Il Prof. Amnon Shashua, CEO di Mobileye, la divisione Intel dedicata allo sviluppo di soluzioni per le auto a guida autonoma, ha pubblicato in un lungo post un'analisi sull'incidente mortale accaduto recentemente ad un'auto a guida autonoma della flotta Uber.
Al di là delle spiegazioni tecniche, ciò che è interessante nella posizione di Shashua è che c'è soprattutto un problema di percezione da parte dei media e dei comuni guidatori sulle reali difficoltà tecniche di realizzare un'auto a guida autonoma assolutamente sicura. Difficoltà note agli addetti ai lavori ma assolutamente sottovalutate dalla gente comune.
La prima, è mettere a punto un sistema efficace di riconoscimento degli oggetti. Secondo Shashua c'è un eccesso di fiducia nelle capacità di intelligenze artificiali, reti neurali e deep learning. Il problema infatti non è raccogliere i dati attraverso i sensori, ma analizzarli efficacemente producendo un feedback significativo, come confermato anche dalle parole di Marta Thoma Hall, presidente di Velodyne, l'azienda che produce il LIDAR utilizzato da Uber: "Certamente il nostro LIDAR è in grado di identificare la donna e la sua bicicletta mentre attraversano la strada, ma non è il nostro LIDAR a prendere la decisione di frenare o sterzare".
Per dimostrarlo ha applicato il proprio software di analisi ADAS al filmato pubblicato dalla Polizia: nonostante le condizioni non ottimali legate ovviamente all'analizzare il video di un altro video attraverso uno schermo, il software è riuscito a individuare l'ostacolo da evitare un secondo prima dell'impatto.
Rilevare le criticità è dunque tutto fuorché semplice e le difficoltà di analizzare i dati raccolti su strada percorrendo milioni di chilometri non possono essere aggirate: per Shashua dunque l'esperienza conta, soprattutto quando si tratta di affrontare potenziali pericoli. È necessario avere il tempo di raccogliere e analizzare un quantitativo enorme di dati prima di riuscire a mettere a punto un software di analisi che sia davvero affidabile.
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Una considerazione ancora più interessante poi è quella fatta da Shashua sulla ridondanza degli apparati: "Una vera ridondanza del sistema di percezione deve poter contare su fonti d'informazione indipendenti: fotocamera, radar e LIDAR. Fonderne insieme i dati è vantaggioso per il comfort di guida, ma è un male per la sicurezza". In pratica secondo Shashua i dati raccolti in modo diverso dai vari sensori devono essere considerati complementari, raccolti e analizzati indipendentemente e poi incrociati per ottenere valutazioni dei pericoli più affidabili.
Mobileye infine ha cercato di realizzare un software in grado di attuare un processo decisionale conforme al buon senso del giudizio umano, strutturando nozioni di senso comune come "situazione pericolosa" e "risposta corretta" attraverso formalizzazioni matematiche.
Insomma, la strada verso le auto a guida autonoma davvero affidabili in tutte le situazioni potrebbe richiedere ancora alcuni anni di sviluppo, ma non è un obiettivo impossibile da raggiungere applicando le giuste tecnologie. Incidenti come quelli accaduti a Tesla e Uber fanno parte del percorso di sperimentazione e, benché gravi e tragici vista la perdita di vite umane, non devono far perdere la fiducia nello sviluppo tecnologico.
Proprio nelle scorse ore un'altra auto a guida autonoma della flotta Uber, questa volta una Toyota Camry, ha avuto un incidente buffo, imboccando una strada pedonale e restando bloccata su una rampa di scale. L'errore non è dovuto questa volta all'errata risposta dei sistemi di guida autonoma: al volante infatti in quel momento c'era un'autista, che a quanto pare ha interpretato male le indicazioni del GPS, nonostante il contesto stradale fornisse diversi indizi sul fatto che non fosse quella la svolta giusta. E gli esseri umani, a differenza dei sistemi di un'auto a guida autonoma, non possono essere migliorati nel tempo.