👩‍🏭 ⏪ 😋 स्टार्की रोबोटिक मानव रहित ट्रक समाप्त हो जाते हैं 🐸 🤚🏾 🐀

19 मार्च, 2020

2015 में, मैं मानवरहित ट्रकों और स्टार्की रोबोटिक्स की स्थापना के विचार में दिलचस्पी रखने लगा। 2016 में, हमने सड़क पर चलने वाले पहले पूरी तरह से मानव रहित वाहन को जारी किया, जो यात्रियों को पैसे के लिए ले गया। 2018 में, हमने सड़क पर चलने वाले पहले मानव रहित ट्रक को जारी किया, जिसने एक बंद सड़क पर एक पूर्ण छापेमारी की। 2019 में, हमारा ट्रक एक व्यस्त राजमार्ग के साथ ड्राइव करने वाला पहला पूरी तरह से मानव रहित माल वाहन बन गया।

और 2020 में हम बंद कर रहे हैं।

मुझे अभी भी उत्पाद, टीम और संगठन पर अविश्वसनीय रूप से गर्व है जो हम बनाने में सक्षम थे। मुझे उस संगठन पर गर्व है जिसमें विज्ञान और ट्रक ड्राइवरों के डॉक्टरों ने कंधे से कंधा मिलाकर काम किया है, जहां पीढ़ियों की समस्याओं को उन लोगों द्वारा हल किया गया था जिनके दिमाग अपने रीगलिया से अधिक थे, और जहां हमने सीखा कि भविष्य में रसद कैसे काम करेगी।

अंटार्कटिका के अपने अभियान पर शेकलटन की तरह, हमने वही किया जो किसी और ने नहीं किया। हालाँकि, उनकी तरह, चीजें योजना के अनुसार नहीं

हुईं । तो क्या हुआ?

फरवरी 2019 में अधिकांश स्टार्सकी टीम। इस अविश्वसनीय टीम में काम करने से मेरे जीवन में कुछ भी मुझे इतना गर्व नहीं हुआ।

समय, मुझे लगता है, हमारे दुखद भाग्य का ठीक-ठीक दोषी है। मेरा मानना है कि हमारा दृष्टिकोण सही था, लेकिन एआई के क्षेत्र में बहुत सारे अधूरे वादे जमा हुए हैं जिन्होंने अभी तक उनका व्यावहारिक समाधान नहीं खोजा है। चूंकि ये सफलताएं सामने नहीं आई थीं, इसलिए निवेशकों की दिलचस्पी कम हो गई। इससे यह भी मदद नहीं मिली कि पिछले साल के उच्च तकनीक वाले आईपीओ ने प्रौद्योगिकी उद्योग से बहुत अधिक ऊर्जा ले ली, और माल परिवहन में लगभग 18 महीनों तक गिरावट आई है।

मानव रहित वाहन क्षेत्र

मानव रहित परिवहन के क्षेत्र में बहुत अधिक समस्याएं हैं, जो हमें यहां विस्तृत विवरण देने की अनुमति नहीं देता है: प्रोफेसनल गति जिस पर अधिकांश टीमें काम करती हैं, तैनाती में मूर्त मील के पत्थर की कमी, रोबोटासी व्यवसाय मॉडल के गैर-अस्तित्व के बारे में प्रसिद्ध रहस्य, आदि। हालांकि, सबसे बड़ी समस्या यह है कि नियंत्रित मशीन लर्निंग प्रचार को सही नहीं ठहराती है। यह वास्तविक C-3PO-जैसी कृत्रिम बुद्धिमत्ता नहीं है, यह एक परिष्कृत पैटर्न मिलान उपकरण है।

हम 2015 में लौटेंगे, जब सभी ने सोचा था कि उनके बच्चों को कार चलाना नहीं सीखना होगा। नियंत्रित मशीन लर्निंग (एआई के नाम से) बहुत जल्दी विकसित हुई - केवल कुछ वर्षों में, यह बिल्लियों को अधिक या कम स्वीकार्य ड्राइविंग से पहचानने से चली गई। एअर इंडिया मूर के कानून का पालन करने के लिए लग रहा था:

पूर्वानुमान के अनुसार, निकट भविष्य में मानवता के सभी निश्चित रूप से आर्थिक रूप से अक्षम होंगे। हमें एक गारंटीकृत आय की आवश्यकता होगी, जो मशीनों और हमारे बीच उभरती खाई से निपटने में मदद करेगी।

पांच साल बीत चुके हैं, और मानव रहित वाहनों के क्षेत्र में विशेषज्ञ अब स्रोत कोड के लिए अगली प्रतिबद्ध के बाद पूर्ण एआई के निर्माण का वादा नहीं करते हैं। इसके विपरीत, स्थिति अब ऐसी है कि हम कम से कम 10 वर्षों के लिए मानव रहित वाहन बनाने से दूर हो गए हैं।

यह व्यापक रूप से माना जाता है कि एआई के निर्माण का सबसे कठिन हिस्सा परिस्थितियों में इसके व्यवहार का गठन और समायोजन है जो अक्सर होता है, अर्थात। सीमावर्ती स्थितियों में। वास्तव में, आपका मॉडल जितना बेहतर होगा, ऐसी परिस्थितियों के बारे में विश्वसनीय डेटा सेटों को खोजना उतना ही कठिन होगा। इसके अलावा, आपका मॉडल जितना बेहतर होगा, उसे बेहतर बनाने के लिए आवश्यक डेटा की सटीकता उतनी ही अधिक होगी। एआई प्रदर्शन (मूर के नियम) की गुणवत्ता में एक घातीय सुधार को देखने के बजाय, हम एआई सिस्टम में सुधार की लागत में एक घातीय वृद्धि देखते हैं - नियंत्रित मशीन लर्निंग एस-वक्र का पालन करने लगता है।

हम एस-वक्र के कारण के बारे में बात कर रहे हैं कि 5-15 इंजीनियरों के साथ कोमामाई, एक प्रदर्शन का निर्माण करती है जो टेस्ला की सफलताओं से बहुत अलग नहीं है, जिसकी टीम में 100 से अधिक लोग हैं। और इसलिए भी कि हम स्टार्स्की उन तीन कंपनियों में से एक बनने में कामयाब रहे, जिन्होंने सार्वजनिक सड़कों पर मानव रहित वाहनों का परीक्षण किया (केवल 30 इंजीनियरों के प्रयासों के साथ)।

यह स्थिति अभूतपूर्व नहीं है - एस-कर्व्स को अक्सर प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में लागू किया जाता है (मूर के नियम वास्तव में कई एस-वक्र के होते हैं, क्योंकि चिप प्रौद्योगिकियां लगातार एक-दूसरे की जगह लेती हैं, और इस दौड़ में सर्वश्रेष्ठ ग्राफ के समग्र वक्रता को बढ़ाती हैं)। यह समस्या आधुनिक तकनीक की क्षमताओं की तुलना करने की कोशिश कर रही है कि लोग कितनी अच्छी गाड़ी चला सकते हैं। मेरा सुझाव है कि संभव विकल्प हैं: हमने पहले ही मानव स्तर (एल 1) को पार कर लिया है, हम लगभग इसे (एल 2) करने में कामयाब रहे, हम उससे (एल 3) से बहुत दूर हैं।

यदि एल 1 मानव ड्राइविंग का स्तर है, तो मानव रहित वाहनों के क्षेत्र में अग्रणी कंपनियों को बस अपने फैसले की सुरक्षा साबित करनी होगी, और वे उन्हें तैनात कर सकते हैं। मुझे नहीं लगता कि कोई भी इस पर विश्वास करता है, लेकिन यह संभव है। यदि मानव ड्राइविंग का स्तर L2 के आसपास है, तो सभी समस्याओं को हल करने के लिए बड़ी टीमों को 1 से 25 बिलियन डॉलर की आवश्यकता होगी। जब मानवरहित वाहन बाजार में बड़े निवेशक कहते हैं कि यह उद्योग केवल बड़ी कंपनियों के लिए उपयुक्त है, तो वे इस विशेष दर पर आवाज दे रहे हैं। और वे इसे करते हैं। यदि मानव समकक्ष का स्तर L3 पर है, तो शायद ही कोई मौजूदा तकनीक इस छलांग को लगाएगी। जब भी कोई कहता है कि मानवरहित वाहनों के निर्माण से पहले 10 साल बचे हैं, ये लगभग निश्चित रूप से सही विचार हैं।कई स्टार्टअप अपने उत्पाद को जारी किए बिना 10 साल तक जीवित नहीं रह सकते हैं। इन सभी का मतलब है कि लगभग कोई भी आधुनिक टीम कभी भी निर्णय लेने वाली एआई सिस्टम को जारी नहीं करेगी।

कई स्टार्टअप अपने उत्पाद को जारी किए बिना 10 साल तक जीवित नहीं रह सकते हैं।

हम क्यों नहीं बचे

एक व्यक्ति जो उद्यम पूंजी निवेश को आकर्षित करने की गतिशीलता से परिचित नहीं है, उसके लिए उपरोक्त सभी स्टार्सकी निवेश के लिए एक उत्कृष्ट अवसर हो सकता है। हमें एक अच्छा व्यवसाय बनाने के लिए "वास्तविक एआई" बनाने की ज़रूरत नहीं थी (हमने सोचा कि इसकी लागत ~ 600 $ / कार / वर्ष हो सकती है), इसलिए हमें उम्मीद थी कि हम धन जुटा सकते हैं, इस तथ्य के बावजूद कि ऊपर और अधिक होता जा रहा है स्पष्ट। दुर्भाग्य से, जब निवेशक किसी भी क्षेत्र में शांत होते हैं, तो वे पूरे बाजार में ठंडा हो जाते हैं। हमने यह भी देखा कि निवेशक वास्तव में ऑपरेटर के व्यवसाय मॉडल को पसंद नहीं करते थे, और यह कि हमारे भारी सुरक्षा निवेश को निवेशकों को हस्तांतरित नहीं किया गया था।

ट्रक ड्राइवरों उदास

यदि टेलीपरेटर मानवरहित परिवहन की समस्या का आधा हल करता है, तो दूसरी छमाही ऑपरेटर द्वारा हल की जाती है। वाहक एक तैनाती स्थान चुन सकता है, जो काम करने के तरीकों के बारे में निर्णय लेगा। आपके सिस्टम को केवल चयनित मार्गों पर और चयनित स्थितियों में सुरक्षित होना चाहिए (यानी, सबसे आसान मार्गों पर मज़बूती से काम करें, और खराब परिस्थितियों में - रुकें और प्रतीक्षा करें)।

माल बाजार सहभागियों की बारीकियां भी ऑपरेटर बनने के निर्णय को प्रभावित करती हैं। फ्रेट कंपनियां बहुत तकनीकी ग्राहक नहीं हैं (देखें कि वे क्या उपयोग करते हैं), और उनमें से कोई भी उच्च सुरक्षा आवश्यकताओं के साथ सड़क रोबोट की खरीद को नहीं समझता है। भले ही स्टार्स ने मानव रहित तकनीक में सुधार किया हो और सुरक्षा के मामले में अच्छा काम किया हो, सही लाभ कमाने के लिए पर्याप्त सिस्टम को तैनात करने में कई साल लग गए होंगे।

आपूर्तिकर्ता ने एक बार मुझसे कहा था, "आप हमेशा समझ सकते हैं कि कंपनी मानवरहित प्रौद्योगिकियों को कितनी गंभीरता से लेती है, कितनी गंभीरता से वे दूरदर्शी लेते हैं"। फिर भी, हमने टेलिप्रेटर के उपयोग के आधार पर हमारे दृष्टिकोण के लिए उद्योग और निवेशकों का अविश्वसनीय प्रतिरोध पाया।

इस तथ्य के बावजूद कि माल वाहक रोबोटों की बढ़ती सुरक्षा आवश्यकताओं के साथ कुछ भी नहीं समझते हैं, वे समझते हैं कि माल परिवहन क्षमता कैसे खरीदी जाए। प्रत्येक बड़ी शिपिंग कंपनी निम्नानुसार काम करती है: उनके दलाल छोटी परिवहन कंपनियों और ऑपरेटर मालिकों से क्षमता खरीदते हैं, जिनमें से कई वे बहुत करीब नहीं होने देते हैं, क्योंकि वे नहीं जानते हैं कि आप अपनी रिपोर्ट से सुरक्षा संकेतकों पर कितना भरोसा कर सकते हैं। स्टार्स्की में, हमें 25 से अधिक दलाल और वाहक मिले जो मानव रहित ट्रकों पर कार्गो जहाज करने के लिए तैयार हैं। यद्यपि यह एक कम लाभ मार्जिन (90% लाभ मार्जिन के साथ पारंपरिक सॉफ्टवेयर बाजार की तुलना में) के साथ एक व्यवसाय है, हमने समय पर 50% मार्जिन प्राप्त करने में सक्षम होने की उम्मीद की।

मुझे यह महसूस करने में बहुत अधिक समय लगा कि उद्यम निवेशक 1 बिलियन का निवेश करना पसंद करेंगे और 90% मार्जिन प्राप्त करना चाहते हैं, बजाय 50% मार्जिन के साथ $ 5 बिलियन का निवेश करना - भले ही पूंजी की आवश्यकताएं और वृद्धि समान हो।

और वृद्धि समान होगी। मानव रहित वाहनों को तैनात करने में सबसे बड़ी बाधा बिक्री नहीं, बल्कि सुरक्षा है।

कोई भी सुरक्षा में निवेश करना पसंद नहीं करता है, सभी को कार्यक्षमता पसंद है

जनवरी 2019 में, हम रणनीतिक सत्र के लिए सम्मेलन कक्ष में सुरक्षा विभाग के प्रमुख और जनसंपर्क विभाग के प्रमुख के साथ मिले। सवाल यह था कि सुरक्षा को आकर्षक कैसे बनाया जाए ताकि यह पूरी तरह से सुनिश्चित हो सके। एक महीने पहले, हमने सार्वजनिक रूप से वीएसएसए, एक श्वेत पत्र जारी किया था जो सुरक्षा के लिए हमारे दृष्टिकोण का विवरण देता है। हमने इसे सबसे समझदार पत्रकार को दिया, लेकिन इसे विस्तार से कवर करने के बजाय, मीडिया ने मुख्य रूप से टेलीपरेशन के बारे में लिखा। हमने बैठक को एक घबराहट की स्थिति में छोड़ दिया - हम यह पता नहीं लगा सके कि सुरक्षा इंजीनियरिंग को कैसे आकर्षक बनाया जाए कि वह इसके बारे में लिखना शुरू कर सके।

और हम कभी भी समाधान के साथ नहीं आए।

विडंबना यह है कि हमने जनवरी 2020 तक 10 v2 ट्रकों के बेड़े को लॉन्च करने की योजना बनाई है। इन प्रणालियों को डिजाइन किया गया था ताकि हम पूरे बेड़े की सुरक्षा प्रदर्शित कर सकें, जो जून 2020 तक मानव रहित सेवाओं के नियमित संचालन को सुनिश्चित करेगा।

समस्या यह है कि लोग उन चीजों से उत्साहित हो जाते हैं जो शायद ही कभी होती हैं। एक उदाहरण स्टार्स्की का मानव रहित वाहन सड़क परीक्षण है। यहां तक कि जब यह नकारात्मक है, तो 100 से अधिक लोग जो हर दिन कार दुर्घटनाओं में मर जाते हैं, एक विमान दुर्घटना की रिपोर्ट करते हैं। परिभाषा द्वारा सुरक्षा पर काम एक ऐसी प्रणाली का निर्माण है जो बिना किसी अपवाद के काम करता है।

सेफ्टी इंजीनियरिंग आपके उत्पाद को अच्छी तरह से प्रलेखित करने की प्रक्रिया है, जो आपको ठीक-ठीक ऐसी स्थितियों को जानने की अनुमति देगा, जिसके तहत यह विफल हो जाएगा, साथ ही इन विफलताओं की गंभीरता का आकलन करने और इन स्थितियों की घटना की आवृत्ति को मापने में सक्षम होगा। यह सब आपको इस संभावना को समझने की अनुमति देगा कि आपका उत्पाद लोगों को नुकसान पहुंचाएगा, आप किस नुकसान को स्वीकार्य मानते हैं।

यह बहुत कठिन है। यह इतना जटिल है कि सितंबर 2017 से जून 2019 में हमारी मानव रहित यात्रा तक, हमने बस यही किया। हमने अपने सिस्टम को प्रलेखित किया, एक सुरक्षित बैकअप सिस्टम बनाया, और फिर विफलता के लिए हमारे सिस्टम का बार-बार परीक्षण किया, इन विफलताओं को दोहराया और दोहराया।

समस्या यह है कि यह सब काम अदृश्य है। निवेशकों को उम्मीद है कि संस्थापकों ने उनसे झूठ बोला - वे कैसे मान सकते हैं कि जिस मानव रहित रन को हमने वास्तव में केवल 1 से 1 मिलियन में मौत का मौका दिया था? अगर उन्हें पता नहीं है कि मानव रहित रन बनाना कितना मुश्किल है, तो वे कैसे जान सकते हैं कि अगले हफ्ते कोई और ऐसा नहीं कर पाएगा?

दूसरी ओर, हमारे प्रतियोगियों ने अतिरिक्त AI क्षमताओं को बनाने में अपने इंजीनियरिंग प्रयासों का निवेश किया है। एक उदाहरण निर्णय लेने की प्रणाली है जो कभी-कभी गलियों को बदल सकती है, या उपरोक्त सड़कों पर ड्राइव कर सकती है (बशर्ते कि उनके पास पर्याप्त मानचित्र डेटा हो)। यह वास्तव में शांत, उन्नत तकनीक है।

निवेशक प्रभावित हुए। इससे कोई फर्क नहीं पड़ता था कि सांख्यिकीय विश्वसनीयता के लिए "कभी-कभी काम करने" से संक्रमण को 10-1000 गुना अधिक काम की आवश्यकता होती है।

तो अगला क्या?

12 नवंबर, 2019 के आसपास, श्रृंखला बी ध्वस्त हो गई, हमारी $ 20 मिलियन की परियोजना। हमने 15 तारीख को अधिकांश टीम को अवैतनिक अवकाश पर भेजा (शायद मेरे जीवन का सबसे बुरा दिन), और फिर हमने कंपनी को बेचना शुरू किया और यह सुनिश्चित किया कि टीम का एक भी सदस्य आश्रय (या नए के लिए वीजा या स्वास्थ्य देखभाल) के बिना नहीं रहेगा। भविष्य के माता-पिता)।

जनवरी के अंत तक, हम कई असुरक्षित श्रमिकों को रोजगार देने में सक्षम थे, और अब मैं कंपनी की संपत्ति बेच रहा हूं (मानव रहित वाहनों के संचालन के लिए आवश्यक कई पेटेंट सहित)। डूबते जहाज के कप्तान के रूप में, मैंने अधिकतर क्रू को लाइफबोट पर रखा और अब देखिए कि बर्फीले पानी मेरे पैरों के पास कैसे आ रहे हैं, जबकि मैं सोचने लगता हूं कि आगे क्या करना है।

मेरे दृष्टिकोण से, मानव ड्राइविंग के स्तर की सबसे संभावित रेखा L3 है, जिसका अर्थ है कि किसी को भी सुरक्षित एआई निर्णय लेने वाली प्रणालियों के निर्माण पर व्यवसाय का निर्माण नहीं करना चाहिए। वर्तमान कंपनियां अगले दो वर्षों में गति खोना जारी रखेंगी, इसके बाद कई वर्षों के साथ लगभग कोई निवेश नहीं होगा, और (उम्मीद है) राजमार्ग पर मानव रहित वाहनों का एक और परीक्षण 5 साल तक चलेगा।

मैं एक गलती करना चाहूंगा। एक उम्र बढ़ने वाला कार्यबल जो निश्चित रूप से अगले 5-10 वर्षों में आर्थिक विकास को सीमित करना शुरू करेगा; 4,000 लोग जो कार दुर्घटनाओं में प्रतिवर्ष मरते हैं, एक अनावश्यक बलिदान लगता है। अगर हमने स्टार्स्की में कुछ दिखाया है, तो यह कुछ ऐसा है जिसे प्राप्त किया जा सकता है यदि हम ईमानदारी से कुछ मामलों में एक व्यक्ति के पहिए पर होने की आवश्यकता को समाप्त करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं। लेकिन आपको किसी ऐसे व्यक्ति की आवश्यकता होगी जो इस विचार को जीवन में ला सके।

अलविदा
स्टीफन।

[पूर्वानुमान] क्या सभी मानवरहित ट्रकों का अंत होगा या केवल स्टार्की रोबोटिक्स?

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