and drive safely.
249
690176
2255
i bezpiecznie przejechały.
11:32
Now, we don't have to deal with just ducks.
250
692431
2041
Nie tylko kaczki się zdarzają.
11:34
Watch this bird fly across in front of us. The car reacts to that.
251
694472
3708
Tu widać przelatującego ptaka i reakcję samochodu.
11:38
Here we're dealing with a cyclist
252
698180
1615
Tutaj radzi sobie z rowerzystą,
11:39
that you would never expect to see anywhere other than Mountain View.
253
699795
3290
napotkanym w najmniej oczekiwanym miejscu.
11:43
And of course, we have to deal with drivers,
254
703085
2068
Musimy radzić sobie też z kierowcami,
11:45
even the very small ones.
255
705153
3715
nawet najmniejszymi.
11:48
Watch to the right as someone jumps out of this truck at us.
256
708868
4131
Po prawej ktoś wyskakuje na nas z ciężarówki.
11:54
And now, watch the left as the car with the green box decides
257
714460
2929
Tutaj po lewej zielony samochód uznaje,
11:57
he needs to make a right turn at the last possible moment.
258
717389
3325
że musi skręcić w prawo w ostatniej chwili.
12:00
Here, as we make a lane change, the car to our left decides
259
720714
2851
Tutaj, kiedy zmienialiśmy pas, samochód po lewej uznał,
12:03
it wants to as well.
260
723565
3553
że też tak chce.
12:07
And here, we watch a car blow through a red light
261
727118
2693
Tu samochód przejeżdża na czerwonym świetle,
12:09
and yield to it.
262
729811
2090
a potem się zatrzymuje.
12:11
And similarly, here, a cyclist blowing through that light as well.
263
731901
3854
I dalej, rowerzysta też przejeżdża na czerwonym.
12:15
And of course, the vehicle responds safely.
264
735755
2746
Samochód cały czas reaguje bezpiecznie.
12:18
And of course, we have people who do I don't know what
265
738501
2601
Ludzie robili najróżniejsze rzeczy,
12:21
sometimes on the road, like this guy pulling out between two self-driving cars.
266
741102
3823
np. tu facet wciska się pomiędzy dwa nasze auta.
12:24
You have to ask, "What are you thinking?"
267
744925
2045
Trzeba spytać: "O czym myślisz?".
12:26
(Laughter)
268
746970
1212
(Śmiech)
12:28
Now, I just fire-hosed you with a lot of stuff there,
269
748182
2521
Pokazałem mnóstwo przykładów,
12:30
so I'm going to break one of these down pretty quickly.
270
750703
2650
teraz przeanalizuję jeden z nich.
12:33
So what we're looking at is the scene with the cyclist again,
271
753353
2940
Wróćmy do sceny z rowerzystą.
12:36
and you might notice in the bottom, we can't actually see the cyclist yet,
272
756293
3491
Na dole jeszcze nie widać rowerzysty,
12:39
but the car can: it's that little blue box up there,
273
759784
2504
ale samochód już go widzi - ten mały niebieski obiekt
12:42
and that comes from the laser data.
274
762288
2081
powstały z danych laserowych.
12:44
And that's not actually really easy to understand,
275
764369
2418
Będzie lepiej widać,
12:46
so what I'm going to do is I'm going to turn that laser data and look at it,
276
766787
3584
jeśli włączę dane laserowe.
12:50
and if you're really good at looking at laser data, you can see
277
770371
3029
Jeśli umiecie je interpretować, zauważycie
12:53
a few dots on the curve there,
278
773400
1487
kilka kropek na tej krzywej,
12:54
right there, and that blue box is that cyclist.
279
774887
2372
a niebieski obiekt to rowerzysta.
12:57
Now as our light is red,
280
777259
1149
Mamy czerwone światło,
12:58
the cyclist's light has turned yellow already,
281
778408
2192
a rowerzysta ma już żółte,
13:00
and if you squint, you can see that in the imagery.
282
780600
2438
zauważycie, jeśli zmrużycie oczy.
13:03
But the cyclist, we see, is going to proceed through the intersection.
283
783038
3286
Rowerzysta chce przejechać przez skrzyżowanie.
13:06
Our light has now turned green, his is solidly red,
284
786324
2394
Mamy już zielone światło, on czerwone,
13:08
and we now anticipate that this bike is going to come all the way across.
285
788718
4292
i przewidujemy, że rower przejedzie w poprzek drogi.
13:13
Unfortunately the other drivers next to us were not paying as much attention.
286
793010
3742
Kierowcy obok nie zwracają na to uwagi
13:16
They started to pull forward, and fortunately for everyone,
287
796752
3157
i ruszają, ale na szczęście
13:19
this cyclists reacts, avoids,
288
799909
3011
rowerzysta reaguje, unika
13:22
and makes it through the intersection.
289
802920
2191
i przejeżdża przez skrzyżowanie.
13:25
And off we go.
290
805111
1568
No to jazda.
13:26
Now, as you can see, we've made some pretty exciting progress,
291
806679
2948
Jak sami widzicie, zrobiliśmy duży postęp
13:29
and at this point we're pretty convinced
292
809627
1902
i jesteśmy przekonani,
13:31
this technology is going to come to market.
293
811529
2010
że ta technologia wejdzie na rynek.
13:33
We do three million miles of testing in our simulators every single day,
294
813539
4783
Robimy 5 milionów kilometrów testów dziennie,
13:38
so you can imagine the experience that our vehicles have.
295
818322
2689
więc nasze auta mają doświadczenie.
13:41
We are looking forward to having this technology on the road,
296
821011
2864
Nie możemy się doczekać tej technologii na drodze.
13:43
and we think the right path is to go through the self-driving
297
823875
2890
Sądzimy, że lepszym wyborem jest przejście na automatykę
13:46
rather than driver assistance approach
298
826765
1844
niż wspomaganie kierowcy,
13:48
because the urgency is so large.
299
828609
2621
gdyż sprawa jest pilna.
13:51
In the time I have given this talk today,
300
831230
2393
Podczas tej prelekcji
13:53
34 people have died on America's roads.
301
833623
3135
na drogach Ameryki zginęły 34 osoby.
13:56
How soon can we bring it out?
302
836758
2368
Jak szybko da się to wprowadzić?
13:59
Well, it's hard to say because it's a really complicated problem,
303
839126
3832
Trudno powiedzieć, bo to skomplikowany problem.
14:02
but these are my two boys.
304
842958
2214
To są moi chłopcy.
14:05
My oldest son is 11, and that means in four and a half years,
305
845172
3623
Mój najstarszy syn ma 11 lat, więc za 4,5 roku
14:08
he's going to be able to get his driver's license.
306
848795
2577
będzie mógł mieć prawo jazdy.
14:11
My team and I are committed to making sure that doesn't happen.
307
851372
3204
Razem z zespołem pracujemy, by do tego nie dopuścić.
14:14
Thank you.
308
854576
1904
Dziękuję.
14:16
(Laughter) (Applause)
309
856480
3667
(Śmiech) (Brawa)
14:21
Chris Anderson: Chris, I've got a question for you.
310
861110
2568
Chris Anderson: Chris, mam do ciebie pytanie.
14:23
Chris Urmson: Sure.
311
863678
2809
Chris Urmson: Słucham.
14:26
CA: So certainly, the mind of your cars is pretty mind-boggling.
312
866487
3924
CA: Umysł waszych samochodów jest niepojęty.
14:30
On this debate between driver-assisted and fully driverless --
313
870411
4459
W debacie, która się teraz toczy,
14:34
I mean, there's a real debate going on out there right now.
314
874870
3041
w sporze między wspomaganiem a automatem,
14:37
So some of the companies, for example, Tesla,
315
877911
2833
niektóre firmy, na przykład Tesla,
14:40
are going the driver-assisted route.
316
880744
2159
wybrały wspomaganie kierowcy.
14:42
What you're saying is that that's kind of going to be a dead end
317
882903
5248
Uważasz, że to droga donikąd,
14:48
because you can't just keep improving that route and get to fully driverless
318
888151
5456
bo przez ulepszenia nigdy nie dojdą do pełnej automatyki?
14:53
at some point, and then a driver is going to say, "This feels safe,"
319
893607
3530
Kierowca, czując się bezpiecznie,
14:57
and climb into the back, and something ugly will happen.
320
897137
2647
może odwrócić się do tyłu i stanie się coś złego.
14:59
CU: Right. No, that's exactly right, and it's not to say
321
899784
2676
CU: Tak, to prawda.
15:02
that the driver assistance systems aren't going to be incredibly valuable.
322
902460
3537
Nie znaczy to, że wspomaganie jest bezwartościowe.
15:05
They can save a lot of lives in the interim,
323
905997
2058
Może ocalić wiele ofiar w tym czasie.
15:08
but to see the transformative opportunity to help someone like Steve get around,
324
908055
3833
Ale jeśli chcemy prawdziwej zmiany, tak by ludzie jak Steve
15:11
to really get to the end case in safety,
325
911888
1969
mogli jeździć bezpiecznie,
15:13
to have the opportunity to change our cities
326
913857
2479
jeśli chcemy zmienić miasta
15:16
and move parking out and get rid of these urban craters we call parking lots,
327
916336
4204
i pozbyć się zatłoczonych parkingów,
15:20
it's the only way to go.
328
920540
1240
jest to jedyny wybór.
15:21
CA: We will be tracking your progress with huge interest.
329
921780
2718
CA: Z zainteresowaniem będziemy śledzić wasze postępy.
15:24
Thanks so much, Chris. CU: Thank you. (Applause)
330
924498
4232
Dziękuję, Chris. CU: Dziękuję. (Brawa)
O tej stronie

Na tej stronie poznasz filmy z YouTube, które są przydatne do nauki języka angielskiego. Zobaczysz lekcje angielskiego prowadzone przez najlepszych nauczycieli z całego świata. Kliknij dwukrotnie na angielskie napisy wyświetlane na stronie każdego filmu, aby odtworzyć film od tego miejsca. Napisy przewijają się synchronicznie z odtwarzaniem filmu. Jeśli masz jakieś uwagi lub prośby, skontaktuj się z nami za pomocą formularza kontaktowego.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7