پیش گوئیاں غلط تھیں: خود گاڑی چلانے والی کاروں کو ابھی بہت طویل سفر طے کرنا ہے

کئی سال پہلے ، خود سے چلنے والی کاریں سڑکیں سنبھالنے کے لئے تقریبا تیار نظر آتی تھیں۔

گارڈین نے 2015 میں کہا ، "2020 سے آپ مستقل بیک سیٹ ڈرائیور بنیں گے۔" مکمل طور پر خود مختار گاڑیاں "نقطہ A سے نقطہ B تک چلائیں گی اور ڈرائیور ، بزنس سے کسی بات چیت کی ضرورت کے بغیر سڑک کے منظر نامے کی پوری رینج کا سامنا کرے گی۔ اندرونی نے 2016 میں لکھا تھا۔

اب یہ واضح ہوچکا ہے کہ ان میں سے بہت سے تخمینے دبے ہوئے ہیں۔ ذرا دیکھو کہ اوبر کو ایریزونا میں کیا پریشانی تھی۔ ڈرائیور لیس کاریں یقینا our ہماری سڑکیں محفوظ بنائیں گی ، لیکن انسانوں کو اسٹیئرنگ وہیل کے پیچھے سے ہٹانا ایک سخت نٹ ہے۔ ڈرائیور کے بغیر ، حادثے سے پاک یوٹوپیا تک پہنچنے سے پہلے جس کا ہم کئی دہائیوں سے خواب دیکھ رہے ہیں ، ہمیں کئی رکاوٹوں کو دور کرنا ہوگا ، اور یہ سب تکنیکی نہیں ہیں۔

کھلے ماحول میں تشریف لے جانا

خود مختار کاروں کو غیر متوقع اور متنوع ماحول کو چلانا ہوگا۔

"میرے خیال میں جب ہم کاروں کے بارے میں سوچتے ہیں تو سب سے اہم چیز وہی ہے جو ان چیزوں کو خود سے چلانے میں لیتی ہے۔ یہی وہ جگہ ہے جہاں واقعی خود مختاری کی زبان ہمیں پریشانی میں ڈالتی ہے ، کیونکہ خود مختاری صرف ایک دیئے گئے نظام میں ہی لاگو ہوتی ہے۔" ، یونیورسٹی کالج لندن میں سماجی سائنس دان اور ڈرائیور لیس فیوچر پراجیکٹ کے رہنما۔

انہوں نے کہا کہ ٹرانسپورٹ انڈسٹری کے دوسرے حصوں ، جن میں ٹرینوں اور ہوائی جہازوں نے ، پہلے ہی کاروں کے مقابلے میں کامیابی کی اعلی سطح پر خودمختاری کا اطلاق کیا ہے۔

"ہوائی جہاز کا آٹو پائلٹ صرف اس لئے کام کرتا ہے کہ فضائی حدود ایک انتہائی کنٹرول ماحول ہے۔ اگر آپ اپنا گرم ہوا کا بیلون 747 کی راہ پر اڑاتے ہیں تو ، یہ سیدھے آپ کے ذریعہ سے ہل چلا دے گا ، اور یہ بات بالکل واضح ہوجائے گی کہ اس کا قصور کیا ہوگا۔" اسٹیلگو نے اشارہ کیا۔ "ٹرینوں میں بھی ایسا ہی ہے۔ ڈرائیور لیس ہونا صرف اس وجہ سے معنی رکھتا ہے کہ یہ بات بالکل واضح ہے کہ یہ نظام بند ہے۔"

اس کے برعکس ، کاریں سڑکوں پر چلتی ہیں ، جو انتہائی پیچیدہ اور اوپن سسٹم ہیں۔ ریلوے کے مقابلے میں کہیں کم پیش گوئی نہیں کی جا سکتی ہے جہاں ٹرینوں کے پاس خصوصی پٹریوں کی موجودگی ہوتی ہے جو کاروں ، جانوروں اور پیدل چلنے والوں کی حد سے دور ہوتی ہیں۔ خود گاڑی چلانے والی گاڑی کو بھیڑ سڑکوں پر اپنا راستہ تلاش کرنا ہوگا ، سڑک کے اشاروں پر اظہار خیال کرنا ہوگا ، چوراہوں پر دوسرے ٹریفک سے نمٹنے کے لئے اور مختلف حالتوں میں گاڑی چلانی ہوگی جہاں نشانات واضح نہیں ہوسکتے ہیں۔ راہ میں حائل رکاوٹوں کے گرد گھومنا ، دوسری کاروں اور ڈرائیوروں سے چلنے والوں پر رد عمل ظاہر کرنا ، اور سب سے اہم بات یہ ہے کہ پیدل چلنے والوں میں بھاگنے سے گریز کریں۔ ان سبھی کی وجہ سے خود سے گاڑی چلانے والی کاروں کو محفوظ بنانا مشکل کام ہے۔

اسٹیلگو نے کہا ، "ایسی چیزیں ہمیشہ رہیں گی جو ہمیں حیران کردیتی ہیں۔"

کاروں کو آنکھیں اور دماغ دینا

خود ڈرائیونگ کار ٹکنالوجی کو آگے بڑھانے میں مدد دینے والی ایک اہم ٹکنالوجی گہری لرننگ ہے ، جو مصنوعی ذہانت کا ایک ذیلی سیٹ ہے جو مثالوں پر مبنی طرز عمل کے ماڈل بناتا ہے۔ گہری سیکھنے والی الگورتھم سڑک کے طول و عرض کو معلوم کرنے ، نشانیاں پڑھنے اور رکاوٹوں ، کاروں اور پیدل چلنے والوں کا پتہ لگانے کے ل the سیلف ڈرائیونگ کار کے چاروں طرف نصب کیمروں سے ویڈیو فیڈز کی جانچ کرتی ہیں۔

انتھونی لیونڈوسوسکی ، انجینئر ، جو ویمو اور اوبر کے مابین قانونی چارہ جوئی کے مرکز میں تھے ، نے حال ہی میں اپنی ایک ڈرائیونگ ٹکنالوجی کی ویڈیو اور کارکردگی کی تفصیلات شائع کیں جو سان فرانسسکو کے گولڈن گیٹ برج سے لے کر نیویارک کے جارج واشنگٹن برج تک 3،100 میل کی دوری پر چلی گئیں۔ بغیر کسی ڈرائیور کے کنٹرول کو صرف اور صرف ویڈیو کیمرے اور اعصابی نیٹ ورک استعمال کیے بغیر۔

اگرچہ شہری ماحولیات پر تشریف لے جانے کے مقابلے میں انٹراسٹیٹ ہائی ویز پر گاڑی چلانا کافی آسان ہے ، لیکن لیونینڈوسکی کا کارنامہ قابل ذکر ہے۔ پروانٹو ڈائی ، جو اپنا نیا آغاز ہے ، اس ٹیکنالوجی کو تجارتی سیمی ٹرکوں کے لئے دستیاب بنانے کا ارادہ رکھتا ہے ، جو اپنا زیادہ تر وقت شاہراہوں پر صرف کرتے ہیں۔

لیکن جبکہ اچھی طرح سے تربیت یافتہ اعصابی نیٹ ورک انسانوں کو اشیاء کی نشاندہی کرنے میں سبقت دے سکتے ہیں ، وہ اب بھی غیر معقول اور خطرناک طریقوں سے ناکام ہوسکتے ہیں - خاص طور پر مہلک 2016 ٹیسلا ماڈل ایس حادثے اور 2018 ماڈل ایکس حادثہ۔ دیگر مطالعات سے پتہ چلتا ہے کہ جب خود کو عجیب و غریب پوزیشنوں میں معلوم چیزوں کو دیکھتے ہیں تو خود سے چلنے والی گاڑیوں کے کمپیوٹر ویژن الگورتھم کو آسانی سے بیوقوف بنایا جاسکتا ہے۔

منصفانہ بات یہ ہے کہ ، خود ڈرائیونگ ٹیکنالوجیز نے متعدد واقعات میں حادثات کو روکا ہے ، لیکن یہ معاملات شاذ و نادر ہی سرخیاں بنتے ہیں۔

اعصابی نیٹ ورک کی تکمیل

عصبی نیٹ ورک کی حدود میں کام کرنے کے ل some ، کچھ کمپنیوں نے اپنی کاروں کو لیدر سے لیس کیا ہے ، یہ گھومنے والے آلات اکثر خود چلنے والی کاروں کے سب سے اوپر دیکھے جاتے ہیں۔ لیدر ڈیوائسز مختلف سمتوں میں لاتعداد پوشیدہ روشنی کی کرنوں کو خارج کرتے ہیں اور کار کے آس پاس کے علاقے کے تفصیلی 3D نقشے تیار کرتے ہیں جس میں ان کرنوں کو کسی چیز کی عکاسی کرنے اور واپس آنے میں جو وقت درکار ہوتا ہے اس کی پیمائش کرتے ہیں۔

لیدر ایسی اشیاء اور رکاوٹوں کا پتہ لگاسکتا ہے جنہیں تصویری درجہ بندی کرنے والا الگورتھم چھوٹ سکتا ہے۔ یہ کاروں کو اندھیرے میں دیکھنے کے قابل بھی بنا سکتا ہے ، اور یہ ریڈار سے کہیں زیادہ مفصل اور عین مطابق ہے ، جو چلتی اشیاء کا پتہ لگانے کے لئے بہتر موزوں ہے۔

خود ڈرائیونگ کار پروگراموں والی زیادہ تر کمپنیاں لیدر کا استعمال کررہی ہیں ، ان میں وایمو اور اوبر بھی شامل ہیں۔ لیکن ٹیکنالوجی ابھی بھی نوزائیدہ ہے۔ ایک تو ، لڈار والے آلے گڑھے یا موذی موسم کے ساتھ اچھ .ے نہیں ہیں۔

Lidar بھی بہت مہنگا ہے؛ مختلف اندازوں کے مطابق ، ایک کار کی قیمت میں ،000 85،000 تک کا اضافہ کرسکتا ہے۔ ایکسیوس کے ایک سروے کے مطابق ، سالانہ اخراجات $ 100،000 کے شمال میں ہوسکتے ہیں۔ عام طور پر اوسط کار خریدار اس کی متحمل نہیں ہوسکتی ، لیکن ٹیک کمپنیاں خود ڈرائیونگ ٹیکسی خدمات متعین کرنے کا ارادہ کر رہی ہیں۔

اسٹیلگو نے کہا ، "کچھ لوگ کم لاگت سے اضافے کو فروغ دینے کی کوشش کر رہے ہیں ، لیکن ایسا لگتا ہے کہ جب شہروں میں کاریں مشترکہ طور پر چلائی گئیں اور ان کا آپریشن کیا جائے تو فوائد واضح ہوں گے۔" "یہ ان لوگوں کے لئے اچھی بات ہوسکتی ہے جن کے پاس فی الحال شہر سے باہر کے لوگوں کے لئے کار یا بری چیز نہیں ہے جن کے پاس آس پاس کی خدمت نہیں ہے۔"

اسٹیلگوے نے متنبہ کیا ہے کہ اس بات کا خطرہ ہے کہ شہر عوامی نقل و حمل میں سرمایہ کاری ملتوی کرنے کی وجوہ کے طور پر خود ڈرائیونگ بیڑے کے وعدے کو استعمال کریں۔ محور کی تحقیق میں بتایا گیا کہ کم از کم دو امریکی علاقے سیلف ڈرائیونگ شٹل خدمات میں کئی سو ہزار ڈالر کی سرمایہ کاری کر رہے تھے۔

رابطہ اور انفراسٹرکچر کی ضرورت

انسانی ڈرائیور اپنے ماحول کو دیکھنے کے علاوہ بہت کچھ کرتے ہیں۔ وہ ایک دوسرے کے ساتھ بات چیت کرتے ہیں۔ وہ ایک دوسرے سے آنکھ سے رابطہ کرتے ہیں ، لہراتے ہیں اور سر ہلا دیتے ہیں ، اور دوسرے ڈرائیوروں پر اپنے ارادے واضح کرنے کے لئے آہستہ آہستہ چلنا شروع کردیتے ہیں۔ یہ وہ افعال ہیں جو موجودہ خود چلانے والی ٹکنالوجی بہت خراب کارکردگی کا مظاہرہ کرتے ہیں ، اگر بالکل نہیں۔

اپنے ماحول کو نقشہ بنانے اور اشیاء کا پتہ لگانے سے پرے ، خود سے چلنے والی کاروں کو بھی ایک دوسرے اور اپنے ماحول کے ساتھ بات چیت کرنے کے لئے ایک طریقہ کار کی ضرورت ہوتی ہے۔ ہارورڈ بزنس ریویو کے ایک مضمون میں ، یونیورسٹی آف ایڈنبرا بزنس اسکول کے ماہرین تعلیم نے متعدد حل تجویز کیے جن میں کاروں اور بنیادی ڈھانچے میں سمارٹ سینسر کی تعیناتی شامل ہے۔

"ٹریفک لائٹس ، اعلی صلاحیت والے موبائل اور وائرلیس ڈیٹا نیٹ ورک کی جگہ لے لے جانے والے ریڈیو ٹرانسمیٹر کے بارے میں سوچو ، جو گاڑی سے لے کر گاڑی سے لے کر بنیادی ڈھانچے کے مواصلات ، اور سڑک کے کنارے والے یونٹ جو موسم ، ٹریفک اور دیگر حالات سے متعلق اصل وقت کا ڈیٹا فراہم کرتے ہیں۔" ماہرین تعلیم نے لکھا۔

موجودہ خود ڈرائیونگ ٹیکنالوجیز انسانوں کے لئے تیار کردہ بنیادی ڈھانچے ، جیسے ٹریفک لائٹس ، سڑک کے نشان ، روڈ کے نشانات ، وغیرہ جیسے کمپیوٹر کو ڈھالنے کی کوشش کر رہی ہیں۔ مشین لرننگ الگورتھم کو انسانی وژن کے نظام کے بنیادی کاموں کو مثلا other دوسری کاروں کا پتہ لگانا یا مختلف زاویوں سے سڑک کے اشارے پڑھنا اور مختلف روشنی اور موسم کی صورتحال کے تحت نقل کرنے سے پہلے کئی گھنٹوں کی تربیت اور بہت زیادہ اعداد و شمار کی ضرورت ہوتی ہے۔

سمارٹ سینسروں سے کاروں اور سڑکوں کو بڑھانا خود سے چلنے والی کاروں کو روڈ کے مختلف حالات کو بات چیت کرنے اور سنبھالنے میں بہت آسان ہوجائے گا۔ یہ ایک ایسا نقطہ نظر ہے جو تیزی سے قابل عمل ہوتا ہے کیونکہ پروسیسرز کے اخراجات کم ہوتے ہیں اور 5 جی جیسی ٹکنالوجی ہر جگہ رابطے کو ممکن اور زیادہ سستی فراہم کرتی ہے۔

خود سے چلانے والی کاریں الگ کرنا

اسمارٹ سینسرز کو 40 لاکھ میل امریکی روڈ وے پر شامل کرنا اگر مشکل نہیں تو مشکل ہے۔ یہ ایک وجہ ہے کہ خود ڈرائیونگ کار کمپنیاں ماحول کے بجائے کاروں کو زیادہ بہتر بنانے پر توجہ دینے کو ترجیح دیتی ہیں۔

"قریب قریب مدت کے سب سے زیادہ امکان جو ہم دیکھیں گے وہ مقامی الگ الگ ہونے کی مختلف شکلیں ہیں: خود گاڑی چلانے والی کاریں کچھ علاقوں میں چلیں گی اور نہ کہ دوسروں کو۔ ہم پہلے ہی یہ دیکھ رہے ہیں ، کیونکہ اس ٹکنالوجی کے ابتدائی آزمائشی نامزد کردہ مقامات پر جاری ہیں۔ "ایڈنبرا ماہرین تعلیم نے اپنے مضمون میں تجویز کیا کہ" جانچ کے مقامات یا نسبتا simple آسان ، منصفانہ موسم کے ماحول میں۔

عبوری طور پر ، انہوں نے مشورہ دیا ، "ہم خود چلنے والی گاڑیوں کے لئے سرشار گلیوں یا زون کو بھی دیکھ سکتے ہیں ، دونوں کو زیادہ سنجیدہ ماحول فراہم کرنے کے لئے جبکہ ٹکنالوجی کو بہتر بنایا گیا ہے اور سڑک کے دوسرے صارفین کو ان کی حدود سے بچانے کے لئے۔"

دوسرے ماہرین نے بھی ایسی ہی تجاویز پیش کیں۔ اگست میں ، اے آئی کے محقق اور گوگل دماغ کے کوفاؤنڈر اینڈریو این جی نے مشورہ دیا کہ خود گاڑی چلانے کے حفاظتی مسائل کو حل کرنے کے ل we ، ہمیں پیدل چلنے والوں اور دوسرے صارفین کے ساتھ سلوک تبدیل کرنا چاہئے جو ان کے ساتھ سڑکیں بانٹتے ہیں۔ این جی نے کہا ، "اگر آپ ریل روڈ کے وجود کو دیکھیں تو زیادہ تر لوگوں نے پٹریوں پر ٹرین کے سامنے کھڑے نہیں ہونا سیکھا ہے۔"

این جی کی تجویز سے یقینی طور پر خود چلنے والی کاروں کے حفاظتی خطرات کو کم کرنے میں مدد ملے گی جب تک کہ ٹیکنالوجی ترقی کرتی ہے ، لیکن یہ روبوٹکس کے سرخیل روڈنی بروکس سمیت دیگر اے آئی ماہرین کے ساتھ اچھی طرح سے نہیں بیٹھا ہے۔ "خود گاڑی چلانے والی کاروں کا عظیم وعدہ یہ رہا ہے کہ وہ ٹریفک اموات کو ختم کردیں گے۔ اب یہ کہہ رہا ہے کہ جب تک سارے انسانوں کو اپنے طرز عمل کو تبدیل کرنے کی تربیت نہیں دی جاتی تب تک وہ ٹریفک اموات کو ختم کردیں گے۔" بروکس نے ایک بلاگ پوسٹ میں لکھا۔

• فورڈ کی سیلف ڈرائیونگ ٹیسٹ کاروں میں میامی کے آس پاس سواری
• فورڈ کا سکوٹرز ، اے ، اور پر خود مختار کاریں میامی فورڈ کے سی ٹی او پر اسکوٹرز ، اے آئی پر لانا ، اور میامی میں خود مختار کاریں لانا۔
• لیفٹ کی خود ڈرائیونگ کاروں میں ، لیفٹ کی خود سے چلانے والی کاروں میں ، دوڑ میں آہستہ اور مستحکم جیت ، دوڑ میں سست اور مستحکم جیت

نیو یارک یونیورسٹی کے پروفیسر گیری مارکس ، جو گہری سیکھنے کی کامیابیوں کو بڑھا چڑھا کر پیش کرنے کی ایک متنازعہ نقاد ہیں ، این جی کے اس تجویز کو "نوکری کو آسان بنانے کے ل goal مقصد کے مقامات کی ازسر نو تعریف" کے طور پر بیان کرتی ہیں۔

لیکن اسٹیلگو کا خیال ہے کہ ہم تاریخ سے اہم سبق حاصل کرسکتے ہیں۔ اسٹیلگو نے کہا ، "جب بیسویں صدی کے اوائل میں جب کاریں پہلی بار امریکی شہروں میں آئیں تو ، راہگیروں کو کہا گیا کہ وہ سڑکوں کو محفوظ بنانے کے لئے راستے سے ہٹ جائیں۔ جے واکنگ کو بدکاری کے طور پر ایجاد کیا گیا تھا ، اور سڑکوں کو کاروں کے حق میں بنانے کے لئے ڈیزائن کیا گیا تھا۔"

اسٹیلگو کا خیال ہے کہ اگر ہم خود چلانے والی کاروں کے فوائد کے بارے میں سنجیدہ ہیں تو ، ہمیں دوبارہ وہی ہوتا ہوا دیکھنے کو ملیں گے۔ مثال کے طور پر ، کار کمپنیاں اپنے انفراسٹرکچر کو اپ گریڈ کرنے اور پیدل چلنے والوں کو خود چلانے والی کاروں کے ارد گرد برتاؤ کرنے کا طریقہ سکھانے کے لئے شہروں کی لابنگ کرنا شروع کرسکتی ہیں۔ اسٹیلگو نے کہا ، "خود گاڑیوں سے چلنے والی کاروں کے وعدے کے مطابق کام کرنے کے ل the ، جس نظام میں وہ کام کرتے ہیں اس پر قابو پانے کی ضرورت ہوگی۔"

راہ میں حائل رکاوٹیں

اس کی جدوجہد کے باوجود ، خود سے چلنے والی کار کی صنعت مستحکم رفتار سے آگے بڑھ رہی ہے ، اور ہماری سڑکیں یقینی طور پر محفوظ ہوجائیں گی۔

لیکن سوالات اور چیلنجز باقی ہیں۔ مثال کے طور پر ، جب کار حادثہ پیش آتا ہے تو اس کا احتساب کون کیا جائے گا؟ اسٹیلگو نے کہا ، "یہ کہنا بہت آسان ہے کہ ایک مکمل خود گاڑی چلانے کے نظام میں ، کمپنی کو تقریبا تمام حالات میں ذمہ دار ہونا چاہئے۔ جب چیزیں انسانوں اور کمپیوٹرز مختلف اوقات میں ڈرائیونگ کا اشتراک کرتے ہیں تو معاملات بہت مشکل ہوجاتے ہیں۔"

نیز ، خود چلانے والی کار کا فیصلہ کس طرح کرنا چاہئے جب وہ خود کو ایسی صورتحال میں پائے جب انسانی جان کا ضیاع ناگزیر ہو؟ یہ "ٹرالی مسئلہ" کے طور پر جانا جاتا ہے اور یہ فرضی تصور بھی ہوسکتا ہے ، لیکن اس سے ظاہر ہوتا ہے کہ خود چلانے والی کاروں کو ایسے حالات میں فیصلے کرنے کے لئے ڈیزائن کرنا پڑے گا جہاں قواعد واضح طور پر واضح نہیں ہیں۔

اسٹیلگو نے کہا ، "ان نظاموں کے ڈیزائن میں حقیقی اخلاقی مخمصے پائے جاتے ہیں۔ "خود چلانے والی کاریں ہر طرح کی نہیں ہوں گی۔"