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Quali saranno gli effetti più importanti della introduzione delle automobili a guida autonoma?

Sicurezza.

Nel 2015 in Italia si sono verificati 174.539 incidenti stradali. Si sono avuti 246.920 feriti di cui oltre 17.000 gravi. I morti sono stati 3.428, certamente ancora moltissimi, ma si è registrato un notevole progresso rispetto ai 7.096 del 2001. Nella UE a 28 si sono avuti, nello stesso anno, 25.720 morti (nel 2010 erano stati 31.595). Nel 94,4% dei casi la causa dell’incidente, in Italia, è da attribuire a “comportamento scorretto del conducente e del pedone”. Mancate precedenze, mancato rispetto dei semafori, velocità elevata e mancato rispetto della distanza di sicurezza sommate rappresentano circa il 50% delle cause di incidenti.



Negli Stati Uniti i numeri sono altrettanto terrificanti. Nel 2011, oltre 32.000 morti, più di 2 milioni di feriti e più di 5,3 milioni di incidenti. La causa è attribuibile in oltre il 90% dei casi all’uomo. Nel 39% dei casi mortali, almeno uno dei conducenti coinvolti aveva fatto uso di alcool.
 
A livello mondiale, si stima che oltre un milione di persone muore in incidenti stradali ogni anno.

L’effetto sulla sicurezza non potrà che essere fortissimo. Si stima che l’adozione di un sistema di frenata automatica accoppiata ad un identificatore di ostacoli, cioè a un sistema anti-collisione, un sistema che impedisca il cambio di corsia in caso di pericolo imminente, ad un sistema che consenta la vista laterale e a luci adattative, può, da solo, ridurre del trenta per cento il numero degli incidenti mortali. E, più che proporzionalmente, quello dei feriti. Si noti che il rapporto fra morti e feriti gravi, in Italia, era di 1 a 5,3 nel 2015.

Ad oggi, sono stati autorizzati un numero ridotto di tests in ambienti reali di automobili a guida autonoma (GA). I prototipi di Google hanno percorso complessivamente più di un milione e mezzo di miglia. In questi anni, si sono avuti solo due incidenti mortali.

Come ogni nuova tecnologia, la GA, prima di diventare sicura, richiederà un pedaggio, da pagare con incidenti, morti e feriti. Ma visti i numeri riportati sopra, credo non ci siano dubbi che l’obbiettivo finale ripagherà ampiamente il costo sociale e umano della fase di sviluppo e consolidamento.
 
La reazione dell’opinione pubblica di fronte a incidenti o malfunzionamenti sarà determinante per l’adozione o meno su larga scala della GA. Finora si sono verificati due incidenti mortali in sede di sperimentazione: e la pubblica opinione, cioè i media, hanno reagito tanto istericamente da costringere una delle aziende coinvolte a sospendere i test. Senza i quali non si potrà mai arrivare a mettere sul mercato un prodotto accettabile.
 
I media ricopriranno un ruolo essenziale: dovranno mettere sempre a confronto il costo immediato in vite umane della sperimentazione con i benefici attesi di aumento della sicurezza complessiva e la riduzione, macroscopica, di incidenti, e di conseguenza del numero di vittime e dei feriti. Una informazione puntuale, serena e bilanciata sarà fondamentale per salvare milioni di vite umane.
 
Effetti sulla mobilità, sulla congestione, sull’energia consumata e sull’uso del terreno.

Per coloro che non guidano o non possono guidare (ad esempio, disabili, ciechi, malati) l’automobile a GA rappresenta l’indipendenza, la riduzione dell’isolamento sociale, l’accesso a servizi essenziali. E’ vero che in parte oggi sono disponibili servizi ad hoc, ma ad un costo elevato (implicano comunque la presenza di un conducente) e con poca flessibilità.
 
L’effetto complessivo sulla congestione e il numero di km percorsi all’anno è incerto. Da un lato, i sistemi di GA ridurranno la congestione (uno studio dimostra che il numero di veicoli che possono transitare sulla stessa strada raddoppia o perfino triplica). Ma non dovendo impegnarsi nella guida, si potrebbe essere tentati di vivere più lontano dai punti di lavoro e divertimento, il che porterebbe ad un aumento dei km totali percorsi e ad un aumento della congestione complessiva.

Lo stesso discorso vale per l’energia consumata, e il relativo inquinamento: potrà aumentare o diminuire. Le automobili si sono progressivamente rese più pesanti nel corso degli anni a causa dell’adozione di criteri di sicurezza passiva. Aumentando la sicurezza attiva, potranno essere rese più leggere, consumando di meno. Ma non essendo necessario guidarle, in linea di principio nulla impedisce di trasformarle in cucine, cinema, case ambulanti. Il che porterebbe ad un aumento dei pesi e delle dimensioni, e dunque dei consumi, e delle congestioni.



Di certo il costo della congestione diminuirà, potendosi usare il tempo risparmiato per la guida per altre attività, ad esempio lavoro o studio.
 
Se l’effetto della GA sarà analogo a quello che si ebbe con l’introduzione dell’automobile tradizionale, è possibile che si scelga uno stile di vita tale da aumentare in media la dispersione delle persone nelle aree extra-urbane vicine alle grandi metropoli, e dunque ad un maggior uso del terreno.
 
Nelle aree urbane si avrà probabilmente un effetto opposto. Certamente nei business districts si potranno eliminare un gran numero di parcheggi (che occupano fino al 31% delle aree edificate) ricollocandoli a distanza. L’idea è che l’automobile a GA potrà scaricare i passeggeri e proseguire nel viaggio o dirigersi verso parcheggi collocati lontani dalle aree più congestionate. La condivisione dello stesso mezzo porterà una frazione della popolazione a non acquistare più l’automobile ma i servizi di trasporto automatizzati e senza conducente che saranno resi possibili dalla GA.
 
Nei paesi in via di sviluppo la GA potrebbe indirizzare diversamente la struttura urbana e suburbana, non ancora completamente centrata, per certi aspetti, sugli aspetti strutturali che sono correlati con la guida di automobili convenzionali (strade, semafori, parcheggi, ecc).
 
Costi sociali e benefici economici.


L’introduzione della GA porterà senza dubbio alla perdita di molti posti di lavoro, alcuni molto ben pagati. Certamente tutti quelli che ricavano direttamente uno stipendio dalla guida di un mezzo di trasporto (taxi, bus, camion) perderanno nel giro di un paio di decenni il proprio lavoro. Sono a rischio anche altri lavori connessi al mondo dei trasporti: assicuratori, medici, avvocati, centri di fisioterapia e riabilitazione, ecc.
 
Come sempre, nasceranno nuove professioni, nuove aziende, nuovi servizi, legati alla nuova tecnologia. Potrà esserci anche un beneficio per quelle aziende tradizionali che provvedono infrastrutture e servizi legati ad una eventuale maggior consumo del territorio (nuove case, nuove strade, nuove scuole, ecc). Il bilancio complessivo, in termini di numero di lavoratori impiegati e di retribuzioni collegate, è molto difficile da stimare. Si aprono nuovi, ampli spazi per la politica.
 
Si avranno anche ripercussioni nel settore finanziario: molte società di assicurazioni investono i propri guadagni in bonds statali o municipali. L’eliminazione di parcheggi e la riduzione delle multe porterà a minori introiti per i comuni. Allo stesso modo, il trasporto pubblico locale risentirà della introduzione della GA in modo negativo.

Ai benefici, sociali ed economici, legati alla riduzione drastica degli incidenti, si somma il beneficio netto di poter utilizzare il tempo risparmiato alla guida per altri scopi, in primis per lavorare.

E se il risultato complessivo sarà una perdita netta di posti di lavoro e di ore lavorate, si aprono spazi insperati o per una politica che nel tempo porti a una riduzione delle ore lavorate per tutti o alla messa in campo di misure volte a ridurre o azzerare i costi sociali: un nuovo e più intelligenti welfare.
 
Il nuovo quadro legale.

Oggi, il proprietario del veicolo risponde, anche legalmente, del suo uso. Se coinvolto in un incidente, che sia lui oppure no alla guida del veicolo, deve fare fronte alle conseguenze di carattere civile. Mentre nel caso di responsabilità penale, è ancora il conducente il responsabile. Il principio è piuttosto chiaro: chi è alla guida deve adoperarsi per evitare incidenti. Se non riesce, ne assume la responsabilità.

Ma cosa accade nel caso di un veicolo a GA? E’ ovvio che si rende necessaria una nuova regolamentazione. Un incidente causato da un malfunzionamento dell’hardware o del software del veicolo evidentemente non può (se non in determinate circostanze particolari) corresponsabilizzare l’eventuale proprietario del veicolo.

Analogamente, se l’incidente avesse come con-causa un guasto esterno al veicolo a GA, ad esempio, quello di un semaforo o di un eventuale sistema cui il veicolo è collegato. Ne discende che, in caso di incidente (lieve o grave che sia) determinare la responsabilità significa portare a compimento indagini complicate, simili a quelle che si fanno attualmente in caso di incidenti aerei o ferroviari. Forse è cinico notarlo, ma in prospettiva ci saranno molti nuovi posti di lavoro e di guadagno legati a questi aspetti. Non solo nel campo dell’indagine pura, che è squisitamente tecnico, ma anche in quello del contenzioso e in quello assicurativo.

Tecnology safety.

Uno dei fattori tecnologici cruciali che permetterà l’introduzione su larga scala dei veicoli a GA è quello della messa a punto dei “sensori”. Cioè quei componenti che sono preposti alla trasformazione di dati relativi all’ambiente in cui si muove il veicolo in dati che possono essere elaborati dal computer. Un esempio di sensore, peraltro estremamente critico per la messa a punto di un sistema di GA, è il cosiddetto LiDAR (Light Detection and Ranging o Laser Imaging Detection and Ranging).

Il LiDAR è un dispositivo utilizzato per ricostruire al computer la forma e il contorno del terreno e dell’ambiente. Utilizza a tal fine un complesso radar laser, cioè un radar che emette fasci laser (fino a 64), ne riceve i fasci riflessi, e, tramite la misura del tempo intercorso tra emissione e ricezione, determina la distanza dal punto di emissione del fascio dal punto che lo riflette. Inoltre, è in grado, elaborando i fasci riflessi, di formare una immagine, bi o tri-dimensionale, degli oggetti e identificarne la forma. Perciò di determinare se un oggetto è un pedone, una pianta, un cane, un edificio o un’altra automobile.

Dalla affidabilità dei sensori dipenderà una gran parte della sicurezza del veicolo a GA (per affidabilità si intende la probabilità che un determinato apparato funzioni correttamente in un determinato istante di tempo).

Il costo di tali dispositivi sarà a sua volta un altro elemento chiave per l’introduzione dei veicoli a GA. Per fare un esempio, i primi esemplari di LiDAR costavano 75.000 $USA (2008). Oggi, dieci anni dopo, si è scesi a circa 5.000 (quindici volte meno). La produzione di massa (intorno al 2025) ha come un obiettivo un costo unitario di 3-400 $USA (duecento cinquanta volte meno).
 


Dal punto di vista dell’hardware i veicoli a GA si stanno evolvendo secondo i criteri di sicurezza dell’industria aerospaziale e nucleare: introducendo ridondanze di componenti e sistemi, duplicandoli o perfino triplicandoli.

E introducendo strettissime e abbondantissime capacità di auto-diagnosi, cioè la capacità di rilevamento automatico dei propri guasti o situazioni di funzionamento fuori dai limiti. La registrazione della diagnostica permetterà a sua volta la verifica dei criteri di sicurezza adottati e la conseguente, qualora necessaria, modifica.
 
E’ per questa ragione, oltre che per gli aspetti legali accennati sopra, che tutti i veicoli a GA saranno muniti della cosiddetta “scatola nera”.
 
Se e quando i veicoli a GA dovranno mettersi in collegamento con altri veicoli a GA oppure con sistemi a terra, lo stesso discorso di elevatissima affidabilità e costo “ragionevole” dovrà essere esteso ai sistemi di interconnessione veicolo – veicolo e veicolo – terra.
 
Cyber Security.

Non occorre sottolineare l’importanza dei livelli di sicurezza cui il software dei veicoli a GA dovrà garantire: è sufficiente pensare alle conseguenze che potrebbe avere l’hackeraggio del software di migliaia di veicoli. Oppure alle conseguenze di un bug che provochi malfunzionamenti sistematici ma difficoltosi da rilevare.
 
Il ruolo della politica.

Da quanto detto finora discende ovviamente che la politica avrà a disposizioni un grande numero di opportunità per modellare sia l’introduzione della GA, che il suo impatto sulla vita dei cittadini.
 
Molti sono gli aspetti importanti. Come e a quale livello regolare l’uso dei veicoli a GA? Chi e come si dovranno testare i criteri di sicurezza? Quale dovrà essere la tempistica di introduzione della GA? Quale il quadro legale? Come ripartire i benefici e contrastare i costi legati all’adozione su larga scala della GA?
 
Segue.

pubblicato anche su www.mariogiardini.com

 
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Davvero? Non ti piacerebbe entrare come commentatore ai racconti di questo mese? Sempre che tu possa, s'intende.


Sì, ho l'intenzione di farlo. Spero fra lunedì e martedì.

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La ricerca sull’AI è stata potentemente stimolata di diversi fattori. L’economia digitale dei nostri giorni fornisce e richiede per il suo funzionamento la capacità di raccogliere e manipolare grandissime quantità di dati in tempo reale. La domanda crescente per servizi legati alla “speech recognition”, cioè al riconoscimento vocale e ai servizi legati alla mobilità (geolocalizzazione, navigazione, geomarketing, ecc); la disponibilità crescente di risorse di processamento in cloud, e l’invenzione delle reti neurali artificiali hanno permesso la maturazione di ciò che viene definito “machine learning”, o, più spesso, “deep learning”: vale a dire la capacità di migliorare gli algoritmi di processamento delle informazioni, cioè la capacità di “addestrare” le macchine.
A quanto sopra, si sono aggiunti significativi miglioramenti dell’hardware per operazioni basiche quali la “percezione” ed il riconoscimento degli oggetti.


 
Un articolo è troppo breve per illustrare i settori della ricerca base sull’AI e le sinergie che sorgono dall’interazione fra gli stessi. Ad esempio, uno dei settori più avanzati dell’AI è la “computer vision”: per la prima volta, i computers sono in grado di eseguire compiti legati alla vista meglio degli umani (si pensi alla capacità di “vedere” al buio o quella posteriore, che gli umani non hanno). Ciò è stato possibile solo con il “deep learning”.
 
La robotica non può fare a meno della “computer vision”, se vuole fornire ai suoi robots la capacità di interagire con l’ambiente. E non potrà fare a meno dei cosiddetti “collaborative systems”, cioè modelli e algoritmi che tendono allo sviluppo di sistemi autonomi capaci di collaborare con altri sistemi e con gli umani.
 
A sua volta la “croudsourcing and human computation”, cioè l’insieme dei metodi tesi a fornire ai sistemi autonomi la capacità di automaticamente generare chiamate agli umani per risolvere problemi che le macchine non possono risolvere sarà evidentemente indispensabile in ogni sistema autonomo, dove con “autonomo” si definisce la capacità di prendere decisioni e agire senza l’intervento umano.
 
Non sarà meno cruciale il segmento denominato “algorithmic game theory and computational social choice”, che si occupa di come certo tipo di macchine autonome possono combattere eventuali intenti criminali perpetrati da altre macchine autonome che agiscono in nome e per conto di privati o aziende o enti pubblici, ad esempio nel settore finanziario.
 
Il che punta nella direzione di affidare alle macchine compiti di polizia investigativa. Che, per essere efficace, dovrà in molti, se non in tutti i casi, essere preventiva.
 
Questa è solo una breve introduzione ad un numero limitato di settori di ricerca dell’AI. Tutti affascinanti, tutti profondamente legati alla nostra cultura, tutti potenzialmente in grado di apportare grandissimi benefici, o, se mal usati, altrettanto grandissimi danni all’umanità.


 
Il trasporto è probabilmente il primo settore col quale la gran parte della popolazione mondiale viene già (e verrà ancor di più in futuro) a contatto con un sistema di Intelligenza Artificiale al quale è affidato un compito cruciale: la guida completamente autonoma, cioè senza l’intervento umano, del mezzo utilizzato per spostarsi.
 
Di esempi di sistemi autonomi, su scala relativamente ridotta, ce ne sono già. La metropolitana di Torino è driverless: non ha conducenti. Tutti gli aerei commerciali costruiti negli ultimi vent’anni sono perfettamente in grado di decollare, salire, navigare, scendere, ed atterrare, senza il minimo intervento umano, che non sia quello della pianificazione del volo (punto di partenza, destinazione, rotta, ecc) e l’esecuzione di attività complementari (rifornimento, servizio al passeggero, ecc). Di fatto, in condizioni normali, il pilota assume il comando per meno del 5% del tempo di volo. Il resto lo fa l’AI. Negli USA è in fase di prova un sistema che ha lo scopo di sostituire il Controllo del Traffico Aereo attuale con un sistema automatico che farà a meno del personale umano in tutte le fasi del volo.
 
Ogni mezzo attualmente utilizzato per il trasporto, di merci e di passeggeri, è assoggettabile a una completa automazione. L’aggettivo va inteso nel senso di escludere l’intervento umano in ogni circostanza.
 
Tuttavia, i livelli di automazione, cioè di funzioni, che sono rese disponibili dal sistema di IA, possono però essere molti e diversi, e, con ogni probabilità, saranno disponibili in tempi diversi.
 
Ad esempio: avrò sicuramente a disposizione un’automobile a guida autonoma che, però, nella sua prima versione, cioè la Release 1.0, non è ancora in grado di fare previsioni sul traffico e dunque di prendere decisioni in merito al percorso ottimale da fare fino alla destinazione che le ho ordinato.
 
Ciò perché le previsioni necessitano di dati che devono provenire da terra e dalle altre automobili.
 


Dati che possono essere ottenuti solo prevedendo l’interconnessione delle automobili fra di loro e con i sistemi di assistenza a terra, che potranno essere disponibili, e certamente lo saranno, ma solo posteriormente all’entrata sul mercato dell’automobile driverless.
 
L’automobile ha cambiato drasticamente lo stile di vita dell’umanità.
 
L’automobile a guida autonoma sarà a sua volta all’origine di una rivoluzione che inciderà sul paesaggio urbano, sul nostro luogo di lavoro, sul posto dove decideremo di vivere, sull’utilizzo del territorio, e su come spenderemo il tempo aggiuntivo di cui disporremo, non dovendoci più preoccupare di guidare il mezzo con il quale si spostiamo.
 
Il tempo medio speso alla guida è di circa 50 minuti/giorno negli Stati Uniti: cosa ne faremo? Nelle grandi città, circa il 31% dello spazio nei business districts è utilizzato per parcheggi. Una automobile a guida autonoma può scaricare il suo passeggero e poi allontanarsi verso un parcheggio distante. Come si utilizzerà questo spazio aggiuntivo?
 
Livelli di automazione. La National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) e la SAE, la Society of Automotive Engineers hanno pubblicato una classificazione dei livelli di automazione. Cinque nel caso dell’NHTSA (level 0 to level 4). Sei nel caso della SAE (level 0 to level 5). La classificazione si basa sulla misura dell’intervento sulla guida chiesti al conducente, piuttosto che sulle caratteristiche tecniche specifiche del veicolo. Per dirla in parole semplici: il livello più basso è quello in cui il conducente fa tutto: accelera, frena, cambia direzione, individua ostacoli e pericoli, ecc. Il più alto, è quello in cui il conducente fa niente ed il sistema AI tutto.
 
Nella classificazione SAE (edita nel 2014) il Livello 0 tiene conto del fatto che le automobili attuali dispongono già di “sistemi automatici” a bordo. Un esempio è l’ABS, il sistema di antibloccaggio che, intervenendo in fase di frenatura del veicolo, impedisce alle ruote di bloccarsi, evitando che il veicolo “scivoli” sulla strada. Ciò consente al veicolo di mantenere la sua traiettoria, di non sbandare, uscire di strada, o invadere altre corsie. Sono interventi “temporanei” di presa di controllo di una specifica funzione.
 
Il Livello 1 è il cosiddetto “hands on”, cioè mani sul volante: il conducente e uno dei sistemi automatici hanno insieme il controllo. Ad esempio, il conducente guida e l’ACC (Adaptive Cruise Control) mantiene la velocità. Al conducente si richiede di essere pronto a riprendere il controllo manuale in qualsiasi momento.
 
Il Livello 2 è definito “hands off”, cioè mani non sul volante. E’ un modo di dire. Il veicolo accelera, frena, e sterza da solo. Ma il conducente deve prestare attenzione: diventa, in pratica, il controllore del funzionamento del sistema di guida autonoma. Deve, come nel caso del livello 1, essere pronto a riprendere il controllo in qualsiasi momento. Qualche realizzazione di questo livello di AI richiede che il conducente mantenga, come prova del suo stato vigile, le mani sul volante. Altrimenti, si disconnette.
 
Il Livello 3 è denominato “eyes off”: il conducente non è più richiesto di vigilare sul sistema di guida autonoma. Se vuole, può guardarsi un film o la partita. Tuttavia, su allarme, deve essere in grado di riprendere il controllo. In pratica, non può dormire, e non può disinteressarsi completamente di ciò che avviene intorno e dentro il suo veicolo.
 
Il Livello 4 è quello detto “mind off”: in pratica, si può dormire o abbandonare il sedile del guidatore. Solo in determinate circostanze il sistema lo richiama a vigilare, ad esempio quando il veicolo si trova in coda oppure in condizioni meteo limite. Se il guidatore non riprende il controllo entro un determinato periodo di tempo, il veicolo a guida autonoma deve essere in grado di fermarsi e parcheggiarsi da solo in luogo sicuro.
 
Il Livello 5 è intuitivo: sarà quello in cui nessun intervento umano sarà richiesto in nessuna circostanza.
 

Quali saranno gli effetti più importanti della introduzione delle automobili a guida autonoma?

segue

pubblicato anche su www.mariogiardini.com

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Ho letto. E devo dire che il contesto mi sembrava più che adatto.  :clapclap:

Davvero? Non ti piacerebbe entrare come commentatore ai racconti di questo mese? Sempre che tu possa, s'intende.
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Benissimo.


(p.s.: ho usato un termine che hai utilizzato tu per il racconto che ti dicevo: mono-scopo. Era più adatto del mio. Grazie)


Ho letto. E devo dire che il contesto mi sembrava più che adatto.  :clapclap:
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Dovrò essere necessariamente sintetico, perché per ogni settore esistono intere biblioteche da consultare. Lo scopo è dire dove siamo e provare a descrivere la visione prevalente fra gli studiosi di dove saremo tra quindici anni. Elencando, per quanto possibile, i vantaggi attesi da e i pericoli connessi con l'avanzare della IA.

Benissimo.


(p.s.: ho usato un termine che hai utilizzato tu per il racconto che ti dicevo: mono-scopo. Era più adatto del mio. Grazie)
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Ci sono dei momenti in cui G. J. Ballard, non contento, ci porta perfino in atmosfere surrealistiche. In questa recensione analizzo 9 suoi racconti contenuti nella antologia personale "Disaster Area".



Articolo apparso su Andromeda, Rivista di fantascienza.



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Alcune mie considerazioni su arte, social network, comunicazione, informazione. E ancora arte.



Articolo apparso su Giornale Pop.



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Ciao, Mario.
Molto interessata all'argomento (per una coincidenza in questi giorni ho proprio scritto un racconto breve sulle I.A.).
Curiosa di sentire le tue trattazioni sugli 8 settori.  :ou86ch:


Dovrò essere necessariamente sintetico, perché per ogni settore esistono intere biblioteche da consultare. Lo scopo è dire dove siamo e provare a descrivere la visione prevalente fra gli studiosi di dove saremo tra quindici anni. Elencando, per quanto possibile, i vantaggi attesi da e i pericoli connessi con l'avanzare della IA.



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Ciao, Mario.
Molto interessata all'argomento (per una coincidenza in questi giorni ho proprio scritto un racconto breve sulle I.A.).
Curiosa di sentire le tue trattazioni sugli 8 settori.  :ou86ch:
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