Chris Urmson
2,445,034 views • 15:29

Em 1885, Karl Benz inventou o automóvel. Mais tarde, nesse ano, testou-o publicamente e — é mesmo verdade — embateu contra um muro! Desde há 130 anos, que trabalhamos nessa parte menos fiável do carro, o condutor. Tornámos os carros mais fortes. Colocámos cintos de segurança, "airbags", e na última década, tentámos tornar o carro mais inteligente para resolver esse problema, o condutor.

Hoje, vou falar um pouco sobre a diferença entre diminuir esse problema com sistemas de assistência ao condutor e ter carros totalmente autónomos e o que eles podem fazer pelo mundo. Também vou falar um pouco do nosso carro e permitir que vejam como ele vê o mundo, como reage e o que faz, mas primeiro, vou falar um pouco sobre o problema. E é um grande problema: Morrem 1,2 milhões de pessoas por ano nas estradas do mundo inteiro. Só nos EUA, morrem 33 000 pessoas por ano. Para pôr isso em perspetiva, é o mesmo que um Boeing 737 cair do céu todos os dias úteis. É quase inacreditável. Os carros são-nos vendidos assim, mas, na verdade, conduzir é assim. Não há sol, está a chover, e queremos fazer tudo menos conduzir. O motivo para isso é: O trânsito tem vindo a piorar. Nos EUA, entre 1990 e 2010, a distância percorrida por veículos aumentou em 38%. Aumentámos em 6% o número de estradas, por isso não e só na nossa mente. O trânsito está realmente pior do que era há não muito tempo. Tudo isto tem um alto custo para a humanidade. Se agarrarmos no tempo médio de viagem nos EUA, que é de cerca de 50 minutos, e multiplicarmos isso pelos 120 milhões de trabalhadores que temos, obtemos cerca de seis mil milhões de minutos desperdiçados em viagem todos os dias. É um grande número, vamos colocá-lo em perspetiva. Agarramos nos seis mil milhões de minutos e dividimo-los pela esperança média de vida de uma pessoa, o que resulta em 162 vidas gastas todos os dias, desperdiçadas, apenas para ir de do ponto A ao ponto B. É inacreditável. Depois, há aqueles que não têm o privilégio de ficarem engarrafados no trânsito. Este é Steve. É um homem incrivelmente capaz, mas acontece que é cego. Isso implica que, em vez duma viagem de 30 minutos para o trabalho, demora duas horas a encaixar pedaços de transportes públicos ou pede boleia a amigos e família. Não tem a mesma liberdade de movimentos que nós temos. Devíamos fazer algo em relação a isso. O senso comum diria

para agarrarmos nos sistemas de assistência ao condutor e os melhorarmos cada vez mais, até os transformar em carros autónomos. Estou aqui para mostrar que isso é o mesmo que eu dizer que, se treinar muito os meus saltos, um dia conseguirei voar. Na verdade, temos que fazer algo um pouco diferente. Então vou dizer-vos que os carros autónomos são diferentes dos sistemas de assistência em três planos diferentes. Vou começar por vos contar a nossa experiência.

Em 2013, fizemos o primeiro teste de um carro autónomo em que deixámos pessoas vulgares usá-lo. Bem, quase vulgares... eram 100 funcionários da Google, mas não estavam a trabalhar no projeto. Demos-lhes o carro e pedimos que o usassem na sua vida quotidiana. Mas ainda não era um verdadeiro carro autónomo. Tinham que prestar atenção, porque era um veículo experimental. Tínhamos feitos muitos testes, mas ainda podia falhar. Então demos-lhes duas horas de treino, Colocámo-los no carro, deixámos que o usassem, e as reações deles foram uma coisa incrível, para alguém a tentar pôr um produto no mundo. Todos disseram que o adoraram. Tivemos um condutor de um Porsche, que nos disse, logo no primeiro dia: "Isto é uma ideia estúpida. Em que é que estão a pensar?" Mas no final, disse: "Eu queria ter um! "E todos deviam ter um, porque as pessoas são uns condutores terríveis". Foi música para os nossos ouvidos, mas depois começámos a observar o que as pessoas faziam dentro do carro, e isso abriu-nos os olhos. A minha história preferida é a deste senhor que olha para o seu telemóvel e repara que a bateria está fraca. Então, vira-se para trás no carro e vasculha na sua mochila, saca do seu computador portátil, coloca-o no banco, vai de novo à mochila procura, tira o carregador do telemóvel, desenrola-o, coloca-o no portátil e liga o telemóvel. Não tarda, o telemóvel está a carregar. Faz isto tudo a 100 km/hora, na autoestrada. Inacreditável! Pensámos nisto e dissemos: "É óbvio, não é?

"Quanto melhor fica a tecnologia, "menos fiável será o condutor". Se só tornarmos os carros cada vez mais inteligentes, provavelmente não veremos as vitórias de que precisamos.

Deixem-me falar de algo um pouco técnico, por momentos. Na parte inferior deste gráfico está a frequência com que o carro trava, quando não devia. Podemos ignorar a maior parte deste eixo porque nunca iremos comprar um carro, que pare de imprevisto, quando estamos a conduzir na cidade. O eixo vertical é a frequência com que o carro trava, quando deve, para nos ajudar a evitar um acidente. Se olharmos aqui para o canto inferior esquerdo, este é o carro clássico. Não trava por nossa conta, não faz nada inesperado, mas também não nos livra de um acidente. Se quisermos introduzir um sistema de condução assistida num carro, com travagem anti-colisão, vamos introduzir aqui um conjunto de tecnologias. Esta é a curva, que terá as suas propriedades de funcionamento, mas nunca evitará todos os acidentes, porque não tem essa capacidade. Mas vamos escolher uma zona da curva por aqui. O sistema talvez evite metade dos acidentes em que o condutor humano falha. Isso é incrível, não é? Acabamos de reduzir para metade os acidentes na estrada. Agora há menos 17 000 mortes por ano nos EUA.

Mas, se queremos um carro autónomo, precisamos de uma curva tecnológica deste género. Precisaremos de mais sensores no veículo, e escolheremos um ponto operacional por aqui, onde, basicamente não haverá acidentes. Ainda vão ocorrer, mas com muito pouca frequência. Agora, podemos olhar para isto e podemos discutir se é algo incremental e eu responderia "regra dos 80:20". É muito difícil ultrapassar aquela nova curva. Mas vamos analisar de outra perspetiva, por momentos. Vamos ver com que frequência é que a tecnologia tem que fazer a coisa certa. Este ponto verde aqui é um sistema de assistência à condução. Parece que os condutores nos EUA fazem erros que provocam um acidente de trânsito em cada 160 000 km. Por outro lado, um carro autónomo provavelmente toma decisões cerca de 10 vezes por segundo, numa ordem de grandeza, que corresponde a cerca de 1000 decisões em cada 1,6 km. Portanto, se compararem a distância entre estas duas coisas, é cerca de 100 milhões. Oito ordens de magnitude. É como comparar a minha velocidade de corrida com a velocidade da luz. Por mais que eu treine, nunca vou chegar lá perto. Portanto há aqui um fosso muito grande.

Por fim, há a forma como o sistema lida com a incerteza. Este peão aqui vai atravessar a estrada, ou não? Não sei dizer, nem nenhum dos nossos algoritmos. Se tivermos um sistema de assistência ao condutor, significa que não vai reagir, porque, novamente, é totalmente inaceitável que ele acione os travões inesperadamente. Enquanto que um carro autónomo deteta o peão e diz: "Não sei o que é que ele vai fazer, " vou abrandar, ver melhor, e depois reagir apropriadamente."

Por isso, pode ser muito mais seguro do que qualquer sistema de assistência. Basta de falar sobre as diferenças entre os dois. Vamos falar um bocado sobre como o carro vê o mundo.

Este é o nosso veículo. Ele começa por perceber onde está situado, alinhando um mapa e os seus dados sensoriais. Depois colocamos em cima disso o que ele vê no momento. Todas as caixas roxas que aqui veem são outros veículos na estrada, e a coisa vermelha ali ao lado é um ciclista, e, à distância, se olharem bem de perto, conseguem ver uns cones. Aí sabemos onde o carro se encontra no momento, mas temos que fazer melhor que isso: temos que prever o que vai acontecer. Aqui a carrinha no canto superior direito vai mudar para a faixa da esquerda porque a estrada à sua frente está fechada, portanto terá que se desviar. Reconhecer essa carrinha é ótimo, mas precisamos de saber o que todos estão a pensar, o que se torna num problema bastante complicado. Podemos determinar como o carro deve responder no momento, que trajetória deve seguir, com que velocidade deve abrandar ou acelerar. Depois, tudo isso se torna no caminho a seguir: virar o volante para a esquerda ou direita, acionar o travão ou o acelerador. No final do dia são apenas dois números. Até que ponto pode ser difícil?

Quando começámos, em 2009, este era o nosso sistema. Vemos o nosso carro no centro e as outras caixas na estrada, a seguir pela autoestrada. O carro tem que perceber onde está e a posição aproximada dos outros veículos. É uma compreensão geométrica do mundo. Quando começamos a conduzir em bairros e estradas da cidade, o problema passa a ter toda uma nova dificuldade. Vemos peões a passar à nossa frente, carros a passar à nossa frente, em todas as direções, semáforos, passadeiras. Em comparação, é um problema incrivelmente complicado. Depois, quando se tem esse problema resolvido, o veículo tem que conseguir lidar com as obras. Aqui estão os cones à esquerda a obrigá-lo a virar para a direita, mas não são apenas as obras isoladas, claro. Também tem que lidar com outros veículos que passam por essa zona de obras. Claro, se alguém quebrar as regras, a polícia está lá. O carro tem que perceber que aquela luz a piscar no topo do carro significa que não é apenas um carro, é um carro da polícia. Da mesma forma, a caixa laranja deste lado é um autocarro escolar. Também temos que o tratar de forma diferente.

Quando estamos na estrada, as pessoas têm expetativas: Assim, quando um ciclista levanta o braço, quer dizer que espera que o carro lhe ceda a passagem para ele poder mudar de direção. E quando um policia está na estrada, o nosso veículo deve perceber que isso quer dizer parar e que, quando fazem sinal para avançar, deve continuar.

A forma de conseguirmos isto é partilhando informações entre veículos. Este é o primeiro modelo, mais em bruto. Quando um veículo vê uma zona de obras informa os outros veículos para ficarem na faixa correta para evitarem dificuldades. Mas temos uma compreensão mais profunda disso. Podemos usar todos os dados que os carros foram vendo, as centenas de milhares de peões, de ciclistas, e de veículos que lá estiveram e perceber como é que são e usar isso para deduzir o que é que os outros veículos são e o que é que são os peões. Ainda mais importante, podemos obter isso de um modelo de como prevemos que eles se desloquem. Aqui, a caixa amarela é um peão a atravessar á nossa frente. Aqui, a caixa azul é um ciclista e prevemos que ele vai sair da estrada á sua direita. Aqui, há um ciclista em sentido oposto e sabemos que ele vai continuar ao longo da estrada Aqui, alguém faz uma viragem á direita, e daqui a pouco, alguém vai inverter a marcha á nossa frente. Podemos prever esse comportamento e reagir com segurança.

Agora, está tudo a correr bem para as coisas que vimos, mas claro, encontramos imensas coisas que nunca tínhamos visto. Há uns meses, os nossos veículos estavam a percorrer a Mountain View, e encontrámos isto. Uma mulher numa cadeira de rodas elétrica, às voltas, a perseguir um pato na estrada! (Risos) Acontece que, em parte alguma, no código da estrada, se explica como reagir a isto. Mas os nossos veículos foram capazes de gerir isso, abrandar e seguir em segurança. Mas não temos que lidar apenas com patos. Observem este pássaro à nossa frente. O carro reage a isso. Aqui, estamos a lidar com um ciclista como só encontramos em Mountain View. E claro que temos que lidar com condutores, mesmo os mais pequenos. Olhem para a direita, alguém salta deste camião. E agora, olhem para a esquerda, o carro com caixa verde decide, no último momento, que precisa de virar à direita. Aqui, quando vamos mudar de faixa, o carro à nossa esquerda decide que quer fazer o mesmo. E aqui, vemos um carro a passar um sinal vermelho e a continuar o seu caminho. Do mesmo modo, aqui um ciclista passa também um sinal vermelho. E claro, o nosso veículo responde de forma segura. Há pessoas, como este homem, que, não sei como, por vezes, atravessam a estrada entre dois carros autónomos. Temos de perguntar: " Em que é que estás a pensar?" (Risos)

Já vos inundei com todas estas coisas, por isso, vou falar duma muito rapidamente. O que vemos aqui, é a cena do ciclista outra vez. Na realidade, ainda não vemos o ciclista, mas o carro vê: é aquela pequena caixa azul ali. Isso vem das informações do laser. Na verdade, não é muito fácil perceber, por isso vou mudar o ângulo de leitura e olhar para elas. Se formos bons a ler dados laser, podemos ver alguns pontos ali na curva. Aquela caixa azul é o ciclista. Quando o nosso sinal está vermelho, o do ciclista já está amarelo. Se semicerrarmos os olhos, podemos ver isso na imagem. Mas o ciclista vai avançar no cruzamento. O nosso sinal mudou para verde, o dele já está vermelho e podemos prever que a bicicleta vai atravessar-se à nossa frente. Infelizmente, os outros condutores não prestaram muita atenção. Começaram a avançar e, felizmente para todos, este ciclista reage, evita-os e passa pelo cruzamento. E agora, cá vamos nós!

Como podem ver, fizemos progressos muito excitantes. Nesta altura, estamos convencidos que esta tecnologia vai entrar no mercado. Fizemos cinco milhões de km de testes nos nossos simuladores, todos os dias. Podem imaginar a experiência que os nossos veículos têm. Estamos ansiosos por ver esta tecnologia na estrada. Achamos que o caminho correto é através dos carros autónomos em vez de carros com assistência ao condutor. A urgência é enorme. Durante o tempo em que eu fiz esta palestra hoje, morreram 34 pessoas nas estradas dos EUA.

Quando é que podemos pôr isto cá fora? É difícil dizer, porque é um problema complicado. Estes são os meus dois filhos. O meu filho mais velho tem 11 anos. Dentro de 4 anos e meio, vai poder obter a carta de condução. A minha equipa e eu estamos empenhados em fazer que isso não aconteça!

Obrigado.

(Aplausos) Chris Anderson: Chris, tenho uma pergunta para ti.

Chris Urmson: Ok.

CA: Certamente a mente dos vossos carros é bastante incompreensível. Neste debate entre assistência ao condutor e totalmente autónomo... Há bastante debate sobre isto, neste momento. Há empresas como, por exemplo, a Tesla que estão viradas para a assistência á condução. O que estás a dizer e dizer é que isso vai ser um beco sem saída, porque não conseguimos continuar a melhorar esse caminho e chegar a autónomo em determinado ponto, e o condutor vai dizer: " Isto parece seguro", entra lá para trás, e acontece algo muito feio.

CU: Certo, é isso mesmo. Não estou a dizer que os sistemas de assistência ao condutor vão deixar de ter um valor incrível. Podem salvar muitas vidas entretanto. mas ver a oportunidade transformadora e ajudar alguém como o Steve a dar uma volta, para chegar ao fim em segurança, ter a oportunidade de mudar as nossas cidades e eliminar essas crateras urbanas a que chamamos parques de estacionamento, é a única forma de avançar.

CA: Nós vamos acompanhando o vosso progresso com enorme interesse. - Muito obrigado Chris. - Obrigado. (Aplausos)