ABOUT THE SPEAKER

Chris Urmson - Roboticist
Chris Umson is the Director of Self-Driving Cars at Google[x].

Why you should listen

Since 2009, Chris Urmson has headed up Google’s self-driving car program. So far, the team’s vehicles have driven over three quarters of a million miles. While early models included a driverless Prius that TEDsters got to test- ... um, -not-drive in 2011, more and more the team is building vehicles from the ground up, custom-made to go driverless.

Prior to joining Google, Umson was on the faculty of the Robotics Institute at Carnegie Mellon University, where his research focused on motion planning and perception for robotic vehicles. During his time at Carnegie Mellon, he served as Director of Technology for the team that won the 2007 DARPA Urban Challenge.

More profile about the speaker
Chris Urmson | Speaker | TED.com

TED2015

Chris Urmson: How a driverless car sees the road

כריס אורמסון: איך מכונית ללא נהג רואה את הכביש

Filmed: 2015-03-16

Readability: 3.3

2,536,355 views

סטטיסטית, החלק הכי פחות אמין במכונית הוא... הנהג. כריס אורמסון עומד בראש תוכנית הרכב ללא נהג של גוגל, אחד מכמה מאמצים להסיר את האנשים ממושב הנהג. הוא מדבר על איפה התוכנית נמצאת ממש עכשיו, וחולק סרטונים מרתקים שמראים איך הרכב רואה את הכביש ועושה החלטות אוטונומיות בנוגע למה שעליו לעשות הלאה.

Chris Urmson - Roboticist
Chris Umson is the Director of Self-Driving Cars at Google[x]. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12

So in 1885, Karlקארל Benzבנץ
inventedבדוי the automobileמְכוֹנִית.

0

528

3949

אז ב 1885, קארל בנץ המציא את המכונית.

00:16

Laterיותר מאוחר that yearשָׁנָה, he tookלקח it out
for the first publicפּוּמְבֵּי testמִבְחָן driveנהיגה,

1

4707

3762

מאוחר יותר באותה שנה,
הוא לקח אותה לנסיעת מבחן פומבית ראשונה,

00:20

and -- trueנָכוֹן storyכַּתָבָה --
crashedהתרסק into a wallקִיר.

2

8469

3375

ו -- סיפור אמיתי -- התרסק בקיר.

00:24

For the last 130 yearsשנים,

3

12184

2043

במשך 130 השנה האחרונות,

00:26

we'veיש לנו been workingעובד around that leastהכי פחות
reliableאָמִין partחֵלֶק of the carאוטו, the driverנהג.

4

14227

4319

עבדנו סביב החלק הכי פחות אמין
של המכונית, הנהג.

00:30

We'veללא שם: יש לנו madeעָשׂוּי the carאוטו strongerיותר חזק.

5

18546

1354

עשינו את המכוניות חזקות יותר.

00:32

We'veללא שם: יש לנו addedהוסיף seatמושב beltsחגורות,
we'veיש לנו addedהוסיף airאוויר bagsתיקים,

6

20200

2548

הוספנו חגורות בטיחות, הוספנו כריות אויר,

00:34

and in the last decadeעָשׂוֹר, we'veיש לנו actuallyלמעשה
startedהתחיל tryingמנסה to make the carאוטו smarterחכם יותר

7

22748

3971

ובעשור האחרון, למעשה התחלנו
לעשות את המכוניות חכמות יותר

00:38

to fixלתקן that bugחרק, the driverנהג.

8

26719

2938

כדי לתקן את הבאג הזה, הנהג.

00:41

Now, todayהיום I'm going to talk to you
a little bitbit about the differenceהֶבדֵל

9

29657

3261

עכשיו, היום אני עומד לדבר איתכם
מעט על ההבדל

00:44

betweenבֵּין patchingטלאים around the problemבְּעָיָה
with driverנהג assistanceסִיוּעַ systemsמערכות

10

32918

3808

בין הטלאה מסביב לבעיה
עם מערכות מסייעות לנהג

00:48

and actuallyלמעשה havingשיש fullyלְגַמרֵי
self-drivingנהיגה עצמית carsמכוניות

11

36726

2564

ולמעשה כשיש לנו מכוניות בנהיגה עצמונית

00:51

and what they can do for the worldעוֹלָם.

12

39290

1880

ומה הן יכולות לעשות בשביל העולם.

00:53

I'm alsoגַם going to talk to you
a little bitbit about our carאוטו

13

41170

2995

אני גם הולך לדבר איתכם מעט על המכונית שלנו

00:56

and allowלהתיר you to see how it seesרואה the worldעוֹלָם
and how it reactsמגיב and what it does,

14

44165

3999

ואאפשר לכם לראות איך היא רואה את העולם
ואיך היא מגיבה ומה היא עושה,

01:00

but first I'm going to talk
a little bitbit about the problemבְּעָיָה.

15

48164

3187

אבל ראשית אני אדבר מעט על הבעיה.

01:03

And it's a bigגָדוֹל problemבְּעָיָה:

16

51651

1648

וזו בעיה גדולה:

01:05

1.2 millionמִילִיוֹן people are killedנהרג
on the world'sשל העולם roadsכבישים everyכֹּל yearשָׁנָה.

17

53299

3089

1.2 מליון אנשים נהרגים מסביב לעולם כל שנה.

01:08

In Americaאמריקה aloneלבד, 33,000 people
are killedנהרג eachכל אחד yearשָׁנָה.

18

56388

3784

באמריקה בלבד, 33,000 אנשים נהרגים כל שנה.

01:12

To put that in perspectiveפֶּרספֶּקטִיבָה,

19

60172

2028

כדי לשים את זה בפרספקטיבה,

01:14

that's the sameאותו as a 737
fallingנופל out of the skyשָׁמַיִם everyכֹּל workingעובד day.

20

62200

4797

זה אותו הדבר כמו ש 737
יפול מהשמיים כל יום עבודה.

01:19

It's kindסוג of unbelievableבלתי יאומן.

21

67342

1786

זה סוג של לא יאומן.

01:21

Carsמכוניות are soldנמכר to us like this,

22

69548

2298

מכוניות נמכרות לנו כך,

01:23

but really, this is what driving'sנהיגה like.

23

71846

2717

אבל באמת, נהיגה היא כך.

01:26

Right? It's not sunnyשִׁמשִׁי, it's rainyגָשׁוּם,

24

74563

2159

נכון? זה לא שמשי, זה גשום,

01:28

and you want to do anything
other than driveנהיגה.

25

76722

2488

ואתם רוצים לעשות כל דבר חוץ מלנהוג.

01:31

And the reasonסיבה why is this:

26

79210

1622

והסיבה לזה היא זו:

01:32

Trafficתְנוּעָה is gettingמקבל worseרע יותר.

27

80832

1858

התנועה נעשית גרועה יותר.

01:34

In Americaאמריקה, betweenבֵּין 1990 and 2010,

28

82690

3506

באמריקה, בין 1990 ו 2010,

01:38

the vehicleרכב milesstomach traveledנסעתי
increasedמוּגדָל by 38 percentאָחוּז.

29

86196

3504

הקילומטרים שמכוניות נוסעות גדלו ב 38 אחוז.

01:42

We grewגדל by sixשֵׁשׁ percentאָחוּז of roadsכבישים,

30

90213

2749

גדלנו בשש אחוז בכבישים,

01:44

so it's not in your brainsמוֹחַ.

31

92962

1602

אז זה לא במח שלכם.

01:46

Trafficתְנוּעָה really is substantiallyבאופן משמעותי worseרע יותר
than it was not very long agoלִפנֵי.

32

94564

4276

התנועה באמת גרועה בהרבה
משהיא היתה לא מזמן.

01:50

And all of this has a very humanבן אנוש costעֲלוּת.

33

98840

2409

ולכל זה היה מחיר מאוד אנושי.

01:53

So if you take the averageמְמוּצָע commuteנסיעה time
in Americaאמריקה, whichאיזה is about 50 minutesדקות,

34

101529

3948

אז אם תקחו את זמן הנסיעה הממוצע
באמריקה, שהוא בערך 50 דקות,

01:57

you multiplyלְהַכפִּיל that by the 120 millionמִילִיוֹן
workersעובדים we have,

35

105477

3649

אתם מכפילים את זה
ב 120 מיליון עובדים שיש לנו,

02:01

that turnsפונה out to be
about sixשֵׁשׁ billionמיליארד minutesדקות

36

109126

2225

וזה יוצא בערך שש מיליארד דקות

02:03

wastedמבוזבז in commutingיוממות everyכֹּל day.

37

111351

2026

שמבוזבזות כל יום בנסיעה.

02:05

Now, that's a bigגָדוֹל numberמספר,
so let's put it in perspectiveפֶּרספֶּקטִיבָה.

38

113377

2827

עכשיו, זה מספר גדול,
אז בואו נשים אותו בפרספקטיבה.

02:08

You take that sixשֵׁשׁ billionמיליארד minutesדקות

39

116204

1774

אתם לוקחים את שש מיליארד הדקות האלו

02:09

and you divideלחלק it by the averageמְמוּצָע
life expectancyתוחלת of a personאדם,

40

117978

3784

ואתם מחלקים באורך החיים הממוצע של אדם,

02:13

that turnsפונה out to be 162 lifetimesחיים

41

121762

3135

זה יוצא 162 חיים

02:16

spentמוּתַשׁ everyכֹּל day, wastedמבוזבז,

42

124897

2925

מבוזבזים כל יום, מבוזבזים,

02:19

just gettingמקבל from A to B.

43

127822

2044

פשוט להגיע מ A ל B.

02:21

It's unbelievableבלתי יאומן.

44

129866

1730

זה לא יאומן.

02:23

And then, there are those of us
who don't have the privilegeזְכוּת

45

131596

2844

ואז, יש את אלה מאיתנו שאין להם את הזכות

02:26

of sittingיְשִׁיבָה in trafficתְנוּעָה.

46

134440

1672

לשבת בתנועה.

02:28

So this is Steveסטיב.

47

136112

1578

אז זה סטיב.

02:29

He's an incrediblyבצורה מדהימה capableבעל יכולת guy,

48

137690

1765

הוא בחור מוכשר מאוד,

02:31

but he just happensקורה to be blindסומא,

49

139455

2516

אבל הוא פשוט במקרה עיוור,

02:33

and that meansאומר insteadבמקום זאת of a 30-minute-דַקָה
driveנהיגה to work in the morningשַׁחַר,

50

141971

3217

וזה אומר שבמקום נסיעה
של 30 דקות לעבודה בבוקר,

02:37

it's a two-hourשעתיים ordealמִבְחָן
of piecingpiecing togetherיַחַד bitsסיביות of publicפּוּמְבֵּי transitמַעֲבָר

51

145188

3979

זה עניין של שעתיים של להרכיב
חלקים של תחבורה ציבורית

02:41

or askingשואל friendsחברים and familyמִשׁפָּחָה for a rideנסיעה.

52

149167

2385

או לבקש מחברים ומשפחה טרמפ.

02:43

He doesn't have that sameאותו freedomחוֹפֶשׁ
that you and I have to get around.

53

151552

3669

אין לו את אותה חרות כמונו להסתובב.

02:47

We should do something about that.

54

155221

2460

אנחנו צריכים לעשות משהו בנוגע לזה.

02:49

Now, conventionalמוּסכָּם wisdomחוכמה would say

55

157891

1757

עכשיו, החוכמה הרגילה היתה אומרת

02:51

that we'llטוֹב just take
these driverנהג assistanceסִיוּעַ systemsמערכות

56

159648

2492

ואנחנו פשוט ניקח
את מערכות העזרה לנהיגה האלו

02:54

and we'llטוֹב kindסוג of pushלִדחוֹף them
and incrementallyבהדרגה improveלְשַׁפֵּר them,

57

162140

3750

וסוג של נדחוף אותן ונשפר אותן בשלבים,

02:57

and over time, they'llהם יהיו turnלפנות
into self-drivingנהיגה עצמית carsמכוניות.

58

165890

2542

ובמשך הזמן, הן יהפכו
למכוניות שנוהגות בעצמן.

03:00

Well, I'm here to tell you
that's like me sayingפִּתגָם

59

168432

2409

ובכן, אני פה כדי להגיד לכם וכמו שאני אומר

03:02

that if I work really hardקָשֶׁה at jumpingקופץ,
one day I'll be ableיכול to flyלטוס, זבוב.

60

170841

4057

שאם אני אעבוד ממש קשה על קפיצה,
יום אחד אני אוכל לעוף.

03:06

We actuallyלמעשה need to do
something a little differentשונה.

61

174898

2728

אנחנו למעשה צריכים לעשות משהו מעט שונה.

03:09

And so I'm going to talk to you
about threeשְׁלוֹשָׁה differentשונה waysדרכים

62

177626

2711

ואני עומד לדבר איתכם על שלוש דרכים שונות

03:12

that self-drivingנהיגה עצמית systemsמערכות are differentשונה
than driverנהג assistanceסִיוּעַ systemsמערכות.

63

180337

3346

שמערכות נהיגה עצמית
שונות ממערכות סיוע לנהיגה.

03:15

And I'm going to startהַתחָלָה
with some of our ownשֶׁלוֹ experienceניסיון.

64

183683

2651

ואני עומד להתחיל עם כמה מהנסיונות שלנו.

03:18

So back in 2013,

65

186334

2253

אז ב 2013,

03:20

we had the first testמִבְחָן
of a self-drivingנהיגה עצמית carאוטו

66

188587

2663

היה לנו את הנסיון הראשון
שמכונית נהיגה עצמית

03:23

where we let regularרגיל people use it.

67

191250

2027

בו נתנו לאנשים רגילים להשתמש בה.

03:25

Well, almostכִּמעַט regularרגיל --
they were 100 Googlersאנשי צוות Google,

68

193277

2202

ובכן, כמעט רגילים --
הם היו 100 עובדי גוגל,

03:27

but they weren'tלא היו workingעובד on the projectפּרוֹיֶקט.

69

195479

2003

אבל הם לא עבדו על הפרוייקט.

03:29

And we gaveנתן them the carאוטו and we allowedמוּתָר
them to use it in theirשֶׁלָהֶם dailyיום יומי livesחיים.

70

197482

3621

ונתנו להם את המכונית ואפשרנו להם
להשתמש בה בחיים היום יומיים.

03:33

But unlikeבניגוד a realאמיתי self-drivingנהיגה עצמית carאוטו,
this one had a bigגָדוֹל asteriskכּוֹכָבִית with it:

71

201103

3719

אבל בניגוד למכונית נהיגה עצמית,
לזו היתה גם כוכבית גדולה:

03:36

They had to payלְשַׁלֵם attentionתשומת הלב,

72

204822

1504

הם היו צריכים לשים לב,

03:38

because this was an experimentalנִסיוֹנִי vehicleרכב.

73

206326

2633

מפני שזה היה רכב נסיוני.

03:40

We testedבָּדוּק it a lot,
but it could still failלְהִכָּשֵׁל.

74

208959

3525

בדקנו הרבה, אבל זה עדיין היה יכול להכשל.

03:44

And so we gaveנתן them two hoursשעות of trainingהַדְרָכָה,

75

212484

2059

וכך נתנו להם הדרכה של שעתיים,

03:46

we put them in the carאוטו,
we let them use it,

76

214543

2092

שמנו אותם במכונית, נתנו להם להשתמש בה,

03:48

and what we heardשמע back
was something awesomeמדהים,

77

216635

2127

ומה ששמענו חזרה היה משהו מדהים,

03:50

as someoneמִישֶׁהוּ tryingמנסה
to bringלְהָבִיא a productמוצר into the worldעוֹלָם.

78

218762

2524

כמישהו שמנסה להביא מוצר לעולם.

03:53

Everyכֹּל one of them told us they lovedאהוב it.

79

221286

1925

כל אחד מהם אמר לנו שהם אהבו את זה.

03:55

In factעוּבדָה, we had a Porscheפורשה driverנהג
who cameבא in and told us on the first day,

80

223211

3566

למעשה, היה לנו נהג פורשה
שבא ואמר לנו ביום הראשון,

03:58

"This is completelyלַחֲלוּטִין stupidמְטוּפָּשׁ.
What are we thinkingחושב?"

81

226777

2663

"זה טיפשי לגמרי. מה אתם חושבים?"

04:01

But at the endסוֹף of it, he said,
"Not only should I have it,

82

229850

2840

אבל בסוף של זה, הוא אמר,
"לא רק שאני צריך שתהיה לי כזו,

04:04

everyoneכל אחד elseאַחֵר should have it,
because people are terribleנורא driversנהגים."

83

232690

3175

לכולם צריכה להיות אחת,
מפני שאנשים הם נהגים נוראיים."

04:09

So this was musicמוּסִיקָה to our earsאוזניים,

84

237135

1735

אז זו היתה מוזיקה לאוזנינו.

04:10

but then we startedהתחיל to look at what
the people insideבְּתוֹך the carאוטו were doing,

85

238870

3803

אבל כשהתחלנו להביט
במה האנשים בתוך המכונית עשו,

04:14

and this was eye-openingפוקח עיניים.

86

242673

1579

וזה היה פוקח עיניים.

04:16

Now, my favoriteהכי אהוב storyכַּתָבָה is this gentlemanג'ֶנטֶלמֶן

87

244252

2438

עכשיו, הסיפור האהוב עלי הוא הבחור הזה

04:18

who looksנראה down at his phoneטלפון
and realizesמממש the batteryסוֹלְלָה is lowנָמוּך,

88

246690

3829

שהביט למטה לטלפון שלו והבין שהבטריה חלשה,

04:22

so he turnsפונה around like this in the carאוטו
and digsחפירות around in his backpackתיק גב,

89

250519

4548

אז הוא מסתובב כך
בתוך המכונית וחופר בתיק שלו,

04:27

pullsמושך out his laptopמחשב נייד,

90

255067

2153

מוציא את הלפטופ,

04:29

putsמעמיד it on the seatמושב,

91

257220

1567

שם אותו על המושב,

04:30

goesהולך in the back again,

92

258787

1764

חוזר אחורה שוב,

04:32

digsחפירות around, pullsמושך out
the chargingטְעִינָה cableכֶּבֶל for his phoneטלפון,

93

260551

3367

מחפש, שולף את כבל הטעינה של הטלפון,

04:35

futzesfutzes around, putsמעמיד it into the laptopמחשב נייד,
putsמעמיד it on the phoneטלפון.

94

263918

3367

משחק, שם אותו בתוך הלפטופ, שם אותו בטלפון.

04:39

Sure enoughמספיק, the phoneטלפון is chargingטְעִינָה.

95

267285

2043

והנה הטלפון נטען.

04:41

All the time he's been doing
65 milesstomach perלְכָל hourשָׁעָה down the freewayכְּבִישׁ מָהִיר.

96

269328

3994

כל הזמן הזה הוא נוסע 100 קמ"ש בכביש המהיר.

04:45

Right? Unbelievableבלתי יאומן.

97

273322

2484

נכון? לא יאומן.

04:47

So we thought about this and we said,
it's kindסוג of obviousברור, right?

98

275806

3121

אז חשבנו על זה ואמרנו,
זה סוג של מובן, נכון?

04:50

The better the technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה getsמקבל,

99

278927

2263

ככל שהטכנולוגיות משתפרות,

04:53

the lessפָּחוּת reliableאָמִין
the driverנהג is going to get.

100

281190

2121

הנהג נעשה פחות אמין.

04:55

So by just makingהֲכָנָה the carsמכוניות
incrementallyבהדרגה smarterחכם יותר,

101

283311

2396

אז על ידי הפיכת המכונית לחכמה יותר בשלבים,

04:57

we're probablyכנראה not going to see
the winsמנצח we really need.

102

285707

2902

אנחנו כנראה לא נראה
את היתרונות שאנחנו באמת צריכים.

05:00

Let me talk about something
a little technicalטֶכנִי for a momentרֶגַע here.

103

288609

3901

תנו לי לדבר על משהו מעט יותר טכני לרגע פה.

05:04

So we're looking at this graphגרָף,
and alongלְאוֹרֶך the bottomתַחתִית

104

292510

2438

אז אנחנו מסתכלים על הגרף הזה, ובתחתית

05:06

is how oftenלעתים קרובות does the carאוטו
applyלהגיש מועמדות the brakesבַּלָמִים when it shouldn'tלא צריך.

105

294948

3051

זו התכיפות בה המכונית מפעילה
את הבלמים כשהיא לא צריכה.

05:09

You can ignoreלהתעלם mostרוב of that axisצִיר,

106

297999

1621

אתם יכולים להתעלם מרוב הציר הזה,

05:11

because if you're drivingנְהִיגָה around townהעיר,
and the carאוטו startsמתחיל stoppingסְתִימָה randomlyבאופן אקראי,

107

299620

3719

מפני שאם אתם נוהגים בעיר,
והמכונית מתחילה לעצור באקראיות,

05:15

you're never going to buyלִקְנוֹת that carאוטו.

108

303339

1701

אתם לעולם לא תקנו את המכונית הזו.

05:17

And the verticalאֲנָכִי axisצִיר is how oftenלעתים קרובות
the carאוטו is going to applyלהגיש מועמדות the brakesבַּלָמִים

109

305040

3375

והציר האנכי הוא התכיפות
שהמכונית עומדת להפעיל את הבלמים

05:20

when it's supposedאמור to
to help you avoidלְהִמָנַע an accidentתְאוּנָה.

110

308415

3049

כשהיא אמורה לעזור לכם להחמק מתאונות.

05:23

Now, if we look at
the bottomתַחתִית left cornerפינה here,

111

311464

2221

עכשיו, אם נביט בתחתית משמאל פה,

05:25

this is your classicקלַאסִי carאוטו.

112

313685

1845

זו המכונית הקלאסית שלכם.

05:27

It doesn't applyלהגיש מועמדות the brakesבַּלָמִים for you,
it doesn't do anything goofyטִפֵּשׁ,

113

315530

3133

היא לא לוחצת על הבלמים בשבילכם,
היא לא עושה משהו מוזר,

05:30

but it alsoגַם doesn't get you
out of an accidentתְאוּנָה.

114

318663

2779

אבל היא לא מוציאה אתכם מתאונות.

05:33

Now, if we want to bringלְהָבִיא
a driverנהג assistanceסִיוּעַ systemמערכת into a carאוטו,

115

321442

3018

עכשיו, אם אנחנו רוצים להביא
מערכות סיוע לנהג למכונית,

05:36

say with collisionהִתנַגְשׁוּת mitigationהֲקָלָה brakingבְּלִימָה,

116

324460

1828

נגיד עם מערכת בלימה למניעת התנגשות,

05:38

we're going to put some packageחֲבִילָה
of technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה on there,

117

326288

2612

אנחנו נשים חבילת טכנולוגיה שם,

05:40

and that's this curveעֲקוּמָה, and it's going
to have some operatingהפעלה propertiesנכסים,

118

328900

3418

וזו העקומה הזו, ויהיו לה כמה תכונות הפעלה,

05:44

but it's never going to avoidלְהִמָנַע
all of the accidentsתאונות,

119

332318

2490

אבל היא לעולם לא תמנע מכל התאונות,

05:46

because it doesn't have that capabilityיכולת.

120

334808

2059

מפני שאין לה את היכולת.

05:48

But we'llטוֹב pickלִבחוֹר some placeמקום
alongלְאוֹרֶך the curveעֲקוּמָה here,

121

336867

2249

אבל אנחנו נבחר כמה מקומות לאורך העקומה פה,

05:51

and maybe it avoidsנמנע halfחֲצִי of accidentsתאונות
that the humanבן אנוש driverנהג missesמתגעגע,

122

339116

3254

ואולי היא נמנעת מחצי מהתאונות
שאנשים היו מפספסים,

05:54

and that's amazingמדהים, right?

123

342370

1297

וזה מדהים, נכון?

05:55

We just reducedמוּפחָת accidentsתאונות on our roadsכבישים
by a factorגורם of two.

124

343667

2727

כרגע הפחתנו תאונות על הכבישים שלנו
בפאקטור של שתיים.

05:58

There are now 17,000 lessפָּחוּת people
dyingגְסִיסָה everyכֹּל yearשָׁנָה in Americaאמריקה.

125

346394

3987

יש עכשיו פחות 17,000 אנשים
מתים כל שנה באמריקה.

06:02

But if we want a self-drivingנהיגה עצמית carאוטו,

126

350381

2020

אבל אם אנחנו רוצים מכונית שנוהגת בעצמה,

06:04

we need a technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה curveעֲקוּמָה
that looksנראה like this.

127

352401

2307

אנחנו צריכים עקומת טכנולוגיה שנראית כך.

06:06

We're going to have to put
more sensorsחיישנים in the vehicleרכב,

128

354708

2599

אנחנו נצטרך לשים יותר חיישנים ברכב,

06:09

and we'llטוֹב pickלִבחוֹר some
operatingהפעלה pointנְקוּדָה up here

129

357307

2021

ואנחנו ניקח כמה נקודות הפעלה פה

06:11

where it basicallyבעיקרון never
getsמקבל into a crashלְהִתְרַסֵק.

130

359328

2019

שם היא בעיקרון לעולם לא נכנסת לתאונה.

06:13

They'llהם יהיו happenלִקְרוֹת, but very lowנָמוּך frequencyתדירות.

131

361347

2443

הן יתרחשו, אבל בתדירות נמוכה.

06:15

Now you and I could look at this
and we could argueלִטעוֹן

132

363790

2461

עכשיו אני ואתם יכולים
להביט בזה ונוכל לטעון

06:18

about whetherהאם it's incrementalמצטבר, and
I could say something like "80-20 ruleכְּלָל,"

133

366251

3605

אם זה אינקרמנטלי, ואני הייתי יכול
להגיד משהו כמו "חוק 80-20,"

06:21

and it's really hardקָשֶׁה to moveמהלך \ לזוז \ לעבור up
to that newחָדָשׁ curveעֲקוּמָה.

134

369856

2568

וזה באמת קשה לנוע במעלה העקומה הזו.

06:24

But let's look at it
from a differentשונה directionכיוון for a momentרֶגַע.

135

372424

2934

אבל בואו נביט בזה מנקודת מבט שונה לרגע.

06:27

So let's look at how oftenלעתים קרובות
the technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה has to do the right thing.

136

375358

3512

אז בואו נראה מה התכיפות
שהטכנולוגיה צריכה לעשות את הדבר הנכון.

06:30

And so this greenירוק dotנְקוּדָה up here
is a driverנהג assistanceסִיוּעַ systemמערכת.

137

378870

3506

וכך הנקודה הירוקה הזו שם למעלה
זו מערכת סיוע לנהג.

06:34

It turnsפונה out that humanבן אנוש driversנהגים

138

382376

2485

מסתבר שהנהגים האנושיים

06:36

make mistakesטעויות that leadעוֹפֶרֶת
to trafficתְנוּעָה accidentsתאונות

139

384861

2647

עושים טעויות שמובילות לתאונות דרכים

06:39

about onceפַּעַם everyכֹּל 100,000 milesstomach in Americaאמריקה.

140

387508

3172

בערך כל 160,000 קילומטרים באמריקה.

06:42

In contrastבניגוד, a self-drivingנהיגה עצמית systemמערכת
is probablyכנראה makingהֲכָנָה decisionsהחלטות

141

390680

3167

בניגוד לזה, מכונית נהיגה עצמית
כנראה עושה החלטות

06:45

about 10 timesפִּי perלְכָל secondשְׁנִיָה,

142

393847

3663

בערך 10 פעמים בשניה,

06:49

so orderלהזמין of magnitudeגוֹדֶל,

143

397510

1422

אז כמה דרגות גודל,

06:50

that's about 1,000 timesפִּי perלְכָל mileמִיל.

144

398932

2832

זה בערך 600 פעמים בקילומטר.

06:53

So if you compareלְהַשְׁווֹת the distanceמֶרְחָק
betweenבֵּין these two,

145

401764

2485

אז אם אתם משווים את המרחק בין שני אלה,

06:56

it's about 10 to the eighthשמונה, right?

146

404249

2600

זה בערך 10 בחזקת שמונה, נכון?

06:58

Eightשמונה ordersהזמנות of magnitudeגוֹדֶל.

147

406849

1765

שמונה דרגות גודל.

07:00

That's like comparingהשוואת how fastמָהִיר I runלָרוּץ

148

408614

2809

זה כמו להשוות כמה מהר אני רץ

07:03

to the speedמְהִירוּת of lightאוֹר.

149

411423

2206

למהירות האור.

07:05

It doesn't matterחוֹמֶר how hardקָשֶׁה I trainרכבת,
I'm never actuallyלמעשה going to get there.

150

413629

3785

זה לא משנה כמה אני אתאמן,
אני לעולם לא אגיע לשם.

07:09

So there's a prettyיפה bigגָדוֹל gapפער there.

151

417414

2438

אז יש פער מאוד גדול שם.

07:11

And then finallyסוף כל סוף, there's how
the systemמערכת can handleידית uncertaintyחוסר ודאות.

152

419852

3729

ואז לבסוף, יש את איך שהמערכת
יכולה להתמודד עם חוסר וודאות.

07:15

So this pedestrianהולכי רגל here mightאולי be
steppingדְרִיכָה into the roadכְּבִישׁ, mightאולי not be.

153

423581

3323

אז הולך הרגל פה אולי ירד לכביש, אולי לא.

07:18

I can't tell,
norולא can any of our algorithmsאלגוריתמים,

154

426904

3395

אני לא יכול לדעת, גם לא אף אלגוריתם שלנו,

07:22

but in the caseמקרה of
a driverנהג assistanceסִיוּעַ systemמערכת,

155

430310

2284

אבל במקרה של מערכות סיוע לנהג,

07:24

that meansאומר it can't take actionפעולה,
because again,

156

432594

2806

זה אומר שהיא לא יכול לפעול, מפני ששוב,

07:27

if it pressesלחיצות the brakesבַּלָמִים unexpectedlyבאופן בלתי צפוי,
that's completelyלַחֲלוּטִין unacceptableלא מקובל.

157

435400

3339

אם היא לוחצת על הבלמים באופן לא צפוי,
זה לגמרי לא מקובל.

07:30

Whereasואילו a self-drivingנהיגה עצמית systemמערכת
can look at that pedestrianהולכי רגל and say,

158

438739

3133

בעוד מכונית נהיגה עצמית יכולה
להביט בהולך הרגל ולהגיד,

07:33

I don't know what they're about to do,

159

441872

1890

אני לא יודעת מה הוא יעשה,

07:35

slowלְהַאֵט down, take a better look,
and then reactלְהָגִיב appropriatelyכראוי after that.

160

443762

3762

אני אאט, אביט שוב,
ואז אגיב בהתאם לאחר מכן.

07:39

So it can be much saferבטוח יותר than
a driverנהג assistanceסִיוּעַ systemמערכת can ever be.

161

447524

3702

אז זה יכול להיות הרבה יותר בטוח
ממה שממערכת סיוע לנהג יכולה אי פעם להיות.

07:43

So that's enoughמספיק about
the differencesהבדלים betweenבֵּין the two.

162

451226

2730

אז מספיק על ההבדלים בינהן.

07:45

Let's spendלְבַלוֹת some time talkingשִׂיחָה about
how the carאוטו seesרואה the worldעוֹלָם.

163

453956

3484

בואו נבלה קצת זמן בלדבר
על איך המכונית רואה את העולם.

07:49

So this is our vehicleרכב.

164

457440

1252

אז זה הרכב שלנו.

07:50

It startsמתחיל by understandingהֲבָנָה
where it is in the worldעוֹלָם,

165

458692

2438

זה מתחיל בהבנה היכן הוא בעולם,

07:53

by takingלְקִיחָה a mapמַפָּה and its sensorחיישן dataנתונים
and aligningיישור the two,

166

461130

2787

על ידי לקיחת מפה ואת המידע
מהחיישנים שלו ותאום בין השניים,

07:55

and then we layerשִׁכבָה on topחלק עליון of that
what it seesרואה in the momentרֶגַע.

167

463917

2948

ואז אנחנו מרבדים מעל זה
מה שהוא רואה באותו רגע.

07:58

So here, all the purpleסָגוֹל boxesתיבות you can see
are other vehiclesכלי רכב on the roadכְּבִישׁ,

168

466865

3655

אז פה, כל הקופסאות הסגולות שאתם
יכולים לראות הם רכבים אחרים על הכביש,

08:02

and the redאָדוֹם thing on the sideצַד
over there is a cyclistרוכב אופניים,

169

470520

2528

והדבר האדום בצד שם זה רוכב אופניים,

08:05

and up in the distanceמֶרְחָק,
if you look really closelyמקרוב,

170

473048

2402

ובמרחק, אם תביטו היטב,

08:07

you can see some conesקונוסים.

171

475450

1794

אתם יכולים לראות כמה חרוטים.

08:09

Then we know where the carאוטו
is in the momentרֶגַע,

172

477244

2773

אז אנחנו יודעים איפה המכונית באותו רגע,

08:12

but we have to do better than that:
we have to predictלַחֲזוֹת what's going to happenלִקְרוֹת.

173

480017

3833

אבל אנחנו צריכים להיות הרבה יותר טובים
מזה: אנחנו צריכים לצפות מה עומד לקרות.

08:15

So here the pickupלאסוף truckמַשָׂאִית in topחלק עליון right
is about to make a left laneנתיב changeשינוי

174

483850

3488

אז פה הטנדר מימין למעלה
עומד לעשות שינוי נתיב לשמאל

08:19

because the roadכְּבִישׁ in frontחֲזִית of it is closedסָגוּר,

175

487338

2223

מפני שהכביש לפניו סגור,

08:21

so it needsצרכי to get out of the way.

176

489561

1731

אז הוא צריך לזוז מהדרך.

08:23

Knowingיוֹדֵעַ that one pickupלאסוף truckמַשָׂאִית is great,

177

491292

1863

לדעת על טנדר אחד זה מעולה,

08:25

but we really need to know
what everybody'sשל כולם thinkingחושב,

178

493155

2479

אבל באמת אנחנו צריכים לדעת מה כולם חושבים,

08:27

so it becomesהופך quiteדַי a complicatedמסובך problemבְּעָיָה.

179

495634

2507

אז זה נהפך לבעיה די מורכבת.

08:30

And then givenנָתוּן that, we can figureדמות out
how the carאוטו should respondלְהָגִיב in the momentרֶגַע,

180

498141

4749

ואז בהתחשב בזה, אנחנו יכולים להבין
איך הרכב צריך להגיב באותו רגע,

08:34

so what trajectoryמַסלוּל it should followלעקוב אחר, how
quicklyבִּמְהִירוּת it should slowלְהַאֵט down or speedמְהִירוּת up.

181

502890

3866

אז באיזה כיוון צריך לנסוע,
כמה מהר הוא צריך להאט או להאיץ.

08:38

And then that all turnsפונה into
just followingהבא a pathנָתִיב:

182

506756

3065

ואז כל זה הופך פשוט ללעקוב אחרי הנתיב:

08:41

turningחֲרִיטָה the steeringהגה wheelגַלגַל left or right,
pressingלחיצה the brakeבֶּלֶם or gasגַז.

183

509821

3197

לסובב את ההגה שמאלה או ימינה,
ללחוץ על הבלמים או המצערת.

08:45

It's really just two numbersמספרים
at the endסוֹף of the day.

184

513018

2464

זה באמת רק שני מספרים בסוף היום.

08:47

So how hardקָשֶׁה can it really be?

185

515482

2241

אז כמה קשה זה יכול להיות?

08:50

Back when we startedהתחיל in 2009,

186

518433

1952

בזמן שהתחלנו ב 2009,

08:52

this is what our systemמערכת lookedהביט like.

187

520385

1798

כך צריכה המערכת שלנו להראות.

08:54

So you can see our carאוטו in the middleאֶמצַע
and the other boxesתיבות on the roadכְּבִישׁ,

188

522183

3391

אז אתם יכולים לראות את הרכב שלנו
באמצע והקופסאות האחרות על הכביש,

08:57

drivingנְהִיגָה down the highwayכביש מהיר.

189

525574

1271

נוסעת בכביש המהיר.

08:58

The carאוטו needsצרכי to understandמבין where it is
and roughlyבְּעֵרֶך where the other vehiclesכלי רכב are.

190

526845

3818

הרכב צריך להבין איפה הוא
ובערך איפה הרכבים האחרים נמצאים.

09:02

It's really a geometricגֵאוֹמֶטרִי
understandingהֲבָנָה of the worldעוֹלָם.

191

530663

2429

זו הבנה באמת גאומטרית של העולם.

09:05

Onceפַּעַם we startedהתחיל drivingנְהִיגָה
on neighborhoodשְׁכוּנָה and cityעִיר streetsרחובות,

192

533092

2948

ברגע שהתחלנו לנהוג
בשכונות ורחובות עירוניים,

09:08

the problemבְּעָיָה becomesהופך a wholeכֹּל
newחָדָשׁ levelרָמָה of difficultyקושי.

193

536040

2445

הבעיה הופכת לרמה חדשה של מורכבות.

09:10

You see pedestriansהולכי רגל crossingמעבר in frontחֲזִית
of us, carsמכוניות crossingמעבר in frontחֲזִית of us,

194

538485

3494

אתם רואים הולכי רגל חוצים לפנינו,
מכוניות חוצות לפנינו,

09:13

going everyכֹּל whichאיזה way,

195

541979

1811

נוסעות לכל כיוון.

09:15

the trafficתְנוּעָה lightsאורות, crosswalksחצייה.

196

543790

1527

הרמזורים, מעברי החציה.

09:17

It's an incrediblyבצורה מדהימה complicatedמסובך
problemבְּעָיָה by comparisonהשוואה.

197

545317

2797

זו בעיה מורכבת בהשוואה.

09:20

And then onceפַּעַם you have
that problemבְּעָיָה solvedנפתרה,

198

548114

2103

ואז ברגע שפתרתם את הבעיה,

09:22

the vehicleרכב has to be ableיכול
to dealעִסקָה with constructionבְּנִיָה.

199

550217

2512

הרכב חייב להיות מסוגל להתמודד עם בניה.

09:24

So here are the conesקונוסים on the left
forcingכופה it to driveנהיגה to the right,

200

552729

3151

אז הנה החרוטים משמאל
מכריחים את הנהגים לימין,

09:27

but not just constructionבְּנִיָה
in isolationבְּדִידוּת, of courseקוּרס.

201

555880

2402

אבל לא רק בניה מבודדת, כמובן.

09:30

It has to dealעִסקָה with other people movingמעבר דירה
throughדרך that constructionבְּנִיָה zoneאֵזוֹר as well.

202

558282

3723

הוא צריך להתמודד גם עם אנשים אחרים
נעים דרך אזור הבניה.

09:34

And of courseקוּרס, if anyone'sשל מישהו
breakingשְׁבִירָה the rulesכללים, the policeמִשׁטָרָה are there

203

562005

3263

וכמובן, אם מישהו שובר את החוקים, המשטרה שם

09:37

and the carאוטו has to understandמבין that
that flashingהַברָקָה lightאוֹר on the topחלק עליון of the carאוטו

204

565268

3622

והמכונית צריכה להבין
שהאור המהבהב של המכונית

09:40

meansאומר that it's not just a carאוטו,
it's actuallyלמעשה a policeמִשׁטָרָה officerקָצִין.

205

568890

3105

אומר שזה לא רק רכב, זה למעשה שוטר.

09:43

Similarlyבאופן דומה, the orangeתפוז boxקופסא
on the sideצַד here,

206

571995

2032

בדומה, הקופסה הכתומה בצד הרחוב פה,

09:46

it's a schoolבית ספר busאוֹטוֹבּוּס,

207

574027

1109

זה אוטובוס בית ספר,

09:47

and we have to treatטיפול that
differentlyבאופן שונה as well.

208

575136

2520

ואנחנו צריכים לטפל גם בזה בשונה.

09:50

When we're out on the roadכְּבִישׁ,
other people have expectationsציפיות:

209

578576

2793

כשאנחנו על הכביש, לאנשים אחרים יש ציפיות:

09:53

So, when a cyclistרוכב אופניים putsמעמיד up theirשֶׁלָהֶם armזְרוֹעַ,

210

581369

1780

אז, כשרוכב האופניים מרים את ידו,

09:55

it meansאומר they're expectingמצפה the carאוטו
to yieldתְשׁוּאָה to them and make roomחֶדֶר for them

211

583149

3518

זה אומר שהם מצפים שהמכונית
תתן להם לעבור ותפנה להם מקום

09:58

to make a laneנתיב changeשינוי.

212

586667

2053

כדי לבצע שינוי מסלול.

10:01

And when a policeמִשׁטָרָה officerקָצִין
stoodקם in the roadכְּבִישׁ,

213

589030

2173

וכשהשוטר עמד על הכביש,

10:03

our vehicleרכב should understandמבין
that this meansאומר stop,

214

591203

2740

הרכב שלנו צריך להבין שזה אומר לעצור,

10:05

and when they signalאוֹת to go,
we should continueלְהַמשִׁיך.

215

593943

3506

וכשהם מאותתים להמשיך, אנחנו צריכים להמשיך.

10:09

Now, the way we accomplishלְהַשִׂיג this
is by sharingשיתוף dataנתונים betweenבֵּין the vehiclesכלי רכב.

216

597449

3761

עכשיו, הדרך בה אנחנו משיגים את זה
היא על ידי חלוקת מידע בין הרכבים.

10:13

The first, mostרוב crudeגס modelדֶגֶם of this

217

601210

1696

הראשון, רוב המודלים הגסים של זה

10:14

is when one vehicleרכב
seesרואה a constructionבְּנִיָה zoneאֵזוֹר,

218

602906

2113

הם כשרכב אחד רואה אזור בניה,

10:17

havingשיש anotherאַחֵר know about it
so it can be in the correctנכון laneנתיב

219

605019

3062

זה שיש מישהו אחר שיודע על זה
כך שהוא יוכל להיות בנתיב הנכון

10:20

to avoidלְהִמָנַע some of the difficultyקושי.

220

608081

1570

כדי להמנע מחלק מהקושי.

10:21

But we actuallyלמעשה have a much
deeperעמוק יותר understandingהֲבָנָה of this.

221

609651

2664

אבל יש לנו למעשה הבנה
הרבה יותר עמוקה של זה.

10:24

We could take all of the dataנתונים
that the carsמכוניות have seenלראות over time,

222

612315

3009

נוכל לקחת את כל המידע הזה
שהרכב ראה במשך הזמן,

10:27

the hundredsמאות of thousandsאלפים
of pedestriansהולכי רגל, cyclistsרוכבי אופניים,

223

615324

2376

מאות אלפי הולכי הרגל, הרוכבים,

10:29

and vehiclesכלי רכב that have been out there

224

617700

1787

והרכבים שהיו שם

10:31

and understandמבין what they look like

225

619487

1695

ולהבין איך הם נראים

10:33

and use that to inferלְהַסִיק
what other vehiclesכלי רכב should look like

226

621182

2831

ולהשתמש בזה כדי להסיק
איך רכבים אחרים צריכים להראות

10:36

and other pedestriansהולכי רגל should look like.

227

624013

1926

ואיך הולכי רגל אחרים צריכים להראות.

10:37

And then, even more importantlyחשוב,
we could take from that a modelדֶגֶם

228

625939

3021

ואז, אפילו חשוב יותר,
אנחנו יכולים לקחת מהמודל הזה

10:40

of how we expectלְצַפּוֹת them
to moveמהלך \ לזוז \ לעבור throughדרך the worldעוֹלָם.

229

628960

2330

של איך לצפות שהם ינועו דרך העולם.

10:43

So here the yellowצהוב boxקופסא is a pedestrianהולכי רגל
crossingמעבר in frontחֲזִית of us.

230

631290

2963

אז פה הקופסה הצהובה
היא הולך רגל שחוצה מולנו.

10:46

Here the blueכָּחוֹל boxקופסא is a cyclistרוכב אופניים
and we anticipateלְצַפּוֹת

231

634253

2250

פה הקופסה הכחולה
היא רוכב אופניים ואנחנו צופים

10:48

that they're going to nudgeדְחִיפָה out
and around the carאוטו to the right.

232

636503

3312

שהם ינועו החוצה ומסביב למכונית מימין.

10:52

Here there's a cyclistרוכב אופניים
comingמגיע down the roadכְּבִישׁ

233

640115

2092

פה יש רוכב אופניים שמגיע במורד הכביש

10:54

and we know they're going to continueלְהַמשִׁיך
to driveנהיגה down the shapeצוּרָה of the roadכְּבִישׁ.

234

642207

3486

ואנחנו יודעים שהם ימשיכו לרכב במורד הכביש.

10:57

Here somebodyמִישֶׁהוּ makesעושה a right turnלפנות,

235

645693

1867

פה מישהו פונה ימינה,

10:59

and in a momentרֶגַע here, somebody'sשל מישהו
going to make a U-turnסיבוב פרסה in frontחֲזִית of us,

236

647560

3360

ובעוד רגע פה, מישהו עומד לעשות
פניית פרסה לפנינו,

11:02

and we can anticipateלְצַפּוֹת that behaviorהִתְנַהֲגוּת
and respondלְהָגִיב safelyבבטחה.

237

650920

2614

ואנחנו יכולים לצפות
את ההתנהגות הזו ולהגיב בבטחה.

11:05

Now, that's all well and good
for things that we'veיש לנו seenלראות,

238

653534

2728

עכשיו, הכל טוב ויפה לדברים שראינו,

11:08

but of courseקוּרס, you encounterפְּגִישָׁה
lots of things that you haven'tלא

239

656262

2865

אבל כמובן, אתם נתקלים בהרבה דברים

11:11

seenלראות in the worldעוֹלָם before.

240

659127

1231

שלא ראינו בעולם לפני כן.

11:12

And so just a coupleזוּג of monthsחודשים agoלִפנֵי,

241

660358

1741

וכך רק לפני כמה חודשים,

11:14

our vehiclesכלי רכב were drivingנְהִיגָה
throughדרך Mountainהַר Viewנוף,

242

662099

2235

הרכבים שלנו נסעו דרך מאונטן וויו,

11:16

and this is what we encounteredנתקל ב.

243

664334

1644

וזה מה שנתקלנו בו.

11:17

This is a womanאִשָׁה in an electricחשמלי wheelchairכיסא גלגלים

244

665978

2082

זו אישה בכיסא גלגלים חשמלי

11:20

chasingרודף אחרי a duckברווז in circlesמעגלים on the roadכְּבִישׁ.
(Laughterצחוק)

245

668060

2617

שרודפת אחרי ברווז
בסיבובים על הכביש. (צחוק)

11:22

Now it turnsפונה out, there is nowhereלְשׁוּם מָקוֹם
in the DMVמשרד הרישוי handbookחוברת הדרכה

246

670677

3111

עכשיו מסתבר, אין בשום מקום
בספר ההדרכה של משרד הרישוי

11:25

that tellsאומר you how to dealעִסקָה with that,

247

673788

2245

שאומר לכם איך להתמודד עם זה,

11:28

but our vehiclesכלי רכב were ableיכול
to encounterפְּגִישָׁה that,

248

676033

2143

אבל הרכב שלנו היה מסוגל להתמודד עם זה,

11:30

slowלְהַאֵט down, and driveנהיגה safelyבבטחה.

249

678176

2255

להאט, ולנסוע בביטחה.

11:32

Now, we don't have to dealעִסקָה
with just ducksברווזים.

250

680431

2041

עכשיו, אנחנו לא צריכים להתמודד
רק עם ברווזים.

11:34

Watch this birdציפור flyלטוס, זבוב acrossלְרוֹחָב in frontחֲזִית of us.
The carאוטו reactsמגיב to that.

251

682472

3708

צפו בציפור הזה עפה לפנינו.
הרכב מגיב לזה.

11:38

Here we're dealingעסק with a cyclistרוכב אופניים

252

686180

1615

פה אנחנו מתמודדים עם רוכב אופניים

11:39

that you would never expectלְצַפּוֹת to see
anywhereבְּכָל מָקוֹם other than Mountainהַר Viewנוף.

253

687795

3290

שלעולם לא תצפו לראות
בשום מקום במאוטיין וויו.

11:43

And of courseקוּרס, we have
to dealעִסקָה with driversנהגים,

254

691085

2068

וכמובן, אנחנו צריכים להתמודד עם נהגים,

11:45

even the very smallקָטָן onesיחידות.

255

693153

3715

אפילו הקטנים שבהם.

11:48

Watch to the right as someoneמִישֶׁהוּ
jumpsקופץ out of this truckמַשָׂאִית at us.

256

696868

4131

צפו מימין כשמישהו קופץ מהטנדר שלו לפנינו.

11:54

And now, watch the left as the carאוטו
with the greenירוק boxקופסא decidesמחליט

257

702460

2929

ועכשיו, צפו משמאל כשהמכונית
עם הקופסה הירוקה מחליטה

11:57

he needsצרכי to make a right turnלפנות
at the last possibleאפשרי momentרֶגַע.

258

705389

3325

שהיא צריכה לעשות פניה ימינה
ברגע האפשרי האחרון.

12:00

Here, as we make a laneנתיב changeשינוי,
the carאוטו to our left decidesמחליט

259

708714

2851

פה, כשאנחנו עושים שינוי מסלול,
המכונית משמאלנו מחליטה

12:03

it wants to as well.

260

711565

3553

שהיא גם רוצה לעשות זאת.

12:07

And here, we watch a carאוטו
blowלנשוף throughדרך a redאָדוֹם lightאוֹר

261

715118

2693

ופה, אנחנו רואים מכונית עוברת ברמזור אדום

12:09

and yieldתְשׁוּאָה to it.

262

717811

2090

ולא מתייחסת אליו.

12:11

And similarlyבאופן דומה, here, a cyclistרוכב אופניים
blowingמַשָׁב throughדרך that lightאוֹר as well.

263

719901

3854

ובדומה, פה, רוכב אופניים
גם הוא עובר ברמזור ההוא באדום.

12:15

And of courseקוּרס,
the vehicleרכב respondsמגיב safelyבבטחה.

264

723755

2746

וכמובן, הרכב מגיב בבטחה.

12:18

And of courseקוּרס, we have people
who do I don't know what

265

726501

2601

וכמובן, יש לנו אנשים שעושים אני לא יודע מה

12:21

sometimesלִפְעָמִים on the roadכְּבִישׁ, like this guy
pullingמושך out betweenבֵּין two self-drivingנהיגה עצמית carsמכוניות.

266

729102

3823

לפעמים על הכביש, כמו הבחור הזה
שנוסע בין שתי מכוניות נהיגה עצמית.

12:24

You have to askלִשְׁאוֹל, "What are you thinkingחושב?"

267

732925

2045

אתם צריכים לשאול, "מה אתה חושב?"

12:26

(Laughterצחוק)

268

734970

1212

(צחוק)

12:28

Now, I just fire-hosedאש you
with a lot of stuffדברים there,

269

736182

2521

עכשיו, אני פשוט יורה עליכם
פה הרבה דברים,

12:30

so I'm going to breakלשבור one of these
down prettyיפה quicklyבִּמְהִירוּת.

270

738703

2650

אז אני עומד לפרט אחד מאלה ממש מהר.

12:33

So what we're looking at is the sceneסְצֵינָה
with the cyclistרוכב אופניים again,

271

741353

2940

אז מה שאנחנו מביטים בו
בסצנה הזו הם רוכב האופניים שוב,

12:36

and you mightאולי noticeהודעה in the bottomתַחתִית,
we can't actuallyלמעשה see the cyclistרוכב אופניים yetעדיין,

272

744293

3491

ואתם אולי תבחינו בתחתית, אנחנו לא יכולים
לראות את רוכב האופניים למעשה עדיין,

12:39

but the carאוטו can: it's that little
blueכָּחוֹל boxקופסא up there,

273

747784

2504

אבל המכונית יכולה:
זו הקופסה הכחולה הקטנה למעלה שם,

12:42

and that comesבא from the laserלייזר dataנתונים.

274

750288

2081

וזה מגיע ממידע הליזר.

12:44

And that's not actuallyלמעשה
really easyקַל to understandמבין,

275

752369

2418

וזה למעשה לא קל להבין,

12:46

so what I'm going to do is I'm going
to turnלפנות that laserלייזר dataנתונים and look at it,

276

754787

3584

אז מה שאני אעשה זה שאני אהפוך
את המידע הליזר הזה ואביט בו,

12:50

and if you're really good at looking
at laserלייזר dataנתונים, you can see

277

758371

3029

ואם אתם באמת טובים בלהביט במידע לייזר,
אתם יכולים לראות

12:53

a fewמְעַטִים dotsנקודות on the curveעֲקוּמָה there,

278

761400

1487

כמה נקודות על העקומה שם,

12:54

right there, and that blueכָּחוֹל boxקופסא
is that cyclistרוכב אופניים.

279

762887

2372

ממש שם, והקופסה הכחולה הזו
היא רוכב האופניים.

12:57

Now as our lightאוֹר is redאָדוֹם,

280

765259

1149

עכשיו כשהאור שלנו אדום,

12:58

the cyclist'sרוכב אופניים lightאוֹר
has turnedפנה yellowצהוב alreadyכְּבָר,

281

766408

2192

האור של רוכב האופניים הפך כבר לצהוב,

13:00

and if you squintפְּזִילָה, you can see that
in the imageryתמונות.

282

768600

2438

ואם תמצמצו, אתם יכולים לראות
את זה בתמונות.

13:03

But the cyclistרוכב אופניים, we see, is going
to proceedלהמשיך throughדרך the intersectionהִצטַלְבוּת.

283

771038

3286

אבל רוכב האופניים, אתם רואים,
עומד להמשיך דרך הצומת.

13:06

Our lightאוֹר has now turnedפנה greenירוק,
his is solidlyבצורה מוצקה redאָדוֹם,

284

774324

2394

האור שלנו הפך עכשיו לירוק, שלו לגמרי אדום,

13:08

and we now anticipateלְצַפּוֹת that this bikeאופניים
is going to come all the way acrossלְרוֹחָב.

285

776718

4292

ואנחנו מצפים שהאופניים יעברו לגמרי.

13:13

Unfortunatelyלצערי the other driversנהגים nextהַבָּא to us
were not payingמשלמים as much attentionתשומת הלב.

286

781010

3742

לצערנו הנהגים לידנו עכשיו לא שמו כל כך לב.

13:16

They startedהתחיל to pullמְשׁוֹך forwardקָדִימָה,
and fortunatelyלְמַרְבֶּה הַמַזָל for everyoneכל אחד,

287

784752

3157

הם התחילו לנסוע קדימה, ולמזלם של כולם,

13:19

this cyclistsרוכבי אופניים reactsמגיב, avoidsנמנע,

288

787909

3011

רוכב האופניים הגיב, נמנע,

13:22

and makesעושה it throughדרך the intersectionהִצטַלְבוּת.

289

790920

2191

ועבר את הצומת.

13:25

And off we go.

290

793111

1568

והנה אנחנו יוצאים.

13:26

Now, as you can see, we'veיש לנו madeעָשׂוּי
some prettyיפה excitingמְרַגֵשׁ progressהתקדמות,

291

794679

2948

עכשיו, כמו שאתם רואים,
עשינו התקדמות די מרגשת,

13:29

and at this pointנְקוּדָה we're prettyיפה convincedמְשׁוּכנָע

292

797627

1902

ובנקודה הזו אנחנו די משוכנעים

13:31

this technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה is going
to come to marketשׁוּק.

293

799529

2010

שהטכנולוגיה הזו תגיע לשוק.

13:33

We do threeשְׁלוֹשָׁה millionמִילִיוֹן milesstomach of testingבדיקה
in our simulatorsסימולטורים everyכֹּל singleיחיד day,

294

801539

4783

אנחנו עושים 5 מליון קילומטר
של בדיקות בסימולציה שלנו כל יום,

13:38

so you can imagineלדמיין the experienceניסיון
that our vehiclesכלי רכב have.

295

806322

2689

כך שאתם יכולים לדמיין
את הנסיון שיש לרכבים שלנו.

13:41

We are looking forwardקָדִימָה to havingשיש
this technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה on the roadכְּבִישׁ,

296

809011

2864

אנחנו מביטים קדימה
שתהיה לנו טכנולוגיה על הכביש,

13:43

and we think the right pathנָתִיב
is to go throughדרך the self-drivingנהיגה עצמית

297

811875

2890

ואנחנו חושבים שהנתיב הנכון
הוא לעבור דרך נהיגה עצמית

13:46

ratherבמקום than driverנהג assistanceסִיוּעַ approachגִישָׁה

298

814765

1844

במקום דרך גישת הסיוע לנהיגה

13:48

because the urgencyדְחִיפוּת is so largeגָדוֹל.

299

816609

2621

בגלל שהדחיפות כזו גדולה.

13:51

In the time I have givenנָתוּן this talk todayהיום,

300

819230

2393

בזמן שניתן להרצאה שלי היום,

13:53

34 people have diedמת on America'sשל אמריקה roadsכבישים.

301

821623

3135

34 אנשים מתו על כבישי אמריקה.

13:56

How soonבקרוב can we bringלְהָבִיא it out?

302

824758

2368

כמה מהר נוכל להוציא אותה?

13:59

Well, it's hardקָשֶׁה to say because
it's a really complicatedמסובך problemבְּעָיָה,

303

827126

3832

ובכן, זה קשה להגיד
בגלל שזו בעיה ממש מסובכת,

14:02

but these are my two boysבנים.

304

830958

2214

אבל אלה שני הבנים שלי.

14:05

My oldestהוותיק ביותר sonבֵּן is 11, and that meansאומר
in fourארבעה and a halfחֲצִי yearsשנים,

305

833172

3623

בני הבכור בן 11, וזה אומר
שבעוד ארבע וחצי שנים,

14:08

he's going to be ableיכול
to get his driver'sשל הנהג licenseרישיון.

306

836795

2577

הוא יהיה מסוגל לקבל רישיון נהיגה.

14:11

My teamקְבוּצָה and I are committedמְחוּיָב
to makingהֲכָנָה sure that doesn't happenלִקְרוֹת.

307

839372

3204

הצוות שלי ואני מתחייבים לדאוג שזה לא יקרה.

14:14

Thank you.

308

842576

1904

תודה לכם.

14:16

(Laughterצחוק) (Applauseתְשׁוּאוֹת)

309

844480

3667

(צחוק)(מחיאות כפיים)

14:21

Chrisכריס Andersonאנדרסון: Chrisכריס,
I've got a questionשְׁאֵלָה for you.

310

849110

2568

כריס אנדרסון: כריס, יש לי שאלה אליך.

14:23

Chrisכריס Urmsonאורמסון: Sure.

311

851678

2809

כריס אורמסון: כן.

14:26

CACA: So certainlyבְּהֶחלֵט, the mindאכפת of your carsמכוניות
is prettyיפה mind-bogglingמבלבל.

312

854487

3924

כ"א: אז בהחלט, המוח של המכוניות שלכם
הוא בהחלט מטריף.

14:30

On this debateעימות betweenבֵּין
driver-assistedבעזרת הנהג and fullyלְגַמרֵי driverlessללא נהג --

313

858411

4459

בדיון הזה בין סיוע לנהג
לחסר נהג לחלוטין --

14:34

I mean, there's a realאמיתי debateעימות
going on out there right now.

314

862870

3041

אני מתכוון, יש דיון אמיתי שמתרחש שם עכשיו.

14:37

So some of the companiesחברות,
for exampleדוגמא, Teslaטסלה,

315

865911

2833

אז כמה מהחברות, לדוגמה טסלה,

14:40

are going the driver-assistedבעזרת הנהג routeמַסלוּל.

316

868744

2159

הולכים בדרך הסיוע לנהג.

14:42

What you're sayingפִּתגָם is that
that's kindסוג of going to be a deadמֵת endסוֹף

317

870903

5248

מה שאתה אומר זה שזה סוג של דרך ללא מוצא

14:48

because you can't just keep improvingשיפור
that routeמַסלוּל and get to fullyלְגַמרֵי driverlessללא נהג

318

876151

5456

מפני שאתם לא יכולים פשוט להמשיך להשתפר
בדרך הזו ולהגיע לנהיגה אוטומטית

14:53

at some pointנְקוּדָה, and then a driverנהג
is going to say, "This feelsמרגיש safeבטוח,"

319

881607

3530

בנקודה מסויימת, ואז הנהג יגיד,
"זה מרגיש בטוח,"

14:57

and climbלְטַפֵּס into the back,
and something uglyמְכוֹעָר will happenלִקְרוֹת.

320

885137

2647

ויעבור אחורה, ומשהו מגעיל יקרה.

14:59

CUCU: Right. No, that's exactlyבְּדִיוּק right,
and it's not to say

321

887784

2676

כ"א: נכון, לא, זה בדיוק נכון, וזה לא אומר

15:02

that the driverנהג assistanceסִיוּעַ systemsמערכות
aren'tלא going to be incrediblyבצורה מדהימה valuableבעל ערך.

322

890460

3537

שמערכות הסיוע לנהג לא יהיו ממש בעלות ערך.

15:05

They can saveלשמור a lot of livesחיים
in the interimזְמַנִי,

323

893997

2058

הן יכולות להציל הרבה חיים בינתיים,

15:08

but to see the transformativeטרנספורמטיבי opportunityהִזדַמְנוּת
to help someoneמִישֶׁהוּ like Steveסטיב get around,

324

896055

3833

אבל כדי לראות את ההזדמנות משנת הדרך הזו
כדי לעזור למישהו כמו סטיב להתנייד,

15:11

to really get to the endסוֹף caseמקרה in safetyבְּטִיחוּת,

325

899888

1969

כדי באמת להגיע למקרה הסופי בבטיחות,

15:13

to have the opportunityהִזדַמְנוּת
to changeשינוי our citiesערים

326

901857

2479

כדי שתהיה הזדמנות לשנות את הערים שלנו

15:16

and moveמהלך \ לזוז \ לעבור parkingחֲנָיָה out and get ridלְשַׁחְרֵר of
these urbanעִירוֹנִי cratersמכתשים we call parkingחֲנָיָה lots,

327

904336

4204

ולהוציא את החניה ולהפתר מהמכתשים
העירוניים שאנחנו קוראים להם מגרשי חניה,

15:20

it's the only way to go.

328

908540

1240

זו הדרך היחידה שתעבוד.

15:21

CACA: We will be trackingמעקב your progressהתקדמות
with hugeעָצוּם interestריבית.

329

909780

2718

כ"א: אנחנו נעקוב אחרי
ההתקדמות שלך בעניין גדול.

15:24

Thanksתודה so much, Chrisכריס.
CUCU: Thank you. (Applauseתְשׁוּאוֹת)

330

912498

4232

תודה רבה לך, כריס.
כ"א: תודה לכם.(מחיאות כפיים)

Translated by Ido Dekkers
Reviewed by Tal Dekkers

ABOUT THE SPEAKER

Chris Urmson - Roboticist
Chris Umson is the Director of Self-Driving Cars at Google[x].

Why you should listen

Since 2009, Chris Urmson has headed up Google’s self-driving car program. So far, the team’s vehicles have driven over three quarters of a million miles. While early models included a driverless Prius that TEDsters got to test- ... um, -not-drive in 2011, more and more the team is building vehicles from the ground up, custom-made to go driverless.

Prior to joining Google, Umson was on the faculty of the Robotics Institute at Carnegie Mellon University, where his research focused on motion planning and perception for robotic vehicles. During his time at Carnegie Mellon, he served as Director of Technology for the team that won the 2007 DARPA Urban Challenge.

More profile about the speaker
Chris Urmson | Speaker | TED.com

THE ORIGINAL VIDEO ON TED.COM

כריס אורמסון: איך מכונית ללא נהג רואה את הכביש | TED Talk | TED.com